混合信源背景下的DOA估计分步改进算法

信号在传输过程中会产生多径和电磁干扰,到达天线阵列后会同时存在非相干和相干信源,针对这种情况,文中提出了一种分步估计到达角的改进算法。该算法首先利用MUSIC算法估计非相干信源的到达角,然后在信号协方差矩阵中分离出相干信源的协方差矩阵,只对相干信源进行空间平滑估计出相干信源到达角。相比传统空间平滑算法,该算法在保持良好到达角分辨力的同时,减小了对天线阵列数的要求,在低信噪比时拥有更精确的估计能力。     

相干信源DOA估计修正ESPRIT算法研究

针对相干信源DOA估计提出了一种修正ESPRIT算法,利用时域白噪声信号在不同时刻是不相关的性质,通过对在虚拟平移天线阵列过程中所得阵列的输出数据协方差矩阵进行修正,可减小白噪声的影响.该算法对独立源和相干信源的DOA估计有较高的分辨率,计算量较小,即使在低信噪比、低快拍数和小阵元数的条件下,仍具有很小的估计误差.能较准确地进行相干源的DOA估计.仿真结果验证了修正ESPRIT算法的正确性和有效性.     

估计间隔较近信源的修正MUSIC算法

针对信源间隔比较近情况下波达方向(DOA)估计性能下降的问题,提出一种修正MUSIC(MMUSIC)算法。该算法通过利用协方差矩阵的共轭信息,重构协方差矩阵,再由奇异值分解(SVD),构造低秩矩阵,用这两个矩阵噪声子空间的平均构造空间谱,通过谱峰搜索估计出信源的DOA。相比于经典MUSIC算法和空间平滑类算法,该算法能有效解相干,且不损失阵列孔径,而且提高了在信源间隔比较近且信噪比低条件下DOA分辨能力。计算机仿真验证了该算法的有效性。     

低信噪比下相干信号的DOA估计的白噪声滤除方法

在波达方向估计中,“相干”和“信噪比”一直引人关注。相干会使多重信号分类等算法失效,究其原因就是信源协方差矩阵的秩亏缺。低信噪比使阵列协方差矩阵的主次特征值区分困难,造成信号和噪声的子空间划分错误。针对相干,人们往往都是从“解相干”的角度出发,通过各种手段使信源的协方差矩阵能够满秩,但并未对秩亏缺特性加以利用。基于此,本文给出了一种在低信噪比下对相干源的波达方向估计的噪声消除方法,在仅有加性白噪声的环境下,利用相干信号协方差矩阵不能满秩的特点,通过求解方程组,用求的值代替估计的协方差矩阵的相关对角元素（即对角加载处理）,置换被噪声污染的对角元素,进而可以滤除掉白噪声的影响。仿真结果证实了方法的有效性。      

一种新的相干信源DOA估计算法: 加权空间平滑协方差矩阵的Toeplitz矩阵拟合

文献[1]提出的最优加权空间平滑技术可以使相干源存在时的信源协方差矩阵恢复为对角阵.由于文献[1]中导出的最优权矩阵是空间信源方位的函数矩阵,本文利用最优加权空间平滑后阵列协方差矩阵的Toeplitz性,构造了一个全新的优化拟合的代价函数,并基于此提出了一种相干源方位估计的新算法.与文献[1]不同,算法的实现不需要方位估计的先验知识和协方差矩阵的去噪预处理.分辨性能的蒙特卡罗仿真实验表明,新算法对空间相干信源的分辨性能优于常规的空间平滑算法和最大似然算法,在小阵列和信源空间间隔较近时,算法的优越性尤为突出.     

非均匀噪声背景下混合信号DOA估计算法

针对非均匀噪声背景下非相关信源与相干信源并存时波达方向(DOA)估计问题，提出了基于迭代最小二乘和空间差分平滑的混合信号DOA估计算法。首先，该算法利用迭代最小二乘方法得到噪声协方差矩阵估计，然后对数据协方差矩阵进行“去噪”处理，利用子空间旋转不变技术实现非相关信源DOA估计；其次，基于空间差分法消除非相关信号并构造新矩阵进行前后向空间平滑，利用求根MUSIC算法估计相干信源DOA。相比于传统算法，该算法能估计更多的信源数，在低信噪比情况下DOA估计性能更优越。仿真实验结果验证了该算法的有效性。      

单快拍虚拟阵列Toeplitz矩阵重构的相干信源DOA估计

针对相干信源的DOA估计,提出一种基于单快拍虚拟阵列Toeplitz矩阵(SSVT)重构的解相干算法。该方法利用阵元接收的单快拍数据构造出双向虚拟子阵,并对虚拟子阵的协方差矩阵的平均值进行Toeplitz矩阵重构,实现对相干信源的DOA估计。该方法无需进行多次快拍,在不损失阵列孔径和工作阵元的基础上实现相干信源的DOA估计。仿真结果表明,该算法降低了运算量,在低信噪比的情况下也能分辨M-1个相干信源。     

基于虚拟孔径扩展的非均匀稀疏阵DOA估计

针对常规均匀线阵DOA估计中可估计信源数目不足的问题,提出了一种基于虚拟孔径扩展的非均匀稀疏阵DOA估计算法。该算法首先对非均匀稀疏阵接收信号协方差矩阵进行向量化处理,通过Khatri-Rao积运算得到新的协方差矩阵;然后利用任意阵列下的空间平滑算法恢复新协方差矩阵的秩;最后通过对新协方差矩阵进行特征值分解实现DOA估计。与传统MUSIC算法相比,该算法可以在阵元数目小于信源数目的条件下实现DOA估计,大大增加了可估计信源数目,同时在低信噪比、小快拍条件下仍能得到DOA估计结果。仿真结果证明了算法的有效性。     

相干信源条件下的稀疏贝叶斯DOA估计

为了解决相干信源条件下的离格波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计问题,在现阶段研究成果的基础上,将子空间平滑技术(Subspace Smoothing,SS)与离格稀疏贝叶斯算法(Off-grid Sparse Bayesian Interference,OGSBI)相结合,提出了SS-OGSBI算法.为了提高算法在小快拍低信噪比下的性能,与子空间拟合(Weighted Subspace Fitting,WSF)技术相结合,提出了SS-WSF-OGSBI算法.与稀疏贝叶斯算法对比,所提算法在均方根误差及估计成功率上均具有明显优势.     

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。     

基于虚拟孔径扩展的非均匀稀疏阵无模糊测向算法

针对常规均匀线阵DOA估计中可估计信源数目不足的问题,提出了一种基于虚拟孔径扩展的非均匀稀疏阵无模糊测向算法。该算法在传统MUSIC算法模型基础上,首先对阵列接收信号协方差矩阵进行向量化处理,通过Khatri-Rao积运算实现孔径扩展,提高了阵列自由度。然后利用任意阵列下的空间平滑恢复新协方差矩阵的秩,最后通过MUSIC算法进行DOA估计。仿真实验结果表明,与传统MUSIC算法相比,该算法可以在阵元数目小于信源数目的条件下实现DOA估计,大大增加了可估计信源数目,同时在低信噪比、小快拍条件下仍能得到DOA估计结果。     

基于虚拟孔径扩展的非均匀稀疏阵无模糊测向算法

针对常规均匀线阵DOA估计中可估计信源数目不足的问题,提出了一种基于虚拟孔径扩展的非均匀稀疏阵无模糊测向算法。该算法在传统MUSIC算法模型基础上,首先对阵列接收信号协方差矩阵进行向量化处理,通过Khatri-Rao积运算实现孔径扩展,提高了阵列自由度。然后利用任意阵列下的空间平滑恢复新协方差矩阵的秩,最后通过MUSIC算法进行DOA估计。仿真实验结果表明,与传统MUSIC算法相比,该算法可以在阵元数目小于信源数目的条件下实现DOA估计,大大增加了可估计信源数目,同时在低信噪比、小快拍条件下仍能得到DOA估计结果。     

基于虚拟孔径扩展的非均匀稀疏阵无模糊测向算法

针对常规均匀线阵DOA估计中可估计信源数目不足的问题,提出了一种基于虚拟孔径扩展的非均匀稀疏阵无模糊测向算法。该算法在传统MUSIC算法模型基础上,首先对阵列接收信号协方差矩阵进行向量化处理,通过Khatri-Rao积运算实现孔径扩展,提高了阵列自由度。然后利用任意阵列下的空间平滑恢复新协方差矩阵的秩,最后通过MUSIC算法进行DOA估计。仿真实验结果表明,与传统MUSIC算法相比,该算法可以在阵元数目小于信源数目的条件下实现DOA估计,大大增加了可估计信源数目,同时在低信噪比、小快拍条件下仍能得到DOA估计结果。     

基于虚拟孔径扩展的非均匀稀疏阵无模糊测向算法

针对常规均匀线阵DOA估计中可估计信源数目不足的问题,提出了一种基于虚拟孔径扩展的非均匀稀疏阵无模糊测向算法。该算法在传统MUSIC算法模型基础上,首先对阵列接收信号协方差矩阵进行向量化处理,通过Khatri-Rao积运算实现孔径扩展,提高了阵列自由度。然后利用任意阵列下的空间平滑恢复新协方差矩阵的秩,最后通过MUSIC算法进行DOA估计。仿真实验结果表明,与传统MUSIC算法相比,该算法可以在阵元数目小于信源数目的条件下实现DOA估计,大大增加了可估计信源数目,同时在低信噪比、小快拍条件下仍能得到DOA估计结果。     

Khatri-Rao积变换下的离格信号DOA估计

当存在离格信号时,基于稀疏表示的波达角(DOA)估计算法性能损失严重.为解决这个问题,在对接收数据协方差矩阵进行Khatri-Rao积变换的基础上,推导了离格信号网格偏离量与紧邻信号原子系数之间的关系,提出了一种单一离格信号DOA估计方法.为提高对邻近离格信号DOA的估计性能,利用矩阵的广义逆性质提出了基于多原子系数的联合估计方法.仿真实验表明,单一离格信号DOA估计方法在低信噪比下有较好的性能,联合估计方法在高信噪比条件下对邻近离格信号DOA有较高的估计精度,同时所提算法估计性能几乎不受网格划分间距的影响,可以通过增大网格间距降低算法运算量.相关研究对阵列天线DOA估计具有一定的参考价值.     

基于空间平滑的矩阵分解算法

本文研究了协方差矩阵分解算法解相关的问题,提出了一种修正的矩阵分解算法-基于空间平滑的矩阵分解（SSMD）算法。SMMD算法能在低信噪比条件下的估计相干信源,且估计精度比原修正的算法高,计算量比原修正算法小,最后通过大量的计算机仿真实验来说明矩阵修正算法的性能。     

脉冲噪声环境下基于矩阵差分的远近场混合源定位

为了提高脉冲噪声环境下基于二阶协方差矩阵差分（COV-MD）的远近场混合源定位算法的估计性能,本文提出了基于分数低阶协方差矩阵差分（FLOC-MD）和基于压缩变换协方差矩阵差分（CTC-MD）的远近场混合源定位算法。所提出的算法首先利用一维MUSIC谱峰搜索获得远场源信号的方位角估计,然后利用矩阵差分法实现远近场信号源的分离得到扩展的近场源分数低阶协方差矩阵（或压缩变换协方差矩阵）,最后在利用类旋转不变方法（ESPRIT-Like）估计得到的近场源方位角的基础上,再次利用一维MUSIC谱峰搜索获得近场源距离的估计。计算机仿真结果表明:CTC-MD算法和FLOC-MD算法在强脉冲和低信噪比情况下的估计性能都要明显优于COV-MD算法和其他基于二阶统计量的远近场混合源定位算法,同时CTC-MD算法的性能要好于FLOC-MD算法并且不依赖于脉冲噪声的先验信息。      

估计相干与非相干信源的ESPRIT新方法

在目前信号波达方向（DOA,Direction-of-Arrival）估计中,ESPRIT算法是一种速度快、精度高的常用算法,但对于低信噪比下混合信号（同时含有相干与非相干信号）,ESPRIT算法难以估计出它们的DOA。提出了一种新的同时估计相干与非相干信源的ESPRIT方法,新方法充分利用数据协方差矩阵的自相关信息和互相关信息来重构含有信号方位信息的矩阵,再从它的特征值中解得信号的到达角。新方法解决了常规ESPRIT算法不能解相干,对信噪比要求高等问题,且与同类算法相比较,分辨能力和估计精度明显提高。仿真实验证明了该方法在混合信号估计中的优越性和可靠性。     

基于相干积累矩阵重构的波达方向估计新方法

针对短时小样本条件下相干信号的波达方向(Direction Of Arrival, DOA)估计问题,该文提出了一种基于相干积累矩阵重构的快速解相干方法。首先利用相干积累技术对阵列接收快拍进行处理,得到累积快拍矢量,提高了数据信噪比。再依据累积快拍矢量的结构特点构造一个非降维等效协方差矩阵,理论分析可知,该矩阵的秩仅与信源个数相等,与信号间相关性无关,即实现了相干信源完全解相干。相较于空间平滑类算法,该方法避免了阵列孔径损失,估计精度高、计算量小。仿真结果验证了算法的有效性。