增益相位误差下基于部分校准嵌套阵列的DOA估计

现有的波达方向（Direction of Arrival,DOA）估计方法大多依赖于阵列导向矩阵的精确无偏条件,而实际工程中由于时钟偏移、阵元位置偏差的存在导致该条件往往难以满足.为匹配阵列实际接收条件,本文基于部分校准嵌套阵列,提出了一种增益相位误差下的DOA估计新方法.该方法首先利用连乘子函数和简单的代数运算完成初始增益相位误差估计,然后通过协方差矩阵向量化和稀疏表示理论构建具有连续自由度的稀疏表示向量模型,最后考虑有效样本的影响,在初始增益相位误差估计的基础上应用稀疏总体最小均方（Sparse total least squares,STLS）算法完成波达方向估计.本文所提方法不仅对阵列增益相位误差不敏感,而且可依靠嵌套阵列高自由度特性和STLS算法的抗扰动特性获得改进的分辨率和估计精度,计算机仿真结果验证了所提算法的有效性.     

基于协方差矩阵重构的离网格DOA估计方法

针对稀疏表示模型中网格失配导致波达方向角(DOA)估计存在较大估计误差的问题,该文提出一种基于协方差矩阵重构的离网格(Off-Grid)DOA估计方法(OGCMR)。首先,将DOA与网格点之间偏移量包含进所构建接收数据空域离散稀疏表示模型;而后基于重构信号协方差矩阵建立关于DOA估计的稀疏表示凸优化问题;再构建采样协方差矩阵估计误差凸模型,并将此凸集显式包含进稀疏表示模型以改善稀疏信号重构性能;最后采用交替迭代方法求解所得联合优化问题以获得网格偏移参数及离网格DOA估计。数值仿真表明,与传统多重信号分类(MUSIC)、L1-SVD及基于稀疏和低秩恢复的稳健MVDR (SLRD-RMVDR)等估计算法相比,所提算法具有较好的角度分辨力以及较高的DOA估计精度。     

基于稀疏表示的相干分布式非圆信号的参数估计

基于稀疏表示技术,该文提出一种相干分布式非圆信号的参数估计新方法。该方法将信号的非圆特性引入分布式信源模型,充分利用非圆信号的特性,联合阵列输出协方差矩阵和椭圆协方差矩阵,并将其矢量化之后表示在受制于稀疏限制的过完备字典上;然后将DOA估计转化为一个稀疏重构问题,能够一次性求解出中心DOA和角度扩展。仿真结果表明,该方法适用于各种非圆率的非圆信号,具有较好的信噪比性能和分辨力,所提出的方法还能对圆和非圆信号同时存在的情况进行有效估计。     

基于协方差匹配SLO算法的MIMO雷达DOA估计

利用加权平滑l0范数(Smoothed l0, SL0)算法估计MIMO雷达目标DOA时,需要把协方差矩阵进行矢量化来获得相应的稀疏重构模型,并利用信号和噪声子空间的正交性来构造加权向量。然而当存在相干信源时,MIMO雷达协方差矩阵的秩将退化,这会使得稀疏重构模型的误差较大以及无法正确区分信号和噪声子空间,导致加权SL0算法的DOA估计性能恶化。针对上述问题提出了一种基于协方差匹配SL0算法的MIMO雷达DOA估计方法。该方法利用协方差匹配准则重构出一个满秩的协方差矩阵,恢复MIMO雷达协方差矩阵的Toeplitz特性,并利用协方差逆矩阵的高阶幂来近似噪声子空间从而计算加权向量。仿真分析表明,该方法能够在无需预知信源数目的情况下有效地完成对相干信号的DOA估计。     

基于L型和差嵌套阵的二维波达方向估计

针对传统L型均匀阵列二维波达方向（Direction of Arrival,DOA）估计中可估计信源数目受限于阵元数、分辨率低等问题,提出了一种新的L型和差嵌套阵列结构。该L型阵列的两个子阵布置相同,是非均匀的稀疏阵,通过阵元位置之间的差分、求和操作达到虚拟扩展阵元数目的效果,从而提升阵列的自由度。采用该阵列进行二维DOA估计时,两个子阵分别先进行一维的DOA估计,再采用PSCM（Pair-matching Signal Covariance Matrices）算法进行一维角度配对。每个子阵进行一维波达方向估计时,先采用VCAM（Vectorized Conjugate Augmented MUSIC）算法生成非均匀稀疏阵的求和求差协方差矩阵,再采用矩阵重构的方法恢复协方差矩阵的秩,最后对协方差矩阵采用MUSIC（Multiple Signal Classification）算法进行DOA估计。实验仿真表明,本阵列有着更高的自由度和估计精度。      

协方差矩阵稀疏表示在网格失配波达方向估计中的应用

该文利用了入射信号在空域的稀疏性,将波达方向（DOA）估计问题描述为在网格划分的空间协方差矩阵稀疏表示模型,并将其松弛为一个凸问题,从而提出了一种网格匹配下的交替迭代方法（AIEGM）。传统的基于稀疏重构的波达方向估计算法由于其模型的局限性,一旦入射角不在预先设定的离散化网格上,就会造成估计性能的急剧恶化。针对这个问题,该算法可以在离散化网格比较粗糙的前提下,通过交替迭代的方法求解一系列基追踪去噪（BPDN）问题,对于不在网格上的真实角度估计值进行修正,从而达到更精确的波达方向估计。仿真结果证明了AIEGM算法的有效性。      

基于Toeplitz协方差矩阵重构的互质阵列DOA估计方法

针对基于互质阵列的欠定DOA估计方法对于虚拟阵元非连续部分利用率不高的问题,该文提出一种基于Toeplitz协方差矩阵重构的DOA估计方法。首先,从互质阵列差联合阵的角度分析虚拟阵元分布特性,结合其与协方差矩阵中各元素得到的波程差存在对应关系,将协方差矩阵进行扩展得到一个数据缺失的高维协方差矩阵;然后,根据矩阵填充理论,用迹范数代替秩范数进行松弛,对缺失元素进行填充;最后,利用现有root-MUSIC方法进行DOA估计。理论分析和仿真结果表明,该方法提升了虚拟阵元的利用率,从而增加了虚拟孔径和可估计信号数,同时无需对角度域进行离散化处理,有效消除了模型失配的影响,并且避免了正则化参数选取问题,提高了估计精度和分辨率。     

2D DOA and Frequency Estimation Method with One Vector-Sensor and Two Pressure Sensors Based on ESPRIT and Signal Power

We use one vector and two pressure sensors to form a sparse large aperture L-shape array for high performance two-dimensional (2D) direction of arrival (DOA) and frequency estimation. Because the number of sensors is small and there is only one vector sensor in the presented array, thus, the installation of sensors in the array is simpler and installation error is smaller, than the conventional array. Meanwhile, a high performance 2D DOA and frequency estimation method is presented. Firstly, utilizing single vector sensor and based on the ESPRIT, a group coarse 2D DOA and frequency parameters are obtained. Secondly, to restrain space noise or interference, a matrix filter is utilized to process the covariance matrix which comes from sensor array, so as to form a new covariance matrix which possesses high signal to noise ratio. Thirdly, utilizing the new covariance matrix and based on the ESPRIT again, accurate but ambiguity angles estimates are obtained. Fourthly, one signal power estimator and one optimization method are presented to solve the angle ambiguity and frequency ambiguity problems, respectively. The proposed method gains a high performance 2D DOA and frequency estimation results. Numerical simulations are performed to verify the feasibility of the proposed method.

     

基于空域平滑稀疏重构的DOA估计算法

该文提出一种基于空域平滑稀疏重构的DOA估计算法,利用空域平滑理论对协方差矩阵进行处理,然后通过KR积变换改变其结构,并对变换后的矩阵进行稀疏重构获得角度估计。此外,该文还给出了两种不同的目标函数误差求解方法。从仿真实验可以看出,该算法与传统的基于压缩感知理论的DOA估计算法对比,明显降低了运算量,且对于相干和非相干信号的处理性能均有所提高,在低角度间隔、低信噪比和低采样数条件下优势更为突出。     

基于有限新息率的正交偶极子阵列信号参数估计算法

为解决极化敏感阵列波达方向(DOA)估计中压缩感知类算法的网格失配问题,该文提出一种基于有限新息率(FRI)的正交偶极子阵列无网格信号参数估计算法。首先,利用均匀正交偶极子线阵中不同极化指向天线的两个子阵,求取其自相关矩阵之和,并通过协方差拟合准则恢复出满足Toeplitz结构的协方差矩阵。然后,利用该协方差矩阵构建FRI信号重构模型,求解以重构结果为系数的多项式的零点,就可以得到入射信号DOA参数的估计结果。最后,根据已估计出的DOA参数以及两个子阵的自相关矩阵和互相关矩阵,利用最小二乘法计算得到入射信号的极化参数估计结果。仿真实验表明,该算法与子空间类和压缩感知类算法相比,具有更高的估计精度及更好的角度分辨力。     

非均匀噪声条件下的互质阵列欠定DOA估计方法

针对基于互质阵列的欠定DOA估计方法在非均匀噪声条件下性能下降的问题,该文提出一种基于协方差矩阵重构和矩阵填充的鲁棒DOA估计方法。首先,将接收数据协方差矩阵分解,得到包含非均匀噪声项的对角阵;然后,选取对角线元素中的最小值,替换其余对角线元素,进而得到重构后的数据协方差矩阵;最后,对重构后的协方差矩阵进行扩展和矩阵填充,结合子空间方法进行DOA估计。理论分析和仿真结果表明,相对于现有方法,该文方法有效地抑制了非均匀噪声的影响,有更好的DOA估计性能。     

基于稀疏和低秩恢复的稳健DOA估计方法

该文针对有限次采样导致传统波达方向角(DOA)估计算法存在较大估计误差的问题,提出一种基于稀疏低秩分解(SLRD)的稳健DOA估计方法。首先,基于低秩矩阵分解方法,将接收信号协方差矩阵建模为低秩无噪协方差及稀疏噪声协方差矩阵之和;而后基于低秩恢复理论,构造关于信号和噪声协方差矩阵的凸优化问题;再者构建关于采样协方差矩阵估计误差的凸模型,并将此凸集显式包含进凸优化问题以改善信号协方差矩阵估计性能进而提高DOA估计精度及稳健性;最后基于所得最优无噪声协方差矩阵,利用最小方差无畸变响应(MVDR)方法实现DOA估计。此外,基于采样协方差矩阵估计误差服从渐进正态分布的统计特性,该文推导了一种误差参数因子选取准则以较好重构无噪声协方差矩阵。数值仿真表明,与传统常规波束形成(CBF)、最小方差无畸变响应(MVDR)、传统多重信号分类(MUSIC)及基于稀疏低秩分解的增强拉格朗日乘子(SLD-ALM)算法相比,有限次采样条件下所提算法具有较高DOA估计精度及较好稳健性能。     

Computationally efficient 2-D DOA estimation for uniform rectangular arrays

A computationally efficient two-dimensional (2-D) direction-of-arrival (DOA) estimation method for uniform rectangular arrays is presented. A preprocessing transformation matrix is first introduced, which transforms both the complex-valued covariance matrix and the complex-valued search vector into real-valued ones. Then the 2-D DOA estimation problem is decoupled into two successive real-valued one-dimensional (1-D) DOA estimation problems with real-valued computations only. All these measures lead to significantly reduced computational complexity for the proposed method.     

基于联合稀疏矩阵恢复的DOA估计算法

基于联合稀疏矩阵恢复的思想,提出一种新的窄带信号DOA 估计算法。算法通过对计算得到的各帧阵列协方差矩阵进行矢量化操作,构造伪数据矩阵;然后构建过完备的阵列方向矩阵字典,形成联合稀疏信号模型;接着利用联合l_2,0 逼近法求出联合稀疏矩阵的优化解,由此得到信号DOA 的估计值。由于二阶统计量的矢量化操作扩展了阵列孔径,算法能够分辨多于阵元数的信号,同时适用于窄带短时平稳或平稳信号,且不需要预先估计信号源数。计算机仿真结果证明了算法的有效性。     

阵元失效下基于Khatri-Rao积的高分辨测向方法

在雷达、声呐、深空通信等实际应用中,阵元的失效会造成检测性能下降,虚警率增加;在目标方位估计中,阵元失效会造成采样协方差矩阵的秩亏问题,使得基于子空间类的传统目标方位估计方法失效。针对存在阵元失效的均匀线列阵的目标方位估计问题,提出了一种基于Khatri-Rao(KR)积处理的阵列自由度恢复方法以及Toeplitz矩阵数据重构的高分辨DOA估计方法。首先对有损伤的阵列采样协方差矩阵进行KR积处理,将产生的冗余项进行平均处理, 处理后的阵列模型将重构阵列自由度,并将阵列孔径扩展为之前的2倍。该阵列模型等效为一确定噪声下的单快拍的相干源估计, 采用基于Toeplitz矩阵数据重构的方法来去相干,重构协方差,最后采用MUSIC方法进行方位估计。数值仿真表明该方法能有效解决均匀线列阵阵元失效下的自由度损失问题,提高阵列的目标方位估计性能,而且具有计算量小的优点。     

基于原子范数的互质阵列协方差矩阵重构算法

针对互质阵列的虚拟阵列插值过程中协方差项的非均匀加权问题,将互质阵列协方差矩阵重构转换为低秩矩阵填充与原子范数重构,提出基于原子范数的互质阵列协方差矩阵重构算法。该算法先利用广义增广法得到非完备的互质阵列协方差矩阵,并利用截断的均值奇异值门限填充法得到虚拟阵列的协方差矩阵初值,然后对其进行原子范数最小化求解,实现稳健的正定Toeplitz协方差矩阵重构。该算法充分利用互质阵列协方差矩阵信息,有效提高互质阵列DOA估计算法的稳定性,降低计算复杂度。     

多径条件下均匀线阵DOA估计及互耦误差自校正

针对多径信道环境下存在互耦误差的均匀线阵,提出了一种联合波达方向估计及互耦 误差自校正算法。在不改变阵列互耦误差的条件下,首先利用虚拟阵列平移预处理方法,将 相干信源协方差矩阵恢复到满秩。进而利用互耦误差的对称Toeplitz特性,基于子空间原理 构造一代阶函数,采用秩损的方法得到互耦误差条件下的DOA估计及阵列互耦误差。数值仿 真结果表明,该算法具有良好的DOA估计性能与互耦误差自校正性能。     

基于空频域稀疏表示的宽频段DOA估计

该文提出一种基于空频域稀疏表示的宽频段波达方向(DOA)估计方法,解决稀疏表示方法在宽带接收机对窄带信号的频率和角度估计中的难题。用空间频率代替频率和方位角的 2 维组合构建过完备字典,字典的长度仅相当于窄带信号DOA估计的字典长度,却能覆盖整个无模糊频段,大大降低了稀疏分解的计算量。该方法首先在频域估计信号的准确频率,根据频域峰值的位置构建频域峰值协方差矩阵。对频域峰值协方差矩阵进行特征分解,利用主特征向量建立稀疏模型估计信号的DOA。算法在低信噪比下具有较高的估计精度,仿真实验和分析验证了该文方法的正确性和有效性。     

基于两步加权L1范数约束的高分辨率波达方向和功率估计

该文提出一种基于两步加权L1范数约束的波达方向(DOA)和功率联合估计新算法。该算法首先对阵列协方差矩阵元素进行求和平均运算获得统计性能更优的向量观测模型,进而在相应的过完备基下获得观测模型的稀疏表示。利用MUSIC谱函数和初始估计结果作为权值构建两步加权L1范数约束稀疏重构方法,重构获得多信源的DOA和功率估计。通过2分布函数选择了合理的正则化参数。计算机仿真结果显示,与同类其它方法相比,该文所提算法具有更高的分辨率和估计精度。     

Robust Capon-based direction-of-arrival estimators in partly calibrated sensor array

In this paper a problem of direction-of-arrival (DOA) estimation in partly calibrated sensor arrays is considered. It is assumed that a sensor array consists of subarrays with full inner calibration and unknown intersubarray distortions. Capon-based methods are proposed for DOA estimation as suitable techniques have robustness to intersubarray distortions. These methods are an extension of robust Capon beamformer developed for partly calibrated array to the DOA estimation. The simulations validate efficiency of the proposed algorithms.