基于最小冗余四阶循环累积量阵的DOA估计新方法

利用实际通信信号的循环平稳特性,提出了一种基于最小冗余四阶循环累积量阵的DOA估计新方法。与传统的MUSIC算法相比,新算法能抑制任意分布的平稳噪声或不具有目标信号循环频率的非平稳干扰或噪声,以及所有的高斯噪声,使该高斯噪声具有和目标信号相同的循环频率。新方法计算量较小,具有很强的信号选择性和很高的空间分辨率,并且具有很好的阵列扩展能力。     

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。     

一种有效扩展二阶循环统计量的方法

鉴于循环统计量和根值MUSIC方法在阵列信号处理中的诸多优点,提出了一种新的循环统计量方法。该方法充分利用了循环相关函数和共扼循环相关函数,并且巧妙结合了根值MUSIC方法,可以有效地抑制平稳噪声和滤除与信号循环频率不同的干扰信号,同时减小了计算的复杂度。实验结果表明:该算法有效地扩展了阵列孔径,可以处理空间距离很近的非相关信号,具有很强的空间分辨能力。     

利用信号循环平稳性提高谱估计测向性能

本文介绍了几种将信号循环平稳性用于谱估计测向的新算法，它们将时间和空间处理相结合，从而克服了常规谱估计测向算法存在的不足，并提高了信号的选择性、分辨率、过载能力、检测能力等方面的测向性能。其中的循环最小二乘（CLS），还适用于对相干信号的到达方向（DOA）进行估计。     

基于改进MUSIC算法的短波非规则天线阵列测向系统

针对短波无线电测向场地选址困难的问题,提出了一种基于改进多信号分类（MUSIC）算法的短波非规则天线阵列测向系统.该算法可使短波无线电测向系统部署在地势平坦地区,还可以部署在山区、丘陵等复杂地形,有效解决了短波无线电测向系统的选址问题.在对该算法进行理论建模和计算机仿真验证的基础上,开发了短波非规则阵列测向原型系统,并在实际环境中进行了大量现场测试.测试结果表明,改进MUSIC算法具备了在非规则阵列条件下进行来波信号方位测定的能力,相应的非规则天线阵列测向系统能够在复杂地形条件下实现测向功能.     

谱相关测向新算法及其在TMS320C25上的实现

许多已调通信信号具有周期平稳性，在时域其相关函数具有周期性，在频域周期频率具有谱相关特性。利用这种谱相关特性使许多信号处理技术具有了很多有用的新特点。本文介绍了两种测向新算法，它们通过谱相关理论的应用，使新算法具有信号选择性，克服了当今流行的空间谱估计测向算法存在的不足、新算法开发了期望信号已知的谱相关特性，在多径和任意数目、任意接近于期望信号的干扰存在情况下，都能估计出期望信号的到达方向，通过计算机模拟证实了这一优良性能，并且在高速数字信号处理器ＴＭＳ３２０Ｃ２５系统上实现了这种新算法，达到了性能指标及实时实现。     

一种基于MH抽样的极化域—空域联合谱MUSIC估计算法

针对联合谱MUSIC算法中谱峰搜索计算量大的问题,通过运用马尔可夫蒙特卡罗（MCMC）方法,提出一种计算量减小的联合谱MUSIC测向算法。该算法通过将极化联合谱MUSIC函数视为信号来向的概率密度函数,采用MCMC的MH抽样方法,能够在保持常规联合谱MUSIC算法高分辨能力的同时大大减少运算量,仿真结果验证了算法的有效性。     

基于循环谱的直扩信号到达时差研究

以循环谱相关理论为基础,讨论了谱相关到达时差估计的模型和实现方法,并将该模型应用于有噪声和干扰条件下的直扩通信信号的到达时差估计中。给出了几种不同谱相关估计器下的计算机仿真结果,并与常规方法进行了比较。实验证明,它在直扩信号的测向和定位方面具有广阔的应用前景。     

基于循环相关技术的并行组合扩频信号检测算法

在并行组合扩频系统中,备选序列间不理想相关特性将导致类似CDMA系统中多址干扰的内干扰,内干扰和信道中存在的噪声及干扰将严重影响并行组合扩频信号检测性能.为了降低内干扰、噪声和干扰对并行组合扩频信号检测性能的影响,提出了基于循环相关技术的并行组合扩频信号检测算法.该算法应用循环相关值替代常规检测算法的相关值作为信号检测的判决参量,利用备选序列、噪声和干扰的循环相关特性的差异,一定程度上抑制了检测判决参量中噪声、内干扰和干扰的成分分量.理论分析和实验结果表明,较常规的检测算法,循环相关检测算法具有良好检测性能,算法复杂度增高,适用于存储处理式的非实时猝发通信场合.改进算法具有较高的计算复杂度,适用于存储处理模式的非实时通信场合.     

Y形阵列宽带信号二维来波方向估计

利用Y形阵列结构的特点,提出一种宽带信号二维来波方向的估计方法.该方法在相干信号子空间法的基础上,通过采用流型矩阵展开的方式获得聚焦矩阵,并针对聚焦后的协方差矩阵,利用基于子阵的ESPRIT算法和二维MUSIC算法进行联合估计,从而提高了测向精度且减小了谱峰搜索的范围.理论分析和计算机仿真实验表明,该方法对于非相干信号源和相干信号源都具有较好的估计效果,并具有较低的计算量.     

扩频通信信号的到达时差估计方法

以周期谱相关理论为基础,讨论了谱相关到达时差估计模型和实现方法,交硎竽有噪声和干扰条件下的扩频信号的到达时差估计,给出了几种典型情况下的计算机仿真结果,阐明了它对扩频信号的测向和定位具有广阔的应用前景。     

弱信号环境下的盲自适应波束形成

针对原CCAB算法的相关矩阵对循环平稳信号不够准确而导致算法在恶劣环境下的鲁棒性不够强问题,提出一种鲁棒性更强的CCAB改进算法。推导了适合循环平稳信号阵列相关矩阵的理论式,经过分析原相关矩阵的不准确性和遗忘因子的正面作用后,得出了新相关矩阵的迭代式。仿真结果表明改进的算法能在计算量不变的情况下更有效地接收弱信号、抑制强干扰,且对循环频率误差不敏感。     

宽带信号子空间谱估计修正方法的研究

提出了信号子空间维数估计法、噪声子空间加权法和扩展MUSIC法三种修正的宽带信号子空间谱估计方法,它们均有效地解决了宽带信号子空间谱估计法所存在的信号子空间维数扩展问题。信号子空间维数估计法用包含信号99.9%以上功率的特征值数目来估计信号子空间维数,正确地划分了子空间。噪声子空间加权法和扩展MUSIC法不用划分子空间,而是给噪声子空间特征向量或全空间特征向量加权,减小了子空间维数扩展的影响。仿真实验结果表明:三种修正方法是有效的,并具有良好的统计性能。     

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．     

应用于洋流探测的改进MUSIC方法

对传统的MUSIC方法进行修正估计洋流方位，即在应用MUSIC方法之前，将阵列的协方差矩阵Toeplitz化，理论分析和仿真表明这样可有效地减小信号之闻相关性的影响，从而大大提高谱估计的质量．通过对实测数据的处理表明修正的MUSIC方法可较好地进行洋流方位探测．     

基于张量域降噪的宽带DOA估计

针对低信噪比条件下远场宽带信号波达方向(DOA)估计精度低的问题,提出了一种基于张量域降噪的宽带DOA估计算法。首先,联合各子频带数据构造张量信号;然后进行高阶奇异值分解,并利用最小描述长度准则分离信号与噪声;其次,改进协方差矩阵拟合算法,利用L1范数对信号功率进行约束,获得L1约束问题模型并求解;最后,对所有窄带估计结果进行融合得到宽带信号DOA。仿真结果表明,该算法可有效地降噪,同时较求根多重信号分类算法和旋转不变子空间参数估计算法,该算法对DOA估计无需预知信源数目,且在低信噪比条件下具有较小的均方根误差。     

一种宽带信号方位估计算法

为了削弱宽带信号方位估计算法在不同程度上受到阵元数目、预角度估计、多次求逆矩阵、多次特征值分解或奇异值分解等因素的制约,提出了一种在传感器阵列存在误差的情况下,采用统计方法的宽带信号方位估计算法.该算法先将传感器阵列接收的宽带信号转换到频率域内;在考虑阵列互耦的情况下,采用统计的方法,推导出阵列流形与噪声子空间正交的结论;最后,利用统计结果和窄带方位估计的方法对宽带信号进行方法估计.仿真试验表明,统计方法计算宽带信号方位具有较好的分辨率和噪声不敏感性,对于任意阵列形式具较低的计算复杂度.采用统计方法求取宽带信号方位具有较高的测向精度和和系统鲁棒性.     

基于矢量阵的自初始化MUSIC方位估计算法

MUSIC空间谱估计突破了常规波束形成中的锐利限,能够对目标进行高精度方位估计.探讨了MUSIC算法在矢量阵上的应用,给出了矢量线阵MUSIC噪声子空间谱估计表达式,利用单个矢量阵元的阵簇估计提供的初始参数,对MUSIC噪声子空间谱进行迭代搜索谱峰实现目标的方位估计,用以提高目标方位估计的精度.对单目标和双目标方位估计进行了仿真研究,在文中的仿真条件下,当满足信噪比大于5dB的条件时,可对目标方位进行较好估计.研究结果表明,通过单个矢量阵元阵簇得出的目标方位估计精度较差,而迭代搜索MUSIC谱峰方法提高了方位估计精度.