延迟相乘宽带LFM信号阵列测向方法

 为了充分利用宽带线性调频(LFM)信号的时域信息,实现对此类信号的阵列快速高精度测向,结合线性调频信号调制样式的特殊性,提出了一种基于阵列接收数据时域延迟相乘的宽带线性调频信号阵列测向新方法.该方法利用窄带阵列测向方法实现了对宽带线性调频信号的快速测向,其计算效率和对阵元间距的适应范围均优于常规的宽带聚焦类测向方法.仿真结果表明新方法在处理线性调频信号时具有比常规的宽带CSM方法更优的性能.     

用于信号波达方向估计的共轭ESPRIT算法及其性能分析

针对阵列天线的波达方向估计问题,给出了一种新颖的ESPRIT算法--共轭ESPRIT算法(C-ESPRIT).此算法利用阵列单元输出信号的共轭信息,得到整个阵列输出的协方差矩阵,通过对此矩阵的特征分解,并构造运算矩阵,最终求得信号的波达方向.仿真实验表明,C-ESPRIT算法不仅克服了传统ESPRIT算法在阵列单元数与信源数相同时不能可靠测向的不足,并且对信号波达方向的分辨能力和测角精度也显著高于传统的ESPRIT算法,因此,C-ESPRIT算法具有更广泛的适应性和更优越的测向性能.     

基于ESPRIT的MIMO雷达测向方法

ESPRIT算法测向的关键是提取旋转不变因子。与其他雷达不同,双基地MIMO雷达的方向矢量是发射方向矢量和接收方向矢量的Kronecker积。该文基于双基地MIMO雷达的信号模型,提出了常规提取法、共轭提取法两种方法,获得了发射和接收旋转不变因子,并利用总体最小二乘ESPRIT方法进行角度估计,同时确定出与目标对应的收发角度对。试验仿真表明,这两种方法都能够有效地测向,且由于共轭提取法利用了接收阵元的所有数据,其测向精度优于常规提取法。     

基于均匀线阵的宽带信号测向算法

宽带测向问题是目前雷达与电子对抗领域中重要研究课题之一。给出了宽带信号测向中求聚焦矩阵的一大类方法 ,聚焦前后阵列信噪比没有任何损失。仿真实验结果证明了算法的高精度、高分辨率性能     

基于自聚焦的宽带Chirp信号波达方向估计

利用Chirp信号调频斜率不变的特性,提出了一种基于调频斜率的自聚焦方法,该方法通过各个阵列的延时自相关将宽带chirp信号聚焦至与其调频斜率相关的固定频率上,然后在该固定频率上构造相关矩阵并运用music空间谱估计方法实现了对宽带Chirp信号的波达方向估计.该方法可以很容易消除阵元通道幅相不一致带来的影响,而且运算量相对于其它聚焦算法大大减少,具有很高的测向精度.最后通过仿真,验证了该算法的有效性.     

基于酉聚焦的宽带信号测向算法

在基于子空间的宽带信号测向算法中,聚焦矩阵的选取是能否实现高精度、高分辨率测向的关键。本文给出了求聚焦矩阵的一种方法,聚焦前后阵列信噪比没有任何损失。仿真实验结果证明了算法的有效性。     

改进的信号子空间变换宽带测向算法

利用矩阵特征值分解的性质,对信号子空间变换宽带测向算法中聚焦矩阵的计算方法进行改进,从而给出了一种简便的聚焦矩阵计算方法。把文章算法应用到均匀线阵上,仿真实验结果证明了算法的有效性。     

宽带相控阵测向技术研究

相控阵天线要实现宽带处理一直是一个难题,带宽宽天线波束指向会发生偏移,由于孔径渡越会引起信号发生畸变。通过对带宽影响的机理分析和无源测向机理的分析,提出了一种宽带有源相控阵测向实现方法。利用该方法可以在一定工程可实现的边界约束条件下完成宽带相控阵测向。     

两种实现宽带信号空间重采样测向算法的比较

空间重采样是一种用于宽带信号的处理方法。由于宽频带的缘故,使得不同频率的信号阵列流行不同,适用于窄带信号的处理方法就不能直接用于宽带信号。为了把不同频率的信号子空间对齐,空间重采样的方法通过将接收到的阵列信号通过变换得到满足要求的虚拟阵列输出,从而达到聚焦的效果,基于聚焦思想的算法保持了其对相干信号的处理能力。可以通过不同的方法来实现空间重采样,论述了空间重采样的基本原理以及两种不同的实现方法,并通过仿真比较了两种算法的测向性能。     

未知信源数的宽带波束域相干源测向算法

对MUSIC算法进行了改进,提出了一种无需估计信源数的宽带波束域相干源测向算法,避免了由于信源数估计不准确以及存在相干源扰动时的测向失效问题,并通过恒定束宽波束形成,在减少测向计算量的同时,对宽带信号进行了空间聚焦,可同时适用于窄带信号和宽带信号测向,大大拓展了MUSIC算法的适应能力,为其在不同领域获得广泛应用扫清了算法上的障碍。仿真结果证实了所提出改进算法的有效性。     

基于多级维纳滤波的卫星信号DOA盲估计研究

卫星信号的盲测向是使用阵列天线进行导航终端抗干扰的基础,为了解决该问题,文中利用每颗卫星对应C/A码的唯一性进行解扩,提高了卫星导航信号的信噪比,采用多级维纳滤波分解得到的信号子空间代替ESPRIT算法中特征分解得到的信号子空间,提出一种基于多级维纳滤波的ESPRIT算法来实现卫星导航信号测向的应用.仿真结果表明,该算法不但能够实现卫星导航弱信号的测向,而且能够降低ESPRIT算法的运算量,具有更好的稳健性和测向性能.     

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。     

Multi-invariance ESPRIT-like algorithms for coherent DOA estimation

Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Technique(ESPRIT) algorithm can estimate Direction-Of-Arrival(DOA) of coherent signal,but its performance can not reach full satisfaction.We reconstruct the received signal to form data model with multi-invariance property,and multi-invariance ESPRIT algorithm for coherent DOA estimation is proposed in this paper.The proposed algorithm can resolve the DOAs of coherent signals and performs better in DOA estimation than that of ESPRIT-like algorithm.Me...     

一种基于L阵的二维解相干测向算法

本文对高斯白噪声环境下基于L型阵列二维测向的ESPRIT算法进行了改进.该算法利用阵列结构特点通过平滑原理获得3个互相关矩阵,然后由3个矩阵构造一个特殊大矩阵并对其进行奇异值分解来估计信号子空间,最后利用2D-ESPRIT方法实现二维测向.该算法估计精度高,运算量小,能够对相干信号进行估计.     

双基地分布式阵列MIMO雷达的DOA和DOD估计方法

结合分布式阵列和双基地多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)雷达的特点, 提出了一种新的双基地分布式阵列MIMO雷达的接收角(Direction of Arrival, DOA)和发射角(Direction of Departure, DOD)估计方法.根据发射阵列和接收阵列的空域旋转不变特性, 利用旋转不变估计技术(Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques, ESPRIT)获取无模糊DOA粗估计和高精度周期性模糊的DOA、DOD精估计; 再利用无模糊DOA粗估计、目标的双基地距离信息以及双基地MIMO雷达的几何特点, 解除DOA、DOD精估计的周期性模糊, 得到高精度且无模糊的DOA和DOD估计.最后, 根据ESPRIT算法原理和估计误差的概率统计特性进行算法的性能分析, 给出算法基线模糊门限的近似计算方法.该算法有效地放宽了发射阵列孔径扩展程度的限制, 从而提高了阵列在大孔径下的角度估计精度, 且能够实现DOA和DOD估计的自动配对.仿真结果验证了所提算法和性能分析方法的有效性.     

基于数据共轭重排的修正ESPRIT信号DOA估计算法

本文介绍了将接收数据共轭重排的再利用,构造相关矩阵的修正ESPRIT算法.理论分析和仿真实验表明,该算法同经典的ESPRIT算法相比,在快拍次数有限时,可明显改善信号DOA估计的性能,且其计算量二者基本相当.     

COMPENSATION FOR THE MUTUAL COUPLING EFFECT FOR THE ESPRIT ALGORITHM IN SINGLE SNAPSHOT ARRAY PROCESSING

An effective method is introduced to compensate the effects of mutual coupling for the Estimation of Signal Parameter via Rotational Invariance Techniques (ESPRIT) direction finding algorithm in application of signal snapshot array processing.Changing the covariance matrix into a Teoplitz matrix can achieve high resolution in the Direction Of Arrive (DOA) estimation.How the mutual coupling affects the array antennas has been discussed and a new definition of mutual im- pedance has been used to characterize the mutual coupling effects between the array elements.Based on the new mutual impedance matrix,a practical method is presented to eliminate the effects of mutual coupling for ESPRIT in the single snapshot data processing.The simulation results show that, this new method not only properly reduces the effects of mutual coupling,but also maintains its steady performance even for weak signals.     

Genetic algorithm-based improved DOA estimation using fourth-order cumulants

Genetic algorithm (GA)-based direction of arrival (DOA) estimation is proposed using fourth-order cumulants (FOC) and ESPRIT principle which results in Multiple Invariance Cumulant ESPRIT algorithm. In the existing FOC ESPRIT formulations, only one invariance is utilised to estimate DOAs. The unused multiple invariances (MIs) must be exploited simultaneously in order to improve the estimation accuracy. In this paper, a fitness function based on a carefully designed cumulant matrix is developed which incorporates MIs present in the sensor array. Better DOA estimation can be achieved by minimising this fitness function. Moreover, the effectiveness of Newton’s method as well as GA for this optimisation problem has been illustrated. Simulation results show that the proposed algorithm provides improved estimation accuracy compared to existing algorithms, especially in the case of low SNR, less number of snapshots, closely spaced sources and high signal and noise correlation. Moreover, it is observed that the optimisation using Newton’s method is more likely to converge to false local optima resulting in erroneous results. However, GA-based optimisation has been found attractive due to its global optimisation capability.     

Frequency-Azimuth-Elevation Determination with a Single Acoustic Vector-Sensor Involved in a Reflecting Boundary

The temporally regularized multiresolution ESPRIT (Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques) algorithm is proposed to exploit the second-order information present in the superposition of incidence of direct and reflected monochromatic acoustic waves for uni-vector-sensor direction finding in the presence of a reflecting boundary. The data are organized such that the phase shifts for frequency estimation of each signal corresponding to two distinct sampling rates are separately embedded in the modulus and argument of the ESPRIT eigenvalue, whereas the direction cosines for azimuth-elevation direction-of-arrival (DOA) estimation dwell in the associated ESPRIT eigenvector, and thus the matching procedure for aligning the output of multidimensional and multi-invariant data manipulation is avoided. The temporal multiresolution herein realized is iteration free and needs merely one lower-dimensional eigendecomposition. The simplified version of the presented method offers a similar performance while requiring only two time-delayed data sets and thus has a comparable computational complexity with the traditional single resolution ESPRIT. This ESPRIT-type method is also blind to the reflection coefficient which generally depends on the boundary nature, medium property, and signal parameters still to be estimated, viz. DOAs and signal frequencies. Simulation results are included to validate the proposed algorithm.     

信号DOA和极化参数的自适应估计

运用ESPRIT算法进行信号参数的估计,关键是对信号子空间的估计。在实际运用中,接收到的信号的参数往往是随时间变化的,因此要得到信号参数的实时估计值就需要根据阵列的接收数据对信号子空间进行更新。分析了如何运用ESPRIT算法得到信号的DOA和极化参数,并在矩阵扰动理论的基础上,利用矩阵特征分解一阶修正方法更新特征值和特征向量,从而使得ESPRIT算法能够自适应地估计信号DOA和极化参数。最后通过Matlab仿真验证了该方法的有效性。