基于双频虚拟互质阵列的均匀稀疏阵列DOA估计算法

提出了一种利用双频工作模式解决均匀稀疏阵列波达方向角(DOA)估计的方法。对一个物理均匀稀疏阵列,引入一个合适的额外工作频率,通过优选阵元数量及阵元间距,构建一个虚拟稀疏阵列,使得虚拟阵元间距与相邻真实均匀稀疏阵列的阵元间距成互质关系;物理均匀稀疏阵列与虚拟阵列组合形成一个自由度更高的虚拟互质阵列,将两个频率的接收信号对应合并后进行相关处理,得到虚拟互质阵列的阵列流形相关矩阵;基于相关间隔与差协同阵阵元位置的一一对应关系,对虚拟相关矩阵进行矩阵增广实现DOA估计,能够获得更高的自由度,突破物理阵元数目对最大可分辨信源数目的限制。基于MUSIC 算法的仿真结果验证了算法的可行性。     

基于虚拟孔径扩展的非均匀稀疏阵无模糊测向算法

针对常规均匀线阵DOA估计中可估计信源数目不足的问题,提出了一种基于虚拟孔径扩展的非均匀稀疏阵无模糊测向算法。该算法在传统MUSIC算法模型基础上,首先对阵列接收信号协方差矩阵进行向量化处理,通过Khatri-Rao积运算实现孔径扩展,提高了阵列自由度。然后利用任意阵列下的空间平滑恢复新协方差矩阵的秩,最后通过MUSIC算法进行DOA估计。仿真实验结果表明,与传统MUSIC算法相比,该算法可以在阵元数目小于信源数目的条件下实现DOA估计,大大增加了可估计信源数目,同时在低信噪比、小快拍条件下仍能得到DOA估计结果。     

基于虚拟孔径扩展的非均匀稀疏阵无模糊测向算法

针对常规均匀线阵DOA估计中可估计信源数目不足的问题,提出了一种基于虚拟孔径扩展的非均匀稀疏阵无模糊测向算法。该算法在传统MUSIC算法模型基础上,首先对阵列接收信号协方差矩阵进行向量化处理,通过Khatri-Rao积运算实现孔径扩展,提高了阵列自由度。然后利用任意阵列下的空间平滑恢复新协方差矩阵的秩,最后通过MUSIC算法进行DOA估计。仿真实验结果表明,与传统MUSIC算法相比,该算法可以在阵元数目小于信源数目的条件下实现DOA估计,大大增加了可估计信源数目,同时在低信噪比、小快拍条件下仍能得到DOA估计结果。     

基于虚拟孔径扩展的非均匀稀疏阵无模糊测向算法

针对常规均匀线阵DOA估计中可估计信源数目不足的问题,提出了一种基于虚拟孔径扩展的非均匀稀疏阵无模糊测向算法。该算法在传统MUSIC算法模型基础上,首先对阵列接收信号协方差矩阵进行向量化处理,通过Khatri-Rao积运算实现孔径扩展,提高了阵列自由度。然后利用任意阵列下的空间平滑恢复新协方差矩阵的秩,最后通过MUSIC算法进行DOA估计。仿真实验结果表明,与传统MUSIC算法相比,该算法可以在阵元数目小于信源数目的条件下实现DOA估计,大大增加了可估计信源数目,同时在低信噪比、小快拍条件下仍能得到DOA估计结果。     

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。     

基于虚拟孔径扩展的非均匀稀疏阵无模糊测向算法

针对常规均匀线阵DOA估计中可估计信源数目不足的问题,提出了一种基于虚拟孔径扩展的非均匀稀疏阵无模糊测向算法。该算法在传统MUSIC算法模型基础上,首先对阵列接收信号协方差矩阵进行向量化处理,通过Khatri-Rao积运算实现孔径扩展,提高了阵列自由度。然后利用任意阵列下的空间平滑恢复新协方差矩阵的秩,最后通过MUSIC算法进行DOA估计。仿真实验结果表明,与传统MUSIC算法相比,该算法可以在阵元数目小于信源数目的条件下实现DOA估计,大大增加了可估计信源数目,同时在低信噪比、小快拍条件下仍能得到DOA估计结果。     

基于虚拟孔径扩展的非均匀稀疏阵DOA估计

针对常规均匀线阵DOA估计中可估计信源数目不足的问题,提出了一种基于虚拟孔径扩展的非均匀稀疏阵DOA估计算法。该算法首先对非均匀稀疏阵接收信号协方差矩阵进行向量化处理,通过Khatri-Rao积运算得到新的协方差矩阵;然后利用任意阵列下的空间平滑算法恢复新协方差矩阵的秩;最后通过对新协方差矩阵进行特征值分解实现DOA估计。与传统MUSIC算法相比,该算法可以在阵元数目小于信源数目的条件下实现DOA估计,大大增加了可估计信源数目,同时在低信噪比、小快拍条件下仍能得到DOA估计结果。仿真结果证明了算法的有效性。     

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。     

基于高阶累积量虚拟阵列扩展的DOA估计

该文提出了一种基于高阶累积量虚拟阵列扩展的DOA估计新方法。该方法基于高阶累积量孔径扩展的性质,由实际阵元的坐标与方向矢量直接计算出虚拟阵元的坐标与方向矢量,利用两种阵元的坐标之间的关系构造四阶或六阶协方差矩阵,运用MUSIC方法对非高斯独立信号源进行DOA估计。该方法在任意阵列的情况下,对非高斯独立信号源进行一维与二维DOA估计,均能准确地估计出多于实际阵元数目的方向角与仰角。实验表明,该方法简单、有效地扩展了阵列孔径,提高了阵列的空间分辨能力,有效地抑制了高斯噪声的干扰,降低了高阶累积量协方差矩阵的计算量。     

基于极化敏感阵列均匀线阵的二维DOA估计

针对残缺电磁矢量传感器的极化敏感阵列多参数联合估计问题,该文提出一种基于正交偶极子的均匀线阵的2维波达方向(Direction-Of-Arrival, DOA)估计算法。首先,对极化敏感阵列的接收数据矢量的协方差矩阵进行特征分解,然后将信号子空间划分成4个子阵,根据旋转不变子空间(ESPRIT)算法分别求出其中1个子阵与其它3个子阵的相位差,再对不同子阵间的相位差进行配对,最后根据相位差求出信号的DOA估计和极化参数。由正交偶极子组成的均匀线阵使用极化MUSIC算法和传统ESPRIT算法无法进行2维DOA估计,该文提出的算法解决了这个问题,并且相较于极化MUISC算法降低了算法的复杂度。仿真结果验证了该文算法的有效性。     

柱面共形阵列高性能低复杂度DOA估计算法

针对柱面共形阵列的波达方向(DOA)估计问题,从信号子空间的角度分析了在阵元遮挡下应用多重信号分类(MUSIC)算法的性能缺陷。在此基础上提出通过偏置常数的方法克服经典MUSIC算法的阵元遮挡问题。进一步提出一种基于数据自适应子阵分割的快速DOA估计算法,该方法先利用稀疏采样的偏置MUSIC算法进行DOA预估,依此确定所需要的子阵及二维搜索区域,确定MUSIC算法的搜索范围,进而得到高精确度的DOA估计。利用子阵分割的方法进行DOA估计,避免了经典MUSIC算法因阵元遮挡导致运算量大、精确度低等问题。仿真结果表明,该方法能大幅度降低运算复杂度,同时提高DOA估计精确度。     

Efficient 2-D DOA and frequency estimation for L-shaped array via RD-PM

This paper addresses the issue of joint two-dimensional direction of arrival (2-D DOA) and frequency estimation via reduced-dimensional propagator method (RD-PM) with L-shaped array. The proposed algorithm has no need for eigenvalue decomposition of the sample covariance matrix and simplifies three-dimensional global spectral search within the three-dimensional propagator method (3-D PM) to one-dimensional local search, which greatly reduces computational complexity. Furthermore, the proposed algorithm can work under both uniform and non-uniform L-shaped array and can achieve paired 2-D DOA and frequency estimates automatically. In addition, the 2-D DOA and frequency estimation performance for the proposed method is approximate 3-D PM algorithm and parallel factor (PARAFAC) method but exceeds the estimating signal parameters via rotational invariance techniques (ESPRIT) algorithm and improved PM algorithm. The detailed derivation of Cram´er-Rao bound (CRB) is provided and the simulation results demonstrate the effectiveness and superiority of the proposed approach.     

基于MUSIC算法对相干信号DOA估计的研究

空间谱估计是阵列信号处理中的一个重要研究课题。针对经典MUSIC算法在入射源相关的情况下测向失败的问题,通过前后向空间平滑MUSIC算法,利用子阵平滑恢复数据协方差矩阵的原理进行解相干,进而对入射源的波达方向（DOA）进行估计。仿真结果证明：前后向空间平滑算法不仅能估计出空间相互独立信号源的波达方向,还能有效分辨出相干信源的到达角度,且具有较高的分辨能力和估计精度。     

非均匀噪声下频率及二维到达角的联合估计

提出一种适用于L型阵列的频率及二维到达角联合估计新算法.算法通过不同子阵的互协方差矩阵构建平行因子模型,应用三线性交替最小二乘算法求解,无需参数配对及多维搜索,可有效抑制非均匀噪声.均方根误差的仿真结果验证了该算法的有效性.     

基于L型阵列酉变换矩阵重构的二维DOA估计

二维空间信号波达方向（DOA）的估计是阵列信号处理的一个关键研究问题。经典的二维 MUSIC算法固然精度高,但此算法需要二维谱峰搜索,运算较为复杂。提出一种用于L型阵列的二维DOA估计算法,通过矩阵重构使得阵列输出矩阵变为中心对称矩阵,再利用酉变换矩阵将其由复值矩阵变为实值矩阵。该方法可以直接得到目标参数,不需要谱峰搜索,使得运算量大大降低。相比于 L 型阵列适用的增广矩阵束（MEMP）算法,该算法可以估计更多信源的DOA,并能获得较高的分辨率。计算机仿真结果表明,该算法具有较高的DOA估计精度。     

基于MUSIC算法的L型阵列MIMO雷达降维DOA估计

该文提出一种基于MUSIC算法的L型阵列多输入多输出雷达降维波达方向(DOA)估计算法。该算法首先针对L型阵列导向矢量的结构,构造出一个降维矩阵,将回波信号转换到低维空间。然后利用二次优化方法将2维DOA估计分解为两个1维DOA估计。最后利用MUSIC空间谱估计其中1维角度,并利用求得的角度回代谱函数,对另1维角度进行求根估计。该算法将2维空间谱搜索降为1维搜索,极大地降低了运算复杂度。理论分析和仿真结果验证了该算法的准确性和可行性。     

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。     

脉冲噪声环境下基于矩阵差分的远近场混合源定位

为了提高脉冲噪声环境下基于二阶协方差矩阵差分（COV-MD）的远近场混合源定位算法的估计性能,本文提出了基于分数低阶协方差矩阵差分（FLOC-MD）和基于压缩变换协方差矩阵差分（CTC-MD）的远近场混合源定位算法。所提出的算法首先利用一维MUSIC谱峰搜索获得远场源信号的方位角估计,然后利用矩阵差分法实现远近场信号源的分离得到扩展的近场源分数低阶协方差矩阵（或压缩变换协方差矩阵）,最后在利用类旋转不变方法（ESPRIT-Like）估计得到的近场源方位角的基础上,再次利用一维MUSIC谱峰搜索获得近场源距离的估计。计算机仿真结果表明:CTC-MD算法和FLOC-MD算法在强脉冲和低信噪比情况下的估计性能都要明显优于COV-MD算法和其他基于二阶统计量的远近场混合源定位算法,同时CTC-MD算法的性能要好于FLOC-MD算法并且不依赖于脉冲噪声的先验信息。      

基于噪声子空间解析形式的快速DOA估计算法

该文针对特殊的信号环境各辐射源信号均值相等且不为零,利用均匀线阵导向矢量的Vandermonde结构,推导出了噪声子空间的解析形式,并以此为基础提出了利用均匀线阵和稀疏平面阵的1维和2维DOA估计快速算法。该算法不需要计算接收数据的协方差矩阵,也不需要任何矩阵分解,因此计算量远小于传统的超分辨DOA估计,而且无论信号之间是否具有相干性,该方法有相同的估计性能。仿真实验表明,在噪声均值为零且快拍数足够的条件下,该方法的估计性能整体上与Root-MUSIC算法相当,而在信噪比较低时性能优于后者。     

一种二维信号波达方向估计的改进多重信号分类算法

多重信号分类(MUSIC)算法是一种经典的空间谱估计算法。该文以L型阵列为例,针对2D-MUSIC算法在接收信号信噪比较小时对多个目标中方位相近的目标无法进行准确估计的问题,提出一种改进2D-MUSIC算法。该算法对经典2D-MUSIC算法所构成的协方差矩阵进行共轭重组,并将重组后矩阵的平方与原协方差矩阵的平方进行相加求平均,由此获得新的矩阵,再对该矩阵对应的噪声子空间进行加权处理,选取适当的加权系数构造新的噪声子空间,最后通过谱峰搜索识别出目标位置。计算机仿真结果表明,与2D-MUSIC算法相比,改进后的算法在接收信号信噪比较小时对多个目标中方位相近的目标也能够进行信号波达方向(DOA)估计,提高了L型阵列2维DOA估计的分辨率,具有较好的工程应用价值。