基于最小方差谱估计的循环平稳信号 到达角估计方法

文章提出了基于最小方差谱估计的多循环频率到达角估计方法.通过对指数函数进行Jacobi-Anger展开,将目标方向矩阵近似分解为两个独立矩阵相乘的形式,并构造相应的变换矩阵,将多个不同循环频率处阵列输出信号循环相关函数矩阵进行叠加,再利用最小方差谱估计方法实现对目标到达角的估计.新方法克服了已有基于信号循环平稳特性估计方法只利用信号单个循环频率信息的不足.仿真结果证实了新方法的有效性,同时也证实该方法确实具有较单循环频率SC-SSF方法和传统宽带聚焦方法更好的估计性能.     

广义谱相关子空间拟合DOA估计原理

本文提出了一种用广义谱相关信号子空间拟合进行波达方向估计的方法,该方法同时适用于宽带与窄带信号的DOA估计,在窄带情形下还能够大大提高阵列的等效孔径.理论分析表明,目前几种主要的循环平稳DOA估计方法(如SC-SSF,Cyclic MUSIC,Cyclic ESPRIT)均可看作是该方法的特例或近似.最后,仿真结果证明了该方法的有效性与一般性.     

有效扩展阵列孔径的伪快拍构造

许多通信信号具有循环平稳特性。针对广义信号模型和窄带信号模型，利用前后向循环相关函数分别构造出一种新的伪快拍，由此获得了一个孔径扩展一倍的虚拟阵列。对这两种伪快拍应用传统的MUSIC算法时，可分别比SC-SSF和cy-clic-MUSIC算法检测多一倍的信号和获得更高的估计分辨率。仿真结果证明了该结论。     

循环互相关时延估计算法在合作目标测距中的应用

为了克服传统信号TDOA估计的不足,本文基于循环谱和循环谱密度函数的基本定义,给出了BPSK直序扩谱信号的循环谱密度函数,提出了利用循环互相关法对合作目标测距信号进行时延估计的算法。该算法利用信号的循环平稳性去除接收信号中的非循环平稳信号和不同循环频率的循环平稳信号,用循环统计量方法替代传统的二阶统计量方法,通过MATLAB进行仿真验证,并与广义互相关法进行了仿真比较,得到很好的TDOA估计效果。     

基于信号循环平稳性的多径时延估计

本文提出了一种基于信号循环平稳性的多径时延估计算法将高分辨的已知信号多径时延估计方法一WRELAX算法,改造应用于观测信号的循环相关输出.一方面通过循环相关实现对噪声和干扰有效抑制,另一方面又使算法具备对多径时延的处理处理.仿真实验结果及分析证实了算法的有效性.     

基于循环谱的直扩信号到达时差估计

以循环谱理论为基础,分析了直扩信号在平稳噪声及窄带干扰情况下的循环统计特性,研究了直扩信号的到达时差估计模型和提取方法。在单一循环频率的基础上,对算法进行改进,提出了全相干循环估计器的到达时差算法。通过计算机仿真,验证了改进算法不仅对信号具有选择能力,而且较单循环估计器和传统互相关方法具有更强的抑制噪声能力。最后通过仿真得到了估计性能曲线,验证了理论的正确性。     

小波包去噪在循环平稳信号DOA估计中的应用

基于信号循环平稳特性的到达方向(DOA)估计算法在噪声成分过大或噪声本身具有循环平稳特性的情况下,性能会迅速下降,为提高算法的估计性能,提出了利用小波包去噪与广义谱相关子空间算法相结合的方法估计信号DOA,通过仿真分析证明该方法提高了估计精度,降低了估计误差,达到了与理论分析相一致的目的.     

基于循环互相关的宽带信号时差估计

研究了定位中的宽带信号时差估计问题，给出了时差估计信号模型，分析了信号的循环相关特性，提出了基于宽带信号循环互相关的时差估计算法。最后采用计算机进行了仿真实验，给出了估计性能的曲线，并和广义相关算法进行比较，仿真实验表明本文所提算法具有较好的估计性能。     

对通信信号的时差估计技术

以循环相关理论为基础,讨论了利用循环互相关再相关法进行通信信号时差估计的算法原理,通过仿真验证了时差估计的效果。理论分析和仿真表明该算法具有优越的信号选择能力与干扰和噪声抑制能力;并指出了该方法的优缺点,阐明了该方法适合应用于对通信源的时差估计。     

改进的通信信号多径时延估计算法

为提高多径条件下通信信号时差定位系统中时延估计的精度,提出了一种利用信号循环平稳特性改进的WRELAX多径时延估计算法,给出了算法推导过程及流程图.新算法结合了循环时延估计算法和多径时延估计算法的优点,既可分辨多径时延,又能很好地抑制噪声及强干扰.仿真结果表明,新算法在多径分辨率及估计精度方面均优于原算法.     

Computationally efficient DOA estimation for coprime linear array: a successive signal subspace fitting algorithm

ABSTRACT

In this paper, direction of arrival (DOA) estimation of multiple signals with coprime array is investigated and signal subspace fitting (SSF) method is linked to the coprime array, which achieves a better DOA estimation performance than the traditional uniform array. While the SSF method requires expensive computational cost in the case of multiple signals due to the multidimensional global angular searching, we propose a successive SSF (S-SSF) algorithm from a computationally efficient perspective. In the proposed algorithm, we employ rotational invariance and coprime property to obtain the initial estimates. Then, via a successive scheme, we transform the traditional multidimensional global angular searching problem into one-dimensional partial angular searching one. Consequently, the computational complexity has been significantly reduced. Specifically, the proposed S-SSF algorithm can obtain almost the same DOA estimation performance as SSF but with remarkably lower complexity. Finally, Cramer-Rao Bound (CRB) is provided and numerical simulations demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm.     

空间任意阵的多宽带信源定位算法性能研究

针对宽带信号非平稳特性,以及常用宽带DOA估计算法要求信源个数是已知的情况,提出一种新的基于空间任意阵的非平稳信号DOA估计算法。首先,通过短时傅里叶变换将信号转为频域表示,然后构造阵列频域数据模型,最后利用短时功率谱矩阵的联合对角化特性实现宽带信号的波达方向估计。本文对提出的算法进行了理论分析,并在常见阵型（如线阵、十字阵）上进行了仿真和性能分析,仿真结果表明该算法可高分辨率地估计出DOA,并且估计误差小。相对于已有的MUSIC谱估计方法,该算法无需进行信源个数估计,更具实用性。      

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。     

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。     

最小二乘矩阵滤波器在目标方位估计中的应用

雷达声呐目标探测主要依靠多传感器的阵列数据,当前广泛使用的MUSIC算法是一种准确度较高的目标方位估计算法,但在小快拍数、低信噪比、小阵元数条件下,性能会受到较大影响.矩阵滤波技术用于阵列数据预处理,可有效提高目标方位估计性能.首先,考虑最小二乘矩阵滤波器的设计方案,分析通带中心位置对其性能的影响;其次,利用设计的最小...     

基于BPSK和MASK信号源特点的实值ESPRIT算法

在信号源为BPSK和MASK的情况下,提出了一种波达方向（DOA）估计方法。对于等距线阵上的接收数据,此算法根据信号源为实信号的特点,利用欧拉公式形成正弦和余弦数据,并将其加以串联,这相当于将阵元个数加倍,然后在此基础上运用ESPRIT类算法估计波达方向。由于正（余）弦数据为实值数据,所以本文提出的算法可以有效地将运算量减少到相同维数复值运算量的1／4。仿真实验表明新算法不仅估计精度高,而且能够处理的信号个数可大于阵元个数。     

Subspace extension algorithm for 2D DOA estimation with L-shaped sparse array

A subspace extension algorithm for two-dimensional (2D) direction-of-arrival (DOA) estimation with an L-shaped array is proposed. This L-shaped array is comprised of two orthogonal sparse linear arrays (SLAs). Each SLA consists of two different uniform linear arrays. The cross-correlation matrix of received data is used to construct two extended signal subspaces, by which the azimuth angles and elevation angles can be estimated independently. The procedure used to extend signal subspace only needs a small amount of calculation. Then, an effective pair-matching method is addressed to pair the estimated elevation angles and azimuth angles. Although the signal subspaces are extended, the complexity of the proposed 2D DOA estimation algorithm is lower than many similar algorithms. Simulation results indicate the availability of the proposed pairing-matching method and subspace extension algorithm.     

Off-grid DOA estimation algorithm based on unitary transform and sparse Bayesian learning

A rapid off-grid DOA estimating method of RV-OGSBL was raised based on unitary transformation,against the problem of traditional sparse Bayesian learning (SBL) algorithm in solving effectiveness of signal’s DOA estimation under condition of lower signal noise ratio (SNR).Actual received signal of uniform linear array was generated through constructing augment matrix as the processing signal used by DOA estimation.Then,estimation model was transformed from complex value to real value by using unitary transformation.In the next step,off-grid model and sparse Bayesian learning algorithm were combined together to process the realization of DOA estimation iteratively.The accuracy of estimation could made relatively high.The simulation result demonstrates that the RV-OGSBL method not only maintains the performance of traditional SBL algorithm,but also reduces the computational complexity significantly.Under the situation of lower signal noise ratio (SNR) and low number of snapshots,the running time of algorithm is reduced about 50%.This shows the RV-OGSBL method is a rapid DOA estimation algorithm.     

一种基于阵列单通道的DOA估计新方法

为克服阵列多通道系统硬件量大,造价高及通道间存在不一致时性能恶化等不足,提出了一种新的基于阵列单通道的DOA估计方法。首先,通过射频开关控制接收通道轮流对各阵元进行采样建立新的阵列单通道窄带信号空间谱估计模型,接着基于该模型推导了来波方向的后验概率密度函数,然后结合马尔科夫链蒙特卡洛方法(MCMC),实现了DOA的估计。仿真实验结果表明,该方法参数估计性能好,分辨率高,能够处理相干信号。     

基于高阶循环平稳特性的二维波达方向估计算法

本文提出了一种利用虚拟双线性平行阵的循环累量域二维波达方向 （ＤＯＡ）估计算法。该算法构造了一个虚拟ＤＯＡ循环矩阵（ＶＤＯＡ Ｃｙｃｌｉｃ　Ｍａｔｒｉｘ）,井基于此矩阵进行ＤＯＡ估计。理论分析表明,通过对虚拟ＤＯＡ循环矩阵的特征值分解,就可以得到源信号的二维ＤＯＡ估计。同时由于循环累量对高斯噪声的自然盲性和对信号的选择性,该算法具有循环域和累量域ＤＯＡ估计算法的良好性能。该算法的另一特点是可以提供虚拟扩展孔径,提高了ＤＯＡ估计的性能．