基于子阵近场零陷权的联合波达方向估计方法

针对海底长线阵在近场辐射声干扰及空间水平非均匀噪声下的远距离估计目标波达方向(DoA)问题,该文提出一种基于长线阵分子阵近场零陷权的联合目标方位估计方法.该方法将长线阵分解为多个高重叠子阵,对各个子阵利用零陷抑制技术去除近场强干扰对目标探测的影响,再利用各子阵对远距离目标方位估计结果差异性小、非目标所在频率即噪声对应空...     

基于高阶累积量的近场通信波达方向估计算法

通过对近场通信波达方向准确估计,提高目标信源的定位能力.传统方法中对近场源通信信源的波达方向估计采用多普勒估计方法,由于近场通信的空间信源为窄带信号,多普勒估计会导致DOA估计频谱失真.提出一种基于高阶累积量的近场通信波达方向估计算法.采用均匀间隔线列阵构建近场通信的信号模型,进行近场源目标特征构建,提取近场源通信信号的斜度和峰度等特征,采用高阶累积量特征提取方法,分别求得对应近场通信信源的方位角、频率和距离三维参数,使得每个信源的参数自动配对,提高了近场通信DOA波达方向估计的效率和精度,实现近场源通信信号的波达方向估计算法改进.仿真实验结果表明,采用该方法进行近场方法波达方向估计的精度较高,对信源方位的定位准确,性能优越于传统方法,在近场通信中具有较好的应用价值.     

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。     

基于改进ESPRIT算法的波达方向估计

把经典的波达方向估计算法应用于均匀圆阵智能天线是一个重要的研究课题。通过预处理技术把均匀圆阵转换成虚拟均匀线阵,为了解决噪声造成信号子空间的扰动问题,提出了两种总体最小二乘ESPRIT（TLS—ESPRIT）;为把ESPRIT算法应用于均匀圆阵,引入了模式空间的ESPRIT算法。通过建立恰当的数学模型,对上述各算法的均匀线阵和均匀圆阵上的性能进行仿真和对比分析。仿真结果证明,两种改进的算法性能均好于基本的ESPRIT算法。     

基于Y形阵的空时二维波达方向估计

提出了一种适用于Y形阵的空时二维波达方向估计方法,在低信噪比下实现了无模糊的二维波达方向估计。该方法利用了Y形阵的特性,具有较好的稳定性和较小的估计方差。仿真结果证明了本方法的有效性。     

近场源频率、波达方向和距离的联合估计方法

提出了一种基于高阶累积量的近场源频率、波达方向(Direction of Arrival,DOA)和距离的联合估计算法.算法采用类似状态空间的方法构造信号输出累积量矩阵,而近场源频率、DOA和距离的估计通过对该输出矩阵的分解处理得到.各近场源参数估计由闭式给出,无需复杂的搜索运算,并且各参数间自动配对,不需要繁琐的配对过程,算法计算复杂度适中.同时,该算法适用于任意加性高斯噪声情形,计算机仿真结果证实了该算法的有效性.     

一种利用均匀圆阵对称特性的近场源酉变换估计算法

针对现有均匀圆阵的近场源三维参数估计算法运算量大的缺点,提出了一种基于均匀圆阵对称特性的近场源酉变换估计算法。该算法利用均匀圆阵对称特性将阵列导向矢量进行酉变换和对角化分离处理,消除距离参数,把三维搜索问题化简为二维搜索问题,同时把复值方向矢量转化为实值方向矢量。计算机仿真结果显示,所提算法估计性能优于相关序列降维估计方法,与三维多重信号分类算法性能相当,且通过矩阵分离降维和实值化处理,减少了运算量,有利于工程实时处理。     

基于均匀圆阵的近场源三维参数估计

基于均匀圆阵,提出一种近场源距离-方位角-俯仰角联合估计算法。利用阵元观测数据,构造一组高阶累积量矩阵,通过矩阵联合对角化技术得到阵列流形矩阵的估计。根据阵列流形矩阵的估计以及近场和远场条件下方位角相同的结论,获得方位角的估计。利用阵列流形矩阵和方位角的估计,得到距离和俯仰角的估计。该方法无需二维频域峰值搜索或参数配对。计算机仿真验证了算法的有效性。     

近场散射体对阵列超分辨波达方向估计性能的影响和补偿方法

测定电波到达方向（DOA）是无线电定位系统的基本任务之一,先进的阵列超分辨测向技术获得广泛关注。在船载和机载等平台应用中,阵列天线由于受安装空间所限,其旁边存在散射体,这时阵列接收到的信号既包括远场目标信号又有近场散射体散射出多径信号。本文分析了这种近场散射信号对DOA估计性能的影响,即散射信号会在DOA谱上多形成一个干扰性质的谱峰,并且若散射信号来波方向靠近直达波来波方向时,会造成模糊现象。最后文章在多重信号分类算法（MUSIC）的基础上提出一种补偿方法,能够很好的抑制散射信号所造成的这种影响,实验仿真结果验证该算法的有效性。      

波达方向估计的贝叶斯高分辨方法

根据贝叶斯最大后验估计原理研究了波达方向估计的高分辨方法,在文献基础上对贝叶斯高分辨波达方向估计方法进行了补充和完善。针对两个目标源情况提出了快速算法,有效地减少了运算量,提高了运算速度。与MUSIC法和文献中一次快拍的贝叶斯谱分析法的比较充分体现了该方法性能优越,特别是在低信噪比、少快拍数以及相干源情况下可以得到更为准确、稳定的估计效果。     

基于平行嵌套阵互协方差的二维波达角联合估计算法

论文提出基于平行嵌套阵互协方差的2维(Two Dimensional, 2D)波达角(Direction Of Arrival, DOA)联合估计算法。算法基于两个互相平行的嵌套阵的互协方差生成较长虚拟阵列,同时将2维DOA估计问题降维为1维 DOA估计问题。在构造协方差矩阵时,利用方向矩阵范德蒙特性增加虚拟快拍数,保证了孔径的最小损失。最后算法基于酉旋转不变技术(Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Technique, ESPRIT)和总体最小二乘(Total Least Squares, TLS)方法进一步降低噪声影响,并获得了自动配对的2维DOA估计。相比传统平行阵下的DOA估计算法,该算法拥有更好的DOA估计性能,能辨识更多的空间信源,对空间色噪声有更强的鲁棒性。仿真结果验证了算法的有效性。     

基于混沌寻优的DOA估计

提出用混沌优化的方法来实现阵列信号波达方向(DOA)的极大似然估计。基于混沌运动的遍历性、内在的随机性、规律性等特点的混沌优化算法是一种有效的全局优化算法,其计算复杂度较低。仿真结果表明该文提出的方法在获得与AP算法相当测向精度和测向分辨率的情况下有更低的计算量;在相干信号的情况下,其性能比AP算法有较大的提高;同时其基于轨道搜索的结构易于并行实现,以进一步满足实时性的要求。     

协方差矩阵输入的DOA估计方法

利用支持向量回归机对非线性函数的拟合能力,将波达方向(DOA)估计问题转化为样本的智能学习问题。提取已知信号的协方差矩阵上三角部分作为样本输入特征,构建波达方向估计模型,获取复杂函数的拟合能力,达到对未知信号波达方向估计的目的。仿真实验表明该方法具有很高的估计精度和速度,在低信噪比和通道存在相位误差的情况下具有较强的适应能力,性能优于RBF神经网络法,具有较大的工程应用价值。     

基于空间时频分布的宽带源波达方向估计

研究了空间时频分布在宽带阵列处理中的应用。在信号时频特征可分的情况,提出一种新的时频域宽带DoA估计算法,充分利用信号不同的时频特征,结合宽带聚集思想对每个源单独处理得到多个源的DoA估计。该方法具有很好的信号选择性以及抑制干扰和噪声的能力,估计性能优干传统空间时频分布方法。仿真结果验证了新方法的有效性。     

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...     

无参考信号条件下基于MSWF的DOA估计算法

现有基于多级维纳滤波(MSWF)的子空间法波达方向(DOA)估计算法复杂度较低,但需要先验的参考信号.论文从MSWF求解线性预测问题入手,将基于MSWF的线性预测和子空间两种不同的DOA估计方法结合起来,提出了一种实用的低复杂度DOA估计算法.该算法无需构造专门的参考信号,在低信噪比或信源数估计不准的情况下,算法依然具有较好的稳健性和估计性能.仿真实验验证了本文的结论.     

基于深度卷积网络的二维波达方向估计方法

为了提高信号波达方向估计技术的实时性和简便性,设计了一种适用于估计均匀圆阵多信号波达方向的深度卷积网络。由阵列观测数据得到的协方差矩阵被当作是包含实部和虚部两个通道的图像,将其当作是卷积神经网络的输入张量,便可以通过训练网络来提取包含在信号协方差矩阵中的波达方向细微特征,从而实现准确快速地同时对多个入射信号的方向进行估计的目的。仿真结果表明,设计的深度卷积网络能够很好地完成二维信号波达方向估计。相比于现有估计方法,卷积网络给出的结果更加精确,且算法相对稳定。因此,提出的深度卷积网络在多目标方位识别与跟踪领域具有潜在的工程应用价值。     

多跳频信号波达方向与极化状态联合估计算法

为了有效辅助跳频(FH)网台分选和信号识别、跟踪,该文用正交偶极子对构造极化敏感阵列,基于空间极化时频分析,在欠定条件下实现了多跳频信号波达方向(Direction Of Arrival, DOA)与极化状态的高效联合估计。首先建立跳频信号的极化敏感阵列观察模型,然后根据参考阵元时频分析结果建立各跳信号的空间极化时频分布矩阵,再利用该矩阵中蕴含的信号极化-空域特征信息分别运用线性、二次型空间极化时频以及多项式求根共3种方法实现DOA与极化参数联合估计,最后蒙特卡罗仿真结果验证了该算法的有效性。     

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。