有色噪声背景下多径信号的二维DOA和极化参数同时估计算法

基于有色噪声背景下的电磁矢量传感器阵列,提出一种宽带多径循环平稳信号的二维波达方向和极化参数的同时估计算法。该算法充分利用信号的循环平稳特性,不仅解决了宽带多径信号的二维波达方向估计问题,而且具有选择估计信号波达方向的能力。该方法能够抑制有色噪声和宽带干扰的影响。计算机仿真验证了所提方法的有效性。     

基于协方差拟合的MIMO雷达高精度DOA估计算法

为了实现多输入多输出(multiple input and multiple out,MIMO)雷达高精度波达方向(direction of arrival,DOA)估计,结合协方差拟合算法和矩阵预处理算法给出解决方案.首先,针对MIMO雷达信号模型进行建模仿真,利用协方差拟合准则得到更接近理论值的协方差信号矩阵,用凸优化方法进行求解;针对噪声和相干信号对估计精度的影响,引入矩阵预处理方法对雷达接收信号进行额外的处理.然后,通过酉变换利用ESPRIT算法对MIMO雷达俯仰角和方位角进行联合估计,降低算法整体DOA估计运算量.最后,通过实验表明,本文所提出算法能在不增加运算量的前提下,有效提高MIMO雷达DOA估计精度.     

非平稳噪声下稀疏表示的DOA估计算法

为提高非平稳噪声下远场非相干窄带信号波达方向（DOA）的估计精度,提出了一种基于稀疏重构的DOA估计算法.采用类协方差差分算法构造差分矩阵,抑制非平稳噪声的影响;基于类旋转不变子空间参数估计算法基本原理构造稀疏表示模型与权函数;利用加权l₁范数对模型求解,实现DOA估计.仿真结果表明,与传统的协方差差分算法、噪声协方差矩阵估计算法、秩迹最小化算法以及稀疏重构算法相比,所提算法不仅能较好地抑制非平稳噪声的影响,而且在低信噪比、低快拍数情况下具有较强的稳健性和较高的估计精度.     

基于改进传播算子的双基地多输入多输出雷达参数估计

针对双基地多输入多输出（MIMO）雷达系统中，多目标波离方向（DOD）和波达方向（DOA）联合估计精度低的问题，提出了一种改进的传播算子（PM）方法。根据传播算子定义要求提取存在旋转不变结构的相关数据，组合相关数据求得协方差，采用前后向平滑方法求得传播算子，根据其内部结构特征求出旋转不变因子，估计出DOD和DOA的值。仿真结果表明:与传统的旋转不变子空间算法和PM算法相比，该方法具有更高的估计精度，在低信噪比时与传统的PM算法相比最大均方根误差相差4 dB，性能更加稳定，更适合低信噪比时的DOD和DOA高精度估计。     

利用空间平滑的协方差秩最小化DOA估计方法

针对传统波达方向角估计算法在相干信号及非均匀噪声下估计精度差、分辨率低的问题,基于空间平滑方法,提出一种接收信号协方差矩阵秩最小化波达方向估计方法．在传统空间平滑方法的基础上,所提算法将接收信号协方差矩阵分别左右乘交换矩阵以得到空间后向平滑协方差矩阵;而后基于平滑矩阵的低秩性,将协方差矩阵重构为无噪声协方差矩阵;最后利用传统MUSIC算法实现波达方向估计．仿真结果表明,与传统MUSIC算法、基于矩阵补全理论的MUSIC算法和秩迹最小化算法相比,所提算法能较好地抑制非均匀噪声影响,且在相干条件下具有较好的波达方向估计性能．     

基于循环自相关的DOA估计方法研究

为了克服传统信号DOA估计的不足,提高信号的选择性和分辨率,文章给出了基于循环均值阵列信号模型.根据该信号模型,运用最小二乘得到了对源信号方向进行估计的有效算法.该算法利用信号的循环平稳特性去除接收信号中的非循环平稳信号和不同循环频率的循环平稳信号,用循环统计量方法替代传统的二阶统计量方法,得到很好的DOA估计效果.计算机仿真结果证明,该算法在不同角度下具有很好的估计一致性和噪声抑制性.与其他的DOA估计算法相比,计算量较小,同时处理的对象既可以是窄带信号也可以是宽带信号,具有很好的实际应用价值.     

循环与非循环混合信号源快速DOA估计与识别方法

在日益复杂的信号环境中,阵列信号处理需要面对循环和非循环混合信号源的情况越来越多。针对循环和非循环混合信号源的情况,分析了混合信号源条件下的子空间特征,提出了一种混合信号源条件下的快速波达方向估计与识别方法,有效地利用了混合信号源中的非循环特性。理论分析和仿真实验结果表明,波达方向估计结果的分辨率不仅较于常规方法有所提高,而且可处理的信源数目大于阵元数目,具有较强的过载处理能力。     

低快拍下MIMO雷达收发角度联合估计方法

在多输入多输出(MIMO)雷达中,基于二阶统计特性的子空间角度算法在低快拍条件下的估计性能急骤下降,甚至在单快拍时失效。针对该问题,提出一种扩展阵列孔径的二维联合空间平滑多目标波离方向(DOD)和波达方向(DOA)估计方法。该算法对MIMO雷达的发射端和接收端进行二维联合空间平滑,并利用MIMO雷达虚拟阵列的旋转不变特性对阵列孔径进行扩展,然后根据ESPRIT算法获得目标的DOD和DOA,且DOD和DOA自动配对。与基于二阶统计特性的子空间算法相比,且所提算法在低快拍条件下具有更加优越的角度估计性能,因所提算法能够适用于单快拍条件。仿真结果表明了所提方法的有效性和优越性。     

基于径向基神经网络的波达方向估计算法

针对传统的波达方向（DOA）估计算法在实际应用中普遍存在计算量较大,无法实时地跟踪期望信号且无法处理信号源数大于天线阵元数的问题,提出了一种在智能天线中基于径向基神经网络的波达方向估计算法.该算法利用神经网络进行多信号源跟踪（MUST）来完成信号源侦测和DOA估计.通过建立神经网络DOA估计算法模型,并对所建立的神经网络进行训练.通过仿真将该算法与传统的DOA估计算法进行比对的结果表明,基于径向基神经网络的波达方向估计算法能够快速准确的检测到信号源,响应时间明显快于传统的算法.     

一种基于信号谱自相关特性的盲波束形成方法

研究了阵列流型未知情况下的波束形成问题，基于周期平稳信号的谱自相关特性提出了一种估计信源导向矢量的算法，在未预知阵列流型及信源波达方向（ＤＯＡ）信息的条件下实现了盲波束形成。计算机仿真结果验证了其有效性。     

低复杂度MIMO雷达波达方向的估计方法研究

为了降低MIMO雷达的运算复杂度,研究了基于对回波信号降维处理算法和基于子空间重构的信号子空间重构（SsR）算法的两类波达方向（DOA）估计方法．通过对5种算法的对比和仿真分析可知：RD—ESPRIT算法相比其他空间谱搜索算法,对降维矩阵的选择较敏感,更强调降维后阵列流型的旋转不变性;RD-求根算法、RD—MUSIC算法和RD—Capon算法则有更好的角度估计性能;RD-ESPRIT算法和RD-求根算法运算量相比其他三种算法低一到两个数量级;RD—ESPRIT算法运算复杂度最小．     

基于CDMA-TDOA的室内超声波定位系统

针对国内外对室内定位技术中定位精度不高问题,提出一种基于CDMA（Code Division Multiple Access）-TDOA（Time Difference of Arrival）的室内超声波定位系统,并给出实时性差异等缺点,进行了其工作原理和超声波信号的分析。该系统基于射频和超声波传感器的固有性质,对超声波信号采用CDMA技术进行编码,以便在目标节点上能区分各个信标发来的超声波信号,并结合射频信号实现TDOA测距算法,最终实现三维定位。采用Matlab/Simulink模块对3个信标的超声波信号进行发射仿真与分析。仿真结果表明,该系统在目标节点上能被接收并识别相对应的超声波信号。     

IDTTC算法在AEWR情报分析中的应用

针对机载预警雷达（AEWR）情报分析领域的航迹关联问题,在研究传统航迹关联算法的基础上,改进了多传感器双门限航迹关联算法,并用实测数据进行了验证.结果表明,将改进的双门限航迹关联（IDTTC）算法应用于机载雷达情报分析,实现了航迹的自动关联,提升了航迹关联处理的效率.     

基于超声波的室内三维定位系统

为满足对室内定位技术和系统应用平台的迫切需求,提出一种基于超声波的室内三维定位系统,阐述了其工作原理并对三边定位算法进行了研究。该系统基于射频和超声波传感器的固有性质,对超声波信号采用CDMA（Code Division Multiple Access）技术进行编码,以便在目标节点上区分每个信标发来的超声波信号,并结合射频信号实现TDOA（Time Difference Of Arrival）测距算法,最终实现三维定位。实验研究表明,以一个信标为原点,另外两个信标分别放置为X轴和Y轴上,建立三维坐标系,能简化三边定位算法,并能实现精度较高的三维定位。     

MIMO雷达三维成像方法研究

针对传统逆合成孔径雷达（ISAR）成像技术中存在的运动补偿难题,通过使用确定性阵列和单次快拍空间并行采样取代传统ISAR中非确定性阵列和长时间多脉冲采样,给出了一种基于多输入多输出雷达的双线阵宽带信号高分辨三维成像方法.由于采用了正交编码波形,使得距离维和方位维成像可独立进行,同时采用的垂直双线阵模式实际等效完成了平面阵列的采样功能,大大减少了阵元个数.仿真实验证实了该算法的有效性.     

基于遗传算法的MIMO天线阵优化

将一种改进的遗传算法用于MIMO天线阵的优化,分析了容量与相关性的关系。在均匀线阵与均匀圆阵的相关性模型上,比较达波角、扩展角及天线间距对于相关性的影响。运用遗传算法,对构建的相关系数组成的矩阵进行分析,给出定长非均匀4元线阵与圆阵在最小相关性下的天线阵分布。     

Angle estimation for bistatic MIMO radar in impulsive noise environments

A fractional lower order moment unitary ESPRIT (FLOM-Unitary ESPRIT) for the joint direction of departure (DOD) and the direction of arrival (DOA) estimation in bistatic multiple input multiple output (MIMO) radar is proposed, which combates the problem of algorithms based on second-order statistics performance declining considerably in impulsive noise environments. Firstly, the fractional lower order moment matrix is constructed based on the basic definition of fractional lower order statistic. Moreover, according to the basic principle of the unitary ESPRIT algorithm, the angle estimation could be performed correctly and paired automatically. Compared with the unitary ESPRIT and ESPRIT algorithms, the proposed algorithm effectively suppresses impulsive noise and the angle estimation performance is improved. Several numerical results verify the effectiveness of the proposed algorithm.     

MIMO雷达波达方向估计的性能分析

针对单基地多输入多输出雷达波达方向估计精度问题,推导了单目标情况下波达方向估计的克拉美罗界．结果表明波达方向估计精度取决于收发阵列的导向矢量以及发射信号的相关矩阵,当发射阵元间距为半波长时,多输入多输出雷达波达方向估计的克拉美罗界在大部分角度范围内优于相控阵雷达．多输入多输出雷达还能够通过增大发射阵元间距来得到更小的克拉美罗界,从而获得远优于相控阵雷达的波达方向估计性能．     

基于交互式当前统计模型的变采样率跟踪算法

针对相控阵雷达跟踪机动目标时当前统计模型采用固定机动频率和机动加速度上限而难以适应多种目标机动环境,提出了基于交互式当前统计模型的变采样率跟踪算法．该算法将多个当前统计模型作为交互多模型框架下的模型组成,然后根据各模型相关过程噪声值合成计算雷达的采样间隔,实现变采样率跟踪,提高了适应目标机动的能力和跟踪精度．仿真结果表明,本文算法的跟踪性能明显优于基于Singerk模型的变采样率跟踪算法．