基于虚拟阵列扩展的DOA估计

讨论了基于虚拟阵列扩展的DOA估计问题,对此问题传统阵列处理方法主要利用高阶累积量进行阵列扩展,计算量较大。在四阶矩基础上,通过扩大阵列孔径和自由度解决信源数目较阵元数多的DOA估计问题,利用特殊矩阵对扩展阵列的冗余信息进行剔除,降低了计算复杂度,提高了计算效率。仿真结果验证算法高效可靠,为工程实现提供了理论基础。     

高斯色噪声下的相干信号 DOA 高分辨率估计*

针对高斯有色噪声下的DOA估计问题,提出一种基于高阶累积量稀疏表示的DOA估计方法。该方法利用四阶累积量矩阵中的第一列生成最小冗余向量,利用扩展阵列的最小冗余导向矢量构造过完备字典。然后利用L1范数作为稀疏约束条件,建立最小冗余向量的稀疏模型进行DOA估计。该方法将求解四阶累积量的次数从M4次降为M2-M+1次。同时又能充分利用四阶累积量的优点,对高斯有色噪声具有良好的抑制能力,并使阵列孔径得到了扩展,估计信号个数能大于阵元数目。仿真实验和理论分析验证了该方法比MUSIC-like和MUSIC算法具有更好的性能,不需要任何处理可以直接应用到相干信号。     

互质阵列DOA估计性能综合分析北大核心CSCD

互质阵列是近年来兴起的新型阵列,能显著提高阵列自由度,处理信源数大于阵元数时的波达方向(DOA)估计,且能提高角度分辨率和测角精度。文中根据互质阵物理阵元和虚拟阵元特点,结合多重信号分类(MUSIC)算法提出适用于互质阵基于物理阵列和虚拟阵列的DOA估计方法。该方法以非相干信号源为研究对象,利用互质阵列建立信号接收模型,基于物理阵列的DOA估计方法根据互质阵物理阵元位置特点推导其导向矢量,然后根据导向矢量计算回波信号数据和信号协方差矩阵,最后利用MUSIC算法进行DOA估计。基于虚拟阵列的DOA估计方法根据其虚拟阵元数据特点在向量化协方差矩阵并去冗余后选取连续虚拟阵元接收数据,然后对新协方差矩阵进行一维Toeplitz平滑重构,最后利用MUSIC算法或求根MUSIC算法进行DOA估计。与等阵元数的均匀线阵进行对比,仿真实验验证了互质阵列DOA估计性能的优越性。     

基于虚拟时间延迟阵元的极化敏感阵列的多参数联合估计

本文提出了一种基于虚拟时间延迟单元的极化敏感阵列模型,根据该阵列的接收数据构造高阶累积量矩阵,利用高阶累积量的阵列扩展特性构造双平行线阵,最后采用DOA矩阵法实现信号的频率、方向角和极化参数的联合估计,并通过MATLAB进行了仿真验证.该方法不需要参数配对且可应用于任意高斯噪声的环境中.     

基于四阶累积过的阵列扩展

在阵列测向问题中应用高阶累积量除了信息利用更充分和抑制高斯噪声等优点之外还具有阵列扩展的功能.本文推导了基于四阶累积量的阵列扩展方法,研究了虚拟阵的结构.放宽了协方差方法对信源数目的限制.但该方法在窄带多信号方向估计应用中存在局限.本文还推导了四阶相干问题和阵列扩展的限制条件.最后给出了实验举例.     

基于TD-SCDMA无线定位虚拟线阵四阶累量修正MUSIC算法的研究

无线定位的圆-角定位技术中,DOA估计极其重要。本文针对基于TD-SCDMA智能天线预处理后的虚拟均匀线阵MUSIC算法带来的阵列孔径小,抗阵元误差扰动性差的不足,研究了基于模式空间虚拟均匀线阵四阶累量的MUSIC算法,由于虚拟线阵四阶累量MUSIC算法的应用范围局限于独立的信号源的DOA估计,不能用于相关信号源DOA估计,因而提出了基于模式空间虚拟均匀线阵四阶累量的修正MUSIC(FOC-MMUSIC)算法,有效地拓展了阵元孔径,改善了系统抗阵元误差扰动和算法对相关信号源DOA的估计性能。     

基于电磁矢量阵列孔径扩展方法的相干目标DOA估计

该文采用均匀且稀疏分布的电磁矢量矩形阵列,针对相干目标提出了一种有效的2维波达角(DOA)估计算法,该算法通过增加相邻阵元的间隔来扩展阵列的有效孔径,从而提高算法的DOA估计性能.论文首先结合极化平滑算法和传播算子方法得到存在相位周期性模糊的方向余弦估计.为了解决模糊性问题,论文通过协方差矩阵平滑提出一种新的解相干预处理算法,由该算法得到的信号子空间包含矢量阵元的导向矢量,且不存在相位模糊,利用此特点实现去模糊处理,得到目标的DOA估计.仿真结果表明,与基于ESPRIT的孔径扩展算法相比,提出的算法能够实现相干目标的DOA估计,同时无需特征值或奇异值分解,有更低的运算量.     

基于广义互质双平行阵列的二维DOA估计方法

对于给定阵元数目的 传统双平行均匀线阵,由于其阵列布局受到空间采样定理限制,阵列孔径不能有效扩展,二维波达方向(DOA)估计的精度和自由度难以得到有效提升.提出一种基于广义互质双平行阵列的二维DOA估计方法.采用两个互相平行的广义互质线阵进行虚拟扩展得到含有较多虚拟阵元的差分优化阵列,并利用该虚拟阵列的协方差信息和互协...     

基于四阶累积量的最大似然测向方法研究

论述了最大似然（ML）算法测向以及四阶累积量阵列扩展的基本原理，在此基础上给出了一种基于最大似然算法和四阶累积量的DOA估计新方法。与普通的基于二阶矩的最大似然算法相比，本方法具有对阵列进行四阶扩展的能力，可以解决信号源数大于阵元数时的测向问题，并且由于四阶累积量自身的盲高斯性，还可以有效抑制高斯色噪声。     

基于多阶累积量的基本似然测向方法研究

论述了基本似然算法(Basic Likelihood,BL)测向及多阶累积量阵列扩展的原理,在此基础上给出了基于基本似然算法和多阶累积量的DOA估计新方法。本方法可以最大限度地对阵列进行四阶扩展,可以解决阵元数小于信号源数时的测向问题,利用多阶累积量具有的不定向高斯性的特性,还可以有效抑制高斯色噪声。     

基于Khatri-Rao积的三维前视声呐空间方位估计技术

为了提高3维前视声呐的方位分辨能力,同时避免2维(2D)方位估计(DOA)方法失效,该文提出1维(1D)空间角估计方法、基于Vernier法的垂直角估计方法和基于最小角定理的水平角方位估计方法。首先基于不同子阵构造互协方差矩阵避免2维方位估计模型失效,再利用Khatri-Rao积进行虚拟孔径扩展;将扩展后的阵列导向矢量和观测向量模型用于2维方位估计。与原阵列的导向矢量相比,虚拟阵元数量约增加1倍,阵列的孔径得到有效扩展。仿真实验表明,与单观测向量波束形成2维方位估计方法相比,所提方法在2维方位估计问题中具有更高的分辨能力,均方根误差更低;水池实验进一步验证了该文所提方法的工程实用性。     

累量域虚拟阵列二维波达方向估计算法

利用空间四阶累量的孔径扩展性质,构造了一种新的累量域虚拟阵列波达方向矩阵。由累量域虚拟阵列波达方向矩阵非零特征值的幅值和相位即可分别估计出信号源的方位角和俯仰角。本算法阵元利用率高,阵列布置灵活,由于采用了累量,通过适当布置阵列可压制任意分布噪声,获得较好的估计效果。     

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。     

线性电磁矢量阵列的空时极化平滑算法及相干源多参数估计

 该文提出了一种基于线性电磁矢量阵列的空时极化平滑算法(STPSA),解决了相干信源的频率,2维波达方向和极化参数的联合估计问题。该算法通过对不同子阵和矢量传感器不同传感单元的测量数据及其相应延迟数据进行平滑,实现解相干预处理并抑制噪声干扰,然后利用传播算子方法得到相应的参数估计。与目前的算法相比,该文提出的算法能够同时实现相干信源的多个参数联合估计;无需通过奇异值或特征值分解提取信号/噪声子空间,也无须进行参数搜索,有较低的运算量;另外,算法能够通过增加相邻阵元的间隔来扩展阵列的有效孔径,改善估计性能,且无须进行参数去模糊处理。仿真结果验证了算法的有效性。     

基于联合对角化的近场源参数估计

该文提出了一种基于联合对角化的近场源信号到达方向和距离的联合估计算法。首先利用二阶统计量构造白化矩阵，再基于阵列接收数据的高阶累积量矩阵的对角结构信息利用联合对角化方法估计近场信号的阵列方向矩阵，从而由阵列导向矢量联合估计信号源的到达方向和距离。与高阶ESPRIT方法相比，该方法能够提高阵元利用效率，同时不需要参数配对算法。计算机仿真实验证实了所给算法的有效性。     

Extended-aperture angle-range estimation of multipleFresnel-region sources with a linear tripole array using cumulants

This paper presents a cumulant-based algorithm to achieve aperture extension for estimating the directions-of-arrival (DOAs) and the ranges of multiple Fresnel-region sources using a linear tripole array. The proposed algorithm defines two cumulant-based matrices, from which the DOA and the range of each source are estimated from the source's tripole steering vector using the ESPRIT technique. These are then used as coarse reference estimates to disambiguate the cyclic phase ambiguities induced from the spatial phase factors when the inter-sensor spacing exceeds a half wavelength. The algorithm does not require two-dimensional searching or parameter pairing, and can resolve 3(L−1) sources with L tripoles. The extension of the proposed algorithm by formulating multiple cumulant matrices and using parallel factor (PARAFAC) analysis is also presented. Simulation results are provided demonstrating the significant improvement in the performance over that of several existing algorithms.     

一种基于平行稀疏阵列虚拟孔洞填充的二维DOA估计算法

采用稀疏阵列进行波达方向（Direction of Arrival,DOA）估计时往往会产生虚拟孔洞，它严重限制了阵列孔径的扩展与阵元自由度的提升。由于孔洞位置与初始阵列阵元数目、排布方式有关，故较难对其进行预填充。为此，提出了一种基于平行稀疏阵列虚拟孔洞填充的二维DOA估计算法，利用双稀疏线阵扩展生成两个不同的虚拟阵列，并利用其中一阵的信息去填充另一阵的孔洞。为尽可能减少总阵元数目，采用提前计算的孔洞位置去设计另一阵列的排布规则，并通过求根多重信号分类(Root-Mutiple Signal Classification，Root-MUSIC）算法替代传统的二维谱峰搜索算法完成对入射角度的估计与自动匹配。实验仿真结果验证了所提算法相比传统算法能以更少的阵元获得更高的估计精度。     

宽频段空间信号频率、二维到达角和极化联合估计

在空间欠采样的条件下，通过巧妙定义稀疏L型阵列的四阶累积量输出矩阵，利用高阶累计量的盲高斯及阵列扩展特性，实现了宽频段空间非高斯信号频率、到达角和极化估计的分离，给出了一个基于四阶累积量ESPRIT和整数搜索解模糊的任意高斯噪声环境下多个独立空间信号频率、二维到达角和极化的联合估计算法。L型阵列由和坐标轴方向一致的偶极子对组成。数值模拟结果证实了该文方法的有效性。