未预期模型误差影响下秩减估计器的性能分析

从理论上定量分析了未预期模型误差影响下秩减估计器的方位估计性能。通过对秩减估计空域谱进行一阶Taylor级数展开得到方位估计偏差的表达式,基于此分别推导了秩减估计器的方位估计均方误差和测向成功概率。针对一种用于均匀阵列互耦自校正的秩减估计器给出数值实验,实验结果验证了理论推导的有效性。     

一种改进的无线定位算法

Taylor级数展开法和Chan算法是两种性能优良的利用电波到达时间差(TDOA)的定位算法,前者简单实用,但是其缺点是对初值比较敏感；后者在视距(LOS)传播环境下有较高的定位精度,二者结合可以大大提高定位的精度。但是在非视距(NLOS)传播环境下Chan算法精度会受到较大的影响,从而影响到Taylor级数展开法的定位精度。本文根据NLOS传播环境下附加传播时延和均方根时延扩展的统计特性,对NLOS误差的均值和方差进行估计,对TDOA测量值进行修正,采用Chan算法计算初值,再利用Taylor级数展开法进行定位,并与其它两种基于Taylor级数展开法的定位方法结果进行了比较。仿真结果表明,该算法能够提高NLOS传播环境下的定位精度,性能优于另外两种基于Taylor级数展开法的定位方法。     

室内环境内的改进型Taylor级数定位算法

由于传统基于信号强度的Taylor级数定位算法是将信号强度转换为距离,会产生误差累积.在此基础上直接采用信号强度路径损耗模型,提出基于Taylor级数展开法的一种新室内定位算法,消除了误差累积;通过几何数学估计初始位置的方法解决了初始位置的选取问题.仿真试验表明,该方法避免了Taylor级数定位算法的缺陷,定位精度高,复杂度低.     

阵列模型误差影响下ESPRIT算法的二阶性能分析

 针对阵列模型误差扰动的影响,该文对ESPRIT算法的方位估计性能进行二阶性能分析(即忽略模型误差扰动量的三次及以上各项).与经典分析方法(即一阶分析方法)相比,文中的性能分析方法能够在模型误差扰动较大的情况下提高性能预测精度.此外,文中的理论推导不仅针对阵列流形失配的情况,还针对阵元噪声模型失配的情形.数值实验表明:在较大模型误差的条件下,文中的二阶性能分析方法能够提高对ESPRIT算法的性能预测精度.     

基于Taylor级数展开定理的高阶FDTD的色散分析

时域有限差分法(FDTD)是计算电磁领域中的一类非常重要的研究工具.而Taylor级数展开定理是构造差分格式的一种重要方法,例如Yee格式采用二阶Taylor格式,Fang格式采用四阶Taylor格式.本文借助于采样定理,详细分析了不同阶Taylor中心差分格式的谱特性以及计算误差,并将任意阶Taylor中心差分格式用于数值求解麦克斯韦方程中,严格导出了稳定性条件和数值色散关系的表达式,引入了新的误差定义来衡量算法的好坏.详细地研究了Courant数、网格分辨率CPW和网格长度比率等因素对于数值色散误差的影响,为基于Taylor差分格式的FDTD算法的研究提供了有用的参考.     

冲击噪声背景下双基地MIMO 雷达目标角度估计方法

实际工作环境中雷达经常会受到琢稳态分布冲击噪声的影响,使得大量高斯噪声背景下基于二阶或更高阶累积量的角度估计算法性能急剧下降。文中提出了一种基于FLOM-ESPRIT算法的双基地MIMO雷达收发角度估计方法,算法通过利用匹配滤波后数据构造分数低阶协方差矩阵实现对冲击噪声的有效抑制,弥补了传统的二阶或四阶统计模型及相应的处理算法不适用于冲击噪声环境的缺陷,增强了信号子空间估计算法的稳健性,并且无需计算量繁杂的二维谱峰搜索。     

多校正源联合的TDOA/FDOA无源定位算法

移动观测站和目标之间的位置和速度误差会导致定位性能下降,文中通过克拉美罗下界分析,讨论了存在该类误差时使用校正源对无源时频差定位精度的改善作用,并推导了多个校正源相对于单个校正源所带来的定位性能增益.在此基础上,提出了一种联合校正源测量方程的时频差定位算法,该算法首先利用Taylor级数展开将观测站的位置误差和速度误差线性化,再采用牛顿法迭代实现目标定位.通过蒙特卡罗仿真,比较了该算法和不使用校正源时误差校正算法的定位性能,仿真结果与文中的理论分析一致.     

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。      

阵列模型误差条件下直接定位性能分析及偏差修正方法

相比于常规的"参数估计+位置解算"两步定位模式，直接定位（DPD）算法具有定位精度高、分辨能力强等诸多优势.但是，DPD算法的性能受到阵列模型误差的影响.本文通过一阶Taylor级数展开，定量推导出模型误差条件下基于多重信号分类直接定位算法（MUSIC-DPD）的定位误差，从定位误差的表达式中可以发现辐射源的真实位置和MUSIC-DPD所得的有偏位置估计之间存在一种非线性关系，但这关系在实际条件下无法精确表示.为此，本文提出一种基于多层感知器（MLP）神经网络的直接定位偏差修正方法，该方法能够直接学习由阵列模型误差引起的定位偏差的规律，有效地修正由阵列模型误差导致的直接定位偏差.     

脉冲噪声环境下一种韧性的时延与 多普勒频移联合估计法

由于α稳定分布噪声会降低基于二阶循环统计量的传统方法的性能,本文基于分数低阶统计量理论提出p阶循环相关的概念并给出相应性质及证明,在此基础上对已有的循环模糊函数进行了广义化.计算机仿真表明,这种广义的循环模糊函数能够在高斯和α稳定分布噪声条件下有效地联合估计时延和多普勒频移,其性能不仅优于基于二阶循环相关的CCA(循环模糊函数)法,也优于FLOAF(分数低阶模糊函数)法,是韧性的、具有更广泛应用意义的方法.     

Simplified Estimation of 2D DOA for Coherently Distributed Sources

In mobile communications, local scattering in the vicinity of the mobile results in angular spreading as seen from a base station antenna array. In this paper, we consider the problem of estimating the two-dimensional (azimuth and elevation) direction-of-arrival (DOA) parameters of spatially distributed sources. Based on double parallel uniform linear arrays (ULAs), a simplified method without spectrum-peak searching is proposed for the 2D DOA estimation of multiple coherently distributed (CD) sources. The proposed method firstly obtains two approximate rotational invariance relations with respect to the nominal DOAs of CD sources by using one-order Taylor approximation to the generalized steering vectors (GSVs) of two pairs of shifted subarrays. And then a new ESPRIT-based method is utilized to estimate the nominal azimuth DOA and nominal elevation DOA. In addition, a simple parameter matching approach is also given. Compared with the conventional methods, our method has significantly reduced the computational cost and can sustain the estimation performance within a tolerable level. Moreover, our method is a blind estimator without any prior knowledge about angular distribution shape. Numerical examples illustrate the performance of the method.     

基于Taylor级数展开的改进定位算法研究

针对由RFID设备组成的室内定位系统的定位方法,分析了常规方法存在的弊端,并在采用基于Taylor级数展开的定位算法的基础上,提出了相应的改进算法,测试了算法在低噪声均匀分布和高噪声非均匀分布2种环境下的定位效果,并比较了加权和非加权算法的定位精度。结果表明,在小范围定位空间中,当噪声较大且误差分布不均匀时,改进算法的定位误差可80%控制在0.6 m以内。     

Off-Grid DOA Estimation Via Real-Valued Sparse Bayesian Method in Compressed Sensing

A novel real-valued sparse Bayesian method for the off-grid direction-of-arrival (DOA) estimation is proposed in compressed sensing (CS). The off-grid model is reformulated by the second-order Taylor expansion to reduce modeling error caused by mismatch. To apply the Bayesian perspective in CS conveniently, complex data are addressed to yield a real-valued problem by utilizing a unitary transformation. By assuming that sources among snapshots are independent and share the same sparse prior, joint sparsity is exploited for DOA estimation. Specifically, a full posterior density function can be provided in the Bayesian framework. The convergence rate and convergence stability of the proposed method can be guaranteed in the iterative procedure. Simulation results show superior performance of the proposed method as compared with existing methods.     

协方差矩阵稀疏表示在网格失配波达方向估计中的应用

该文利用了入射信号在空域的稀疏性,将波达方向（DOA）估计问题描述为在网格划分的空间协方差矩阵稀疏表示模型,并将其松弛为一个凸问题,从而提出了一种网格匹配下的交替迭代方法（AIEGM）。传统的基于稀疏重构的波达方向估计算法由于其模型的局限性,一旦入射角不在预先设定的离散化网格上,就会造成估计性能的急剧恶化。针对这个问题,该算法可以在离散化网格比较粗糙的前提下,通过交替迭代的方法求解一系列基追踪去噪（BPDN）问题,对于不在网格上的真实角度估计值进行修正,从而达到更精确的波达方向估计。仿真结果证明了AIEGM算法的有效性。      

基于泰勒级数展开的蜂窝TDOA定位算法

基于用户位置的应用已经成为移动数据业务的重要组成部分,使得蜂窝系统用户定位技术成为蜂窝移动通信领域的研究热点。泰勒级数展开算法因为具有精度高和顽健性强等特点而在求解非线性定位方程组中得到了广泛的应用,但它对初始值有很强的依赖性。本文使用最小二乘方法估计用户位置的初始值并使用泰勒级数展开算法确定用户坐标。通过对算法的仿真分析,结果表明本算法具有近似于基于真实值的泰勒级数展开算法的性能。     

基于Kapteyn级数展开的低复杂度大规模MIMO信道估计

为降低大规模MIMO 信道估计的复杂度,提出一种基于Kapteyn 级数展开的信道估计方法。通过Taylor级数把协方差逆矩阵展开,从而降低信道估计的复杂度。为提高Taylor-MMSE估计的收敛速度,采用Kapteyn级数对协方差矩阵进行展开。仿真结果表明,Kapteyn-MMSE估计的均方误差（MSE）收敛速度明显快于Taylor-MMSE,不足的是Kapteyn-MMSE复杂度略高于Taylor-MSME,但仍远小于经典MMSE算法。     

Low-Complexity Estimation of DOA and Angular Spread for an Incoherently Distributed Source

In this paper, a low-complexity method is proposed for the parametric estimation of an incoherently distributed (ID) source, using a uniform linear array. Based on the Taylor approximation property of the noise-free covariance matrix, the proposed method firstly decouples the estimation of the nominal direction-of-arrival (DOA) from that of the angular spread. And then utilizing the nominal DOA estimation and a special cost function, the angular spread can be estimated by constructing one-dimensional (1-D) searching spectrum. Compared with some existing techniques, our approach requires a much lower computational cost and can exhibit a better estimation performance in a single ID source case, especially for low signal-to-noise ratio. Simulation results illustrate the performance of the proposed method.     

Operator approach to performance analysis of root-MUSIC androot-min-norm

The authors carry out a performance analysis of two eigenstructure-based direction-of-arrival estimation algorithms, using a series expansion of projection operators (or projectors) on the signal and noise subspaces. In the interest of algebraic simplicity, an operator formalism is utilized. A perturbation analysis is performed on the projectors, the results of which are used to determine the effect on the estimated parameters. The approach makes it possible to carry out the analysis to any chosen order of expansion of the projectors by using an original recurrence formula developed for the higher-order terms in the series expansion of the projectors. This method is used to study the root-MUSIC and root-min-norm algorithms and establish the superiority of root-MUSIC in all cases. The analysis has also resulted in insightful asymptotic expressions that describe the statistical behavior of the estimated angles and radii of the signal zeros     

时域测量中高斯低通滤波器的有理逼近设计方法

用时域法测量电子设备的幅频特性需要高斯低通滤波器产生阶跃信号.高斯滤波器是一种理想的时域滤波器,是非因果系统,可以采用逼近的思想加以设计实现.采用有理逼近方法,对高斯滤波器幅频响应进行泰勒展开,由泰勒展开式逼近高斯滤波器幅频特性.根据模拟滤波器幅度平方设计方法,由展开式左半平面极点建立逼近滤波器模型,随着逼近阶次的增加...     

基于Chan氏算法和Taylor级数展开法的协同定位方法

该文分析讨论了Chan和泰勒两种TDOA定位算法的优缺点,并在此基础上提出了基于 Chan氏算法(1994)和Taylor级数展开法(1976)的协同定位方法。通过在不同信道环境下对协同定位 方法进行仿真,表明该方法在信道环境恶劣时能够有效地提高定位精度。