一种改进MUSIC算法的FPGA实现

MUSIC[1]算法具有很高的分辨力、估计精度及稳定性,但是由于需要对采样协方差矩阵进行特征分解,运算量巨大,难以利用FPGA实时实现。通过对等距线阵特点及MUSIC算法的研究,发现可以利用局部协方差矩阵构造信号子空间,进一步得到噪声子空间进行谱峰搜索,从而大大降低了算法的复杂度,计算机仿真验证了该算法的有效性。利用FPGA对该算法进行了硬件实现,测试的估计精度和实时性良好,对工程应用具有重要的指导意义。     

一种快速DOA估计算法

MUSIC算法需要将天线阵列接收数据的协方差矩阵进行特征分解,并在全空域进行谱峰搜索。该算法具有很高的分辨力、估计精度及稳定性,但是运算量巨大,难以实时实现。通过对等距线阵特点及MUSIC算法的研究,提出了一种无需特征分解和在全空域进行谱峰搜索的快速算法,算法采取降维处理的方法快速估计信号子空间,然后根据基于阵列一次快拍的FFT算法粗略估计的局域信号空间进行谱峰搜索,从而有效降低了算法的计算量,理论分析和计算机仿真结果证明了该算法的有效性。     

基于内插阵列变换的非圆信号MUSIC算法

针对非圆信号的波达方向(DOA)估计问题,提出一种基于内插阵列变换的非圆信号MUSIC算法(VIA-NC-MUSIC算法)。利用真实阵列流型与虚拟阵列流型之间的变换矩阵,将真实协方差矩阵变换为虚拟协方差矩阵,再对虚拟协方差矩阵进行奇异值分解(SVD),利用信号子空间与噪声子空间的正交性,得出算法的空间谱函数。仿真实验表明:存在阵元位置误差的情况下,新算法通过对阵元位置校准数据进行内插阵列变换(VIA),取得与阵元位置校准的非圆信号MUSIC算法(NC-MUSIC算法)相当的估计性能,保持了高估计精度、阵列扩展能力等优点。     

一种用于无线通信DOA估计的改进MUSIC算法研究

MUSIC算法是一种空间谱估计算法,在对宽带信号进行空间谱估计时,该算法需要较长的观测时间来估计协方差矩阵,不利于高速运动目标的定位。提出了基于驾驶协方差矩阵(STCM)的MUSIC算法,该算法首先对每个频带的CSDM进行特征分解,然后利用各频带的噪声子空间求得噪声空间的STCM,进而利用噪声空间的STCM直接得到整个宽带信号的空间谱估计结果。仿真表明该算法在保证高分辨率的同时,需要较短观测时间,适用于较低信噪比、具有较小观测方差。     

一种DOA估计的快速子空间算法

MUSIC算法是一种属于特征结构的子空间超分辨方法，该算法性能优良，但需要估计协方差矩阵并对其进行特征分解，运算量大，很费计算时间。本文对波这方向估计问题进行了研究并提出了一种采取降维处理的快速子空间算法，该算法利用阵列协方差矩阵的一个子矩阵快速得到信号子空问，无需特征分解，且无需估计整个协方差矩阵，只需估计该子矩阵，故快速算法运算复杂度远低于MUSlC算法，而性能损失并不太大。理论分析和计算机仿真结果表明此方法是有效的。     

基于MUSIC算法的球面共形阵DOA估计

由于球面共形天线阵所具有的特殊性质,使得其利用经典MUSIC算法进行DOA估计时,导向矢量与噪声子空间不正交,算法性能受到较大影响。在考虑各阵元接收某信号强度不一致的同时,根据子阵内阵元相似度高这一特点,对基于子阵分割的有向阵元MUSIC算法在球面共形阵上进行了DOA估计仿真实验,结果表明:该方法应用于球面共形阵,可以快速准确地估计出多个信号的DOA。     

二阶共轭增强MUSIC算法

提出了二阶共轭增强MUSIC(SO-CAM)算法,利用阵列输出的非零时延互相关函数及其共轭形成伪阵列输出,从而得到伪协方差矩阵,对其进行特征分解,利用信号子空间与噪声子空间的正交性,搜索得到的空间谱函数的极大值点对应的角度就是波达方向。仿真实验表明,新算法可对多于阵元数的信号进行测向,其测角精度和分辨力优于MUISC算法,与MUSIC-like算法性能相当。     

基于TLS的改进子空间投影算法

针对经典MUSIC算法在信源相干、低信噪比、小快拍数等非理想环境下性能失效的问题,提出了一种改进的基于TLS的加权子空间投影算法。首先对阵列接收的数据协方差矩阵进行重构处理,以达到解相干目的;其次充分利用子空间信息,基于总体最小二乘拟合方法对特征值进行拟合修正,基于修正MUSIC算法思想,利用校正后的噪声特征值和信号特征值分别对噪声子空间和信号子空间进行加权处理,得到改进后的噪声子空间和信号子空间,并将两者结合得到新的空间谱函数;最后进行谱峰搜索,完成信号源的波达方向估计。仿真结果表明,改进后的算法既适用于相干信号环境,在低信噪比、小快拍数及信号入射角度间隔较小的情况下,又能有效估计出信源的波达方向。     

冲激噪声下相干信源的求根MUSIC算法

由于在冲激噪声背景下,MUSIC算法对信源波达方向估计将失去韧性,且无法解相干,运算量较大,为此对前后向平滑算法和修正的MUSIC算法进行了改进,提出相干信源波达方向估计新算法。简要分析了线阵模型以及共变,将阵列输出矩阵从二阶原点矩扩展到低阶矩,通过分析共变矩阵,得到基于共变矩阵的空间谱,再将谱峰搜索转变为多项式求根,最后可得相干信源波达方向估计。通过仿真,在冲激噪声或高斯噪声下,改进算法可以对相干信源的波达方向进行正确估计。算法性能分析表明改进算法具有良好的稳健性。     

柱面共形阵列高性能低复杂度DOA估计算法

针对柱面共形阵列的波达方向(DOA)估计问题,从信号子空间的角度分析了在阵元遮挡下应用多重信号分类(MUSIC)算法的性能缺陷。在此基础上提出通过偏置常数的方法克服经典MUSIC算法的阵元遮挡问题。进一步提出一种基于数据自适应子阵分割的快速DOA估计算法,该方法先利用稀疏采样的偏置MUSIC算法进行DOA预估,依此确定所需要的子阵及二维搜索区域,确定MUSIC算法的搜索范围,进而得到高精确度的DOA估计。利用子阵分割的方法进行DOA估计,避免了经典MUSIC算法因阵元遮挡导致运算量大、精确度低等问题。仿真结果表明,该方法能大幅度降低运算复杂度,同时提高DOA估计精确度。     

宽带相干信源DOA估计算法

针对现有宽带相干信源DOA估计算法存在的问题,提出了一种解决宽带相干信源空间谱估计的新方法。简述了宽带阵列信号模型以及投影子空间正交性测试(TOPS)方法,并深入分析了TOPS不能适应相干信号的实质。通过将矩阵共轭重构算法引入TOPS算法中,解决了TOPS算法不能处理相干信号的问题。此方法不仅提高了抗相干信号的能力,而且在聚焦中不需要角度的预估计。数值仿真实验结果验证了该方法的有效性。     

采用单次快拍数据实现相干信号DOA估计

该文针对均匀线性阵列的相干信号DOA估计问题,提出了一种基于单次快拍数据的解相干算法,该算法直接利用快拍数据构造一个Toeplitz矩阵,经理论推导,该Toeplitz矩阵的秩不受信号的相干性影响,仅和入射信号的个数有关,因此对该矩阵进行特征值分解可得到正确的信号子空间和噪声子空间,结合MUSIC,ESPRIT等子空间算法,即可实现对相干信号的DOA估计。数值仿真验证了该算法的有效性。     

Computationally efficient direction-of-arrival estimation of non-circular signal based on subspace rotation technique

In order to solve the problem that the high computational burden of the multiple signal classification algorithm of non-circular signal (NC-MUSIC) in direction-of-arrival (DOA) estimation,a novel computationally efficient DOA estimation algorithm based on subspace rotation technique was proposed.Firstly,the partitioning of noise subspace matrix and the subspace rotation technique (SRT) were used to construct a new reduced-dimension noise subspace.Then,the two-dimensional peak searching was converted to the one-dimensional peak searching on the basis of the separation of variables and the orthogonality between the new reduced-dimension noise subspace and the space spanned by the columns of the extended manifold matrix.The proposed algorithm can enhance the computational efficiency by means of the conversion of the two-dimensional peak searching into the one-dimensional peak searching and the removal of redundant computations.Theoretical analysis and simulation results show that the proposed algorithm can reduce the computational complexity to less than 5% as compared to NC-MUSIC algorithm on the premise of ensuring the accuracy of DOA estimation.Especially,the efficiency advantage of the proposed algorithm is more obvious in scenarios where the large numbers of sensors are required.     

一种新的去强相关信号方法的波达方向研究

波达方向估计（DOA估计）是智能天线中实现目标精确定位的关键算法。文中针对DOA估计中相干信号源的问题,提出了一种能有效解相关的关于TOPETIZE矩阵的DOA估计算法。该算法利用了阵列接收数据互相关矢量的内在关系,对噪声子空间进行处理,实现了相干源的完全解相干。该算法不牺牲阵元有效数目,同时能分辨低信噪比信号和强相关信号。仿真结果表明了该算法的有效性。     

简化的基于辅助矢量基的子空间DOA算法

基于辅助矢量基提出了一种子空间DOA估计算法。该算法通过辅助矢量滤波器得到一组信号子空间归一化正交基,计算出噪声子空间矩阵,即可得到信源的空间谱。整个过程不需要特征值或奇异值分解运算,理论上计算复杂度较以前算法明显减小。仿真实验表明新算法性能不仅优于MUSIC算法,而且当存在相关信源,输入信噪比或快拍数很大时也优于辅助矢量DOA算法。     

一种改进的快速高分辨DOA估计方法

快速子空间类高分辨DOA估计方法(Propagator Method,PM)算法是从阵列接收数据的协方差矩阵中提取噪声子空间的基,此方法是利用被噪声污染的数据来实现对噪声子空间的逼近。利用阵列分割的消噪预处理原理对PM算法进行改进,改进后的算法是在剔除噪声之后的数据协方差矩阵中提取噪声子空间的基。仿真试验表明改进的算法会带来阵列孔径损失,但是在大快拍数的条件下DOA估计的分辨力有明显的提高而算法的计算量没有增加。     

一种基于Toeplitz矩阵重构的相干信源DOA估计算法

提出一种基于Toeplitz矩阵重构的相干信号源DOA估计算法。首先对各个阵元的接收数据与参考阵元（第一个阵元）的接收数据的相关函数进行排列,形成Hermitian Toeplitz矩阵,然后通过奇异值分解可以得到信号子空间和噪声子空间,从而实现相干信源的DOA估计。该算法在不减少阵列有效孔径的情况下,增加了可估计相干信号源数目,并在低信噪比条件下能够得到较好的估计性能,计算机仿真结果证实了算法的有效性。     

一种DOA估计的T差分平滑快速算法

针对未知非平稳噪声背景下相干信源的波达方向估计问题,提出了一种T差分平滑快速(TDSF)算法,算法根据非平稳噪声对角占优的特性,通过构造一个T矩阵,对协方差矩阵进行T变差分平滑运算,可同时分辨相干和非相干信源.算法采用幂迭代法直接获得噪声子空间,无需特征值分解,运算量较小,可有效地消除非平稳复噪声的影响,且不存在伪峰问题,适用于广泛的未知非平稳噪声和低信噪比环境.计算机仿真实验证实了算法的有效性.     

一种新的波达方向估计子空间算法研究

MUSIC算法是一种属于特征结构的子空间超分辨方法。该算法性能优良,但需要进行矩阵特征分解,运算量大。对波达方向估计问题进行了研究并提出了一种新的子空间算法。该算法利用总体最小二乘（TLS）方法取代特征分解得到噪声子空间,运算复杂度低于MUSIC算法,使其实时实现成为可能。总体最小二乘处理减轻了噪声的影响,该算法性能与MUSIC算法相当。理论分析和计算机仿真结果表明此方法是有效的。