多径传播条件下宽带线性调频信号波达方向估计方法

针对信号出现多径传播情况时现有宽带信号波达方向（direction of arrival, DOA）估计方法性能下降的问题,提出了一种多径传播条件下宽带线性调频（chirp）信号波达方向估计方法,该方法将导向有效投影（steered effective projection, STEP）技术与宽带线性调频信号的时频特性相结合,对具有不同时频特性的信号分量进行分离,逐个处理,并以时频分布矩阵代替传统的协方差矩阵,从而构造有效噪声子空间,实现时域角度估计。本方法无需进行信号聚焦操作,因此理论上不受聚焦误差的影响。仿真结果验证了所提方法的有效性。      

一种新的互耦条件下宽带信号DOA估计算法

基于一致聚焦和Khatri-Rao子空间的思想,提出了一种新的互耦条件下宽带信号DOA 估计算法。首先,通过在阵列两端设置辅助阵元来补偿各个频率处的互耦效应;接着,对补偿后的协方差矩阵进行一致聚焦操作,并重排成一个高维矩阵;最后,通过搜索Khatri鄄Rao 子空间谱估计出宽带信号的DOA。算法适用于互耦未知的场合,对宽带信号频率谱是否平坦没有要求,且在互耦自由度较小时能够分辨多于阵元数的宽带信号。计算机仿真结果证明了算法的有效性。     

A novel wideband DOA estimator based on Khatri-Rao subspace approach

A novel DOA estimation method for uncorrelated wideband sources named focusing Khatri-Rao subspace method (FKR) is proposed based on coherent signal-subspace method (CSM) and Khatri-Rao (KR) subspace. Compared with the conventional CSM that simply averages the covariance matrices of different frequency bins after focusing, FKR transforms the covariance matrices into a higher dimensional matrix through KR product. This method has three major advantages: (1) it achieves a higher resolution than CSM, (2) the root mean square error of DOA estimation from FKR is smaller than that of CSM when the initial angles are inaccurate and (3) it performs well even when the number of sensors is reduced to about half of the sources. The performance of the FKR method is demonstrated and analyzed through the computer simulations.     

基于Toeplitz矩阵重构算法的宽带相干信号方位估计

根据天线阵列接收到的数据,提出了一种基于Toeplitz矩阵重构的宽带相干源方位估计算法.该算法先由Toeplitz 阵列接收到的数据得到包含波达方向信息的协方差矩阵,再对该协方差矩阵进行聚焦处理,得到同一频率的阵列协方差矩阵,最后由高分辨子空间处理方法得到宽带相干信号的波达方向估计.仿真实验证明了该方法的有效性.     

宽带相干信源DOA估计及其阵列校正方法

本文针对宽带相干信号,应用正交投影子空间算法提出了一种新的DOA估计方法。该方法不需要相干信号子空间方法(CSS)中聚汇矩阵所需的DOA先验信息,也不需要插值法中对扇区的划分 。并且应用Toeplitz 对角化方法修正数据协方差矩阵,使该方法能够处理相干信号和对阵列位置误差进行校正。仿真实验结果表明了该方法的有效性。     

基于Lanczos算法的宽带相关信号DOA快速估计

本文提出了一种新的宽带信号DOA(Direction of Arrival)快速估计方法。该方法既不需要对阵列观测输出进行“聚焦”变换,也不需要对阵列输出的协方差矩阵进行特征值分解,从而使得该方法运算量比常用的宽带空间谱估计方法要小很多。计算机仿真试验证实了方法的有效性。     

宽带独立信号和相干信号的DOA估计

当独立信号和相干信号共存时,传统四阶累积量方法无法估计出宽带相干信号的来波方向(DOA),针对这个问题提出了一种新方法。该方法首先通过离散傅里叶变换,将宽带阵列接收数据分解为若干个窄带信号,构造出各个窄带频率处的自相关矩阵,再通过MUSIC(Multiple Signal Classification)算法估计出各个窄带信号的DOA,将各个窄带信号的空间谱相加求平均,通过谱峰搜索得到宽带独立信号的DOA;然后分离出独立信号的信息,构造出一个只包含宽带相干信号信息的矩阵,最后通过稀疏重构的方法估计出相干信号的DOA。计算机仿真结果证明该算法的正确性和有效性。     

基于空间重采样的宽带DOA估计新算法及其性能分析

首先介绍了宽带阵列信号模型,然后给出了一种基于空间重采样的新的宽带信号相干子空间处理算法。该算法将均匀线阵看成是连续线阵的离散采样,在各个频率点调整阵列空间采样率,将各频率分量的方向向量聚焦到参考频率上,聚焦后得到单一频率点的数据协方差矩阵,再应用窄带MUSIC算法进行DOA估计,无需预估计波达方向,因此可以避免角度预估计对测向性能的影响。仿真实验表明新算法的性能要优于其他典型算法(TCT,RSS和TLS算法)。文中还给出了分辨率与阵元个数、信噪比之间关系。     

空间非平稳噪声下的宽带DOA估计算法

投影子空间正交性测试(TOPS)法是利用子空间的正交性实现宽带信号DOA估计,而在空间非平稳噪声环境下子空间的正交性条件不再满足,尤其是在低信噪比或低快拍条件下子空间估计将出现较大误差,TOPS算法性能将急剧下降。针对该问题,提出了一种空间非平稳噪声下宽带DOA估计算法。该算法首先通过构造特殊对角矩阵将噪声从数据协方差矩阵中剔除,从而克服非平稳噪声对DOA估计的影响;然后利用平方TOPS法实现宽带信号DOA估计,消除了传统TOPS算法中的伪峰。该算法适用于空间非平稳噪声背景及低信噪比环境,提高了对角度相近目标的分辨性能;仿真实验表明了该算法的有效性。     

宽带协方差矩阵的多字典联合稀疏表示DOA估计

为了直接处理相干宽带信号和提高其波达方向估计的分辨率,提出一种基于宽带协方差矩阵的多字典联合稀疏分解估计方法。首先,利用多个频率点处的过完备基对其协方差矩阵进行稀疏表示,然后形成多个字典的多测量矢量稀疏表示模型,最后通过多字典稀疏表示系数的联合稀疏约束以求解稀疏反问题的形式实现宽带信号的波达方向估计。对于均匀线阵结构,多字典协方差矩阵稀疏表示系数的联合稀疏性使其不再受空域采样条件的限制,既可通过增大阵元间距提高分辨率,而又无空域混叠现象。通过对噪声功率的预估计抑制噪声,提高了波达方向估计的稳健性。另外,该方法与信号协方差矩阵的秩无关,对相干信号和不相干信号都适用。仿真实验验证了该方法的有效性。      

基于凸优化的Khatri-Rao子空间宽带DOA估计

该文基于凸优化工具,提出一种新的Khatri-Rao子空间宽带到达角(DOA)估计方法。首先,利用Khatri-Rao子空间的概念,构造各频点的虚拟阵列导向矢量。再利用凸优化方法针对虚拟阵列导向矢量构造聚焦矩阵,从而利用虚拟阵列所增加的维数,在尽量减少聚焦对噪声影响的同时,获得良好的聚焦效果。仿真结果表明,相对于已有的Khatri-Rao子空间宽带DOA估计方法 FKR-RSS,该方法具有更好的估计精度和目标分辨力。对于信号源数大于阵元数的情形,该文方法优势更加明显。     

基于波束域的子空间正交性测试宽带DOA估计方法研究

投影子空间正交性测试(Test of Orthogonality of Projected Subspace:TOPS)算法通过测试宽带信号各频率点上噪声子空间和信号子空间之间的正交性对目标方位进行到达角估计(DOA:direction-of-arrival)。此算法对参考频点上的信号子空间的估计依赖性较大,因此存在较多伪峰,低信噪比条件下性能差等缺点。针对该问题,提出一种基于波束域的宽带DOA估计方法。该方法通过将阵列接收信号转换到波束域,在波束域中利用信号带宽内各频率分量的波束域方向向量与噪声子空间之间的正交关系构造判决向量,根据判决向量搜索空间谱的极大值对应的角度进行DOA估计。该方法不需要进行角度预估,避免了TOPS算法中常出现的伪峰,降低了信噪比分辨门限,减少了计算量,具有较好的估计效果。将该方法分别运用到均匀圆阵和线阵上,通过仿真对比和海试实验数据的处理,证明了本文所提方法的有效性。      

基于粒子滤波的宽带信号波达方向估计

利用粒子滤波对不同频率点处的目标阵列流形进行跟踪,实现宽带信号波达方向估计.该算法基于当前时刻的观测信息,无需估计观测协方差矩阵,使得在短数据情况下仍能够取得优良的估计性能.同时算法从一组随机的初始值出发,无需预估计波达方向,并且递推过程是基于极大似然估计的思想,具有解相关的能力.计算机仿真验证了算法在短数据、低信噪比...     

基于TOFS的宽带信号波束空间DOA估计

频域子空间正交性测试(TOFS)方法是宽带信号DOA估计的一类重要算法。TOFS无需进行聚焦,避免了角度的预估计,在中等信噪比时性能较优,但该方法信噪比门限较高。文中利用均匀线阵模型,将波束空间方法应用于TOFS算法,在降低分辨信噪比门限的同时减少了TOFS算法的运算复杂度。通过仿真验证了新方法性能优于TOFS算法。     

Direction finding for wide-band signals using an interpolated array

The authors derive a new direction-finding algorithm for multiple wideband signals received by an arbitrary array and analyze its performance. Using an interpolation technique, they generate a set of virtual arrays, each for a different frequency band, having the same array manifold. The convergence matrices of these arrays are added to produce a composite covariance matrix. Direction-of-arrival (DOA) estimates are obtained by eigendecomposition of this composite covariance matrix using the narrowband MUSIC algorithm or its variants. Closed-form expressions for the asymptotic covariance matrix of the DOA estimation errors are derived using a perturbation analysis, evaluated for specific cases, and compared with the Cramer-Rao lower bound. Special attention is given to correlated and coherent signals. The formulas for the error covariance are quite general and can be modified to provide results for other wideband DOA estimation algorithms     

宽带非高斯信号的二维波达方向估计方法

该文提出了一种解决宽带非高斯信号二维波达方向估计的方法。该方法利用相干信号子空间方法把宽带的阵列频域数据四阶累积量聚焦到同一个参考频段下,然后利用基于信号空时特征结构的时空DOA 矩阵方法来进行二维DOA估计。理论上证明该方法在高斯噪声环境下对宽带非高斯信号都具有很好的估计性能,通过计算机仿真也验证了该方法的有效性。     

基于时频子空间分解的宽带线性调频信号DOA估计

针对具有时变方向向量的宽带线性调频信号,该文建立了基于短时Wigner-Ville分布(WVD)的空间时频分布矩阵,通过对各个空间时频矩阵的特征分解获得对应的信号子空间和噪声子空间,给出了基于时频子空间投影实现多个时频点综合估计信号DOA的算法。利用空间时频分布的前后向平滑解决了具有相同时频特性信号的均匀线阵DOA估计问题。算法不需要聚汇和插值等复杂的矩阵变换,精度较高,计算简便.仿真实验显示该算法性能显著优越于基于矩阵插值的宽带调频信号DOA估计算法.     

一种新的基于稀疏表示的宽带信号DOA估计方法

该文提出一种基于稀疏表示的宽带信号波达方向(DOA)估计方法,解决稀疏表示方法在宽带信号DOA估计中由于基矩阵维数过大而使算法存储量和重构计算量大的问题。用单一频点的基矩阵代替频率和角度联合构建的基矩阵,使基矩阵的列数仅相当于一个频点处冗余基矩阵的列数,大大降低了稀疏重构方法的存储量和计算量。该方法首先对各频点的频域数据进行聚焦处理,将不同频率的数据堆叠到参考频率上并建立参考频率处的基矩阵,然后建立聚焦后的稀疏表示模型进行DOA估计,并采用奇异值分解进一步降低算法的运算量,最后给出残差门限的选择方法。该算法不仅适用于非相关信号,也可直接处理相关信号而不需要任何的去相关运算,且具有高的检测概率和估计精度,仿真实验和分析验证了该方法的有效性。     

基于空频解耦的宽带DOA估计算法

宽带波达方向(DOA)估计是宽带阵列信号处理领域的热点问题,当宽带信号的距离分辨率与宽带孔径可比拟时,孔径渡越效应会成为影响宽带波达方向估计精确度的重要因素。基于宽带阵列信号在空域与频域间呈现线性耦合的特点,利用梯形变换进行解耦处理,并对解耦后数据相干积累进行 DOA估计。实验结果表明,通过对宽带孔径渡越效应的消除,宽带 DOA估计精确度显著提高。该算法具有较低的计算复杂度和较高的 DOA估计精确度,是一种有效的宽带 DOA估计算法。     

张量切片稀疏表示在宽带信号波达方向估计中的应用

本文提出了一种新颖的宽带信号波达方向（Direction of Arrival, DOA）估计方法。首先,本文利用窄带滤波器将阵元接收到的宽带信号分解成了若干窄带分量。接着,利用这些分离出来的窄带分量,计算出任意两个相邻阵元间的一系列频率互相关函数（Frequency Cross correlations, FCCS）并用于构造一个Toeplitz矩阵。在所有相邻阵元间进行相同的处理,将构造出的所有Toeplitz矩阵堆叠成一个张量。最后,本文利用切片稀疏表示（Slice sparse Representation, SSR）的思想实现该张量的稀疏表示并提出了相应的恢复算法实现其稀疏重构,宽带信号DOA估计也随之实现。在仿真中,本文将所提算法与现有代表性算法进行了对比,仿真结果展现了本文算法的有效性。