一种基于ESPRIT的改进算法

在目标波达方向估计的众多算法中,ESPRIT算法是一种运算速度较快、估值精度较高的常用算法.在该算法中,利用两个相同平移阵列接收信号的协方差矩阵进行广义特征值分解,进而求出目标波达方向的高分辨率估计,但是由于需要对协方差矩阵进行广义特征值分解运算,大大增加了计算的复杂度,因而不利于在工程应用中实现.本文提出了一种基于ESPRIT的改进算法,不需要对来波信号的协方差矩阵进行广义特征值分解,就可以实现对目标波达方向的高分辨估计,理论分析和仿真结果证明了该改进算法的有效性和可行性.     

一种基于时间相关度的盲分离方法

本文从信号的相关性出发,提出信号时间相关度的定义,并证明了时间相关度定义具有如下性质:一组独立源信号的线性混合信号其时间相关度介于源信号中时间相关度的最小值和最大值之间.本文根据这一定义及性质,利用矩阵广义特征值理论,建立时间相关度的广义特征值问题,通过求解此广义特征值问题的特征矢量,从而达到分离信号的目的.本文算法适用于瞬时混合模型,仿真结果证明本算法可以应用与灰度图像的分离及复杂混合环境中声音的分离,计算简单,性能良好,效果真实可靠.     

星载AIS的复值FastICA算法改进

针对星载船舶自动识别系统( AIS )的含噪复值信号盲分离算法分离效果不佳的问题,提出了改进的复值快速独立分量分析算法( FastICA)。该改进算法针对混合信号数目大于源信号数目的超定情况,对含噪混合信号的协方差矩阵进行特征值分解,利用其噪声对应的几个较小特征值估计噪声方差,修正白化矩阵,再应用Huber M估计函数优化该算法的目标函数。实验结果表明,运用该算法信号均方误差( SMSE)变小,信干比( SIR)变大,提高了信号的分离性能;同时,优化后的目标函数使算法具有良好的稳健性。     

基于广义特征值的病态混叠盲源分离算法

提出了一种新的病态混叠盲源分离算法.算法首先对观察信号进行预处理,把多余的观察信号剔除,使预处理后的混叠矩阵 A 是行满秩的;然后,通过把恢复信号的部分和的协方差与恢复信号的协方差之比的对数作为代价函数,使优化代价函数转化为求解一个广义特征值问题.在较弱的条件下,证明了该算法能够恢复出所有理论上能被分离出的源信号.数值仿真表明该算法非常有效.     

基于约束NMF的盲源分离算法

非负矩阵分解(NMF)是解决非独立源信号混合的盲分离的另一条新途径.该文提出一种基于约束NMF的盲源分离算法,在对NMF估计得到的源信号施加最小相关约束的基础上,对混合矩阵估计施加行列式约束,实现NMF的唯一分解.与已有算法相比,本算法放宽了对混合矩阵的稀疏性要求,大幅提高了信号分离质量.该算法仍适用于独立源信号分离问题.     

一种基于最小化广义Rayleigh商的无源定位算法研究

 为改善只测角无源定位的性能,提出了一种基于最小化广义Rayleigh商的无源定位算法.该算法利用扰动观测矩阵和扰动观测向量的乘性结构,将约束总体最小二乘问题转化为最小化广义Rayleigh商问题,从而只需对一对矩阵束进行广义特征值分解即可求得全局最优定位解.仿真结果表明所提算法性能稳健且计算量较小,定位收敛精度逼近克拉美罗限(CRLB),远优于最小二乘(LS)算法和总体最小二乘(TLS)算法,实用性强.     

基于类MUSIC的DOA估计算法

针对相关信号波达方向(DOA)的估计问题,提出了一种基于最大差值子矩阵的信号DOA估计方法.对利用Toepllitz构造的满秩矩阵进行特征值分解,得到排序后的特征值,并利用特征值的差值实现满秩矩阵筛选,同时结合传统MUSIC算法实现信号DOA估计.理论分析与仿真实验表明,本文所提方法在相关信号DOA估计方面具有更好的分辨力.     

一种DOA估计的实数特征值分解算法

多数DOA估计算法(如MUSIC算法和ESPRIT算法)都需要对复数协方差矩阵进行特征值分解,存在计算量大的问题,本文提出一种DOA估计的实数特征值分解算法,将协方差矩阵实部和虚部分离,利用Toeplitz矩阵和Hermitian矩阵的性质,构造新的实数矩阵,将复数协方差矩阵的特征值分解问题转化为对实数矩阵的特征值分解,减小了运算量,仿真结果表明,所提实数特征值分解算法与复数特征值分解算法精度相当。     

基于MUSIC算法的二次雷达应答信号分离方法

为了提高在高密度信号环境下对二次监视雷达(SSR)应答信号的接收性能,该文提出一种将信源数估计和信号到达方向(DOA)估计相结合构建分离矩阵实现交叠信号分离的算法。首先根据交叠信号量测的特征值分布来确定交叠信号的个数;然后利用MUSIC算法作谱峰搜索得到各信号的DOA,并重构混合矩阵;最后通过计算混合矩阵的广义逆得到分离矩阵,并实现对交叠信号的分离。以6阵元均匀线阵为前提进行仿真分析,结果表明所提分离算法可达到90%以上的分离成功率,分离性能和独立成分分析(ICA)算法相当,优于基于投影技术分离算法(PA),但计算量远小于ICA算法,不足ICA算法计算量1/10,更易于工程化应用。     

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。