一种基于波束空间的相干信号源DoA估计方法

针对均匀线阵的相干信号源波达方向(Direction of Arrival,Do A)估计问题,提出了一种可解相干的波束空间Do A估计算法。该算法利用接收数据的自协方差矩阵构造一个Toeplitz矩阵,使构造的Toeplitz矩阵的秩不受信号相干性的影响。然后将新的Toeplitz矩阵变换到波束空间,再结合MUSIC子空间算法,并充分利用信号子空间,即可实现对相干信号源的波达方向估计。与阵元空间算法相比,该算法提高了分辨率,有更小的均方根误差,降低了特征分解的计算量。通过仿真实验,对分辨率、解相干能力、均方根误差及仿真时间进行了对比研究,并验证了文章算法的有效性。     

基于流形分离技术的稀疏均匀圆阵快速DOA估计方法

该文针对阵元数有限以及阵元稀疏的均匀圆阵,提出基于流形分离技术(Manifold Separation Technique,MST)的快速波达方向估计算法,PM-Root-MUSIC方法。该方法避免了均匀圆阵中基于相位模式激励原理的波束空间变换所带来的映射误差,同时利用传播因子(PM)和根MUSIC算法,避免了传统算法中的特征分解和谱峰搜索过程,有效降低了计算量,并获得了接近克罗美劳(Cramer-Rao)下限的估计精度。仿真实验验证了该文算法的有效性。     

智能天线中的DOA估计算法的研究

波达方向(DOA)估计的基本问题就是确定同时处在空间某一区域内多个感兴趣的信号的空间位置(即各个信号到达阵列参考阵元的方位角,简称波达方向).提取波达方向信息是智能天线技术中的关键任务之一.文中主要研究波速方向估计算法中的延迟一相加法,Capon最小方差法,常规MUSIC算法和改进型MUSIC算法.通过仿真,比较了不同波达方向估计算法的性能.     

基于均匀圆阵的相干信源DOA估计算法研究

针对均匀圆阵相干信源的波达方向估计问题,提出了一种去相干的正交预处理方法——阵列移位算法。阵列移位算法改进了抗相干干扰的波束形成方法,通过圆阵移位和MUSIC算法的结合,使相干信源角估计的性能得到改善。与传统的模式空间平滑算法相比,该方法减少了阵列孔径损失,提高了计算速度。     

一种用于DS-CDMA系统波达方向估计的新方法

本文提出了一种适用于DS-CDMA扩频通信系统的信号波达方向(DOA)估计方法。理论分析和仿真结果表明,该方法能实现用户数远大于自适应天线阵的阵元数的CDMA系统信号波达方向估计。与谱估计法和MUSIC法不同,该方法不需要确知信号源数,且空间分辨率高,计算量小,有较强的实用性。     

一种快速高分辨率的DOA估计方法--FFT-BMUSIC法

基于波束空间的MUSIC(BMUSIC)方法,提出了一种快速的高分辨率波达方向(DOA)估计方法——FFT BMUSIC方法。理论研究和仿真实验均表明,在阵元数一定的情况下,该方法可得到比FFT算法更高的分辨率和比BMUSIC方法更快的速度。     

宽带DOA估计的类MUSIC波束形成算法

为了提高频域波束形成的宽带波达方向估计性能,提出了类MUSIC波束形成算法(MBM,MUSIC-like Beamfomfing Method).在频域将宽带信号划分为若干窄带信号,叠加各窄带的MBM算法的空间谱后其峰值对应角度即为宽带波达方向估计结果.MBM算法的主瓣宽度在不同分析频率下基本保持不变,计算量与常规波束...     

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。     

一种基于非一致响应圆阵的DOA估计改进算法

由于传统波达方向(DOA)估计算法对接收天线阵列的阵元一致性要求高,即幅度和相位响应要求一致,在工程应用中受到较大限制。针对该问题,结合均匀圆阵的特点,通过引入阵元幅度和相位不一致因子对传统MUSIC算法的模型加以改进,提出了一种改进的MUSIC算法。该算法降低了阵元的一致性要求,可通过迭代求解的方法来完成对多个信源来波方向进行估计。仿真和分析结果表明,提出的算法可有效地进行多个目标的DOA估计。     

一种声源波达方向估计方法的性能分析

探讨了环绕在刚性圆柱上均匀圆阵的声源波达方向估计问题.在声场分解理论的基础上,分析了刚性圆柱体对圆阵响应的影响,研究了均匀圆阵对连续圆阵采样所产生的冗余误差及其与阵元数和圆阵半径的定量关系,由声场分解得到的特征波束构成一虚拟线阵,此虚拟线阵具有360.的方位角观察范围,在此基础上利用MUSIC算法实现了声源波达方向估计,在单声源条件下推导了算法的Cramer-Rao界的定量表达式,并进行了计算机仿真验证.     

波束空间的超分辨测向算法研究

研究了将数字波束形成和超分辨测向相结合的方法。比较了波束形成算法和阵元空间超分辨测向算法的性能，介绍了波束空间MUISC算法的基本原理。仿真证明波束空间的超分辨算法具有计算量小、测向分辨力高和充分利用阵列孔径的特点。     

MUSIC算法的性能比较

智能天线的核心技术之一是波达方向估计,在无线通信中具有重要作用。MUSIC算法是一种经典的DOA估计算法,但因其计算量大、对于相干及小信噪比信号无法分辨等缺陷,故有较多的改进算法被提出。文中研究了求根MUSIC算法、基于空间平滑技术的MUSIC算法、改进MUSIC算法及修正MUSIC算法。通过仿真分析了角度间隔、信噪比、信号相干对改进MUSIC算法分辨率的影响。以上几种改进MUSIC算法进一步发挥了该算法高分辨率的优势,且有利于其在智能天线方面的应用。     

TD-SCDMA系统基于MUSIC算法的DOA估计研究

针对传统DOA估计方法存在分辨率低,且现有多重信号分类算法不适用于TD-SCDMA系统等问题,研究了TD-SCDMA系统中基于MUSIC算法的DOA估计、基于TD-SCDMA系统均匀圆阵阵列模型,通过对其采用预处理技术,推导了TD-SCDMA系统中用于DOA估计的基本MUSIC算法和求根MUSIC算法,并通过仿真分析了影响DOA估计分辨率的因素。仿真分析表明,求根MUSIC算法具有更高的分辨率。     

Statistical analysis of beam-space estimation fordirection-of-arrivals

The authors analyze the beam-space performance of the DOA estimation for several subspace processing algorithms in a unified fashion based on a finite amount of measurements. The mean-squared errors (MSE) of the beam-space DOA estimation for these algorithms are expressed; in a single formula using physical parameters like array manifold, beamformer matrix. The important properties of beam-space performance are revealed; for instance, increasing beam-space dimension does not always reduce MSE for all algorithms. Also, the criteria for designing minimum mean-squared error beamformers are discussed     

MUSIC及其改进算法的研究与实现

研究了用于阵列信号处理领域的重要分支,即信号到达角估计的几种MUSIC算法。阐述了经典MUSIC算法、前后向空间平滑MUSIC算法、改进MUSIC算法的原理。采用Matlab进行的仿真表明,经典MUSIC算法对于非相干信源的到达角估计具有良好的性能,但不能用于相干信源的到达角估计;前后向空间平滑MUSIC算法使可估计信源数减小、计算复杂度较高;改进MUSIC算法性能最好,不影响非相关信源的估计,也无明显计算量增加。几种算法在到达角估计中有各自的优缺点。     

一种改进的基于波束空间的酉-ESPRIT算法

针对酉-ESPRIT算法估计精度较高但是对信噪比水平变化比较敏感的问题，提出了一种改进的用于DOA估计的酉-ESPRIT算法。该算法首先对观测数据在变换域中进行预处理使信号能量更集中，然后进行波束变换，在波束空间中估计信号的到达方向。文中采用的波束形成矩阵使用较少的波束数可以在更广范围内搜索信号以避免漏掉有用信号，因此减少了运算量。通过计算机仿真试验可知，无论在白噪声还是色噪声背荣下，与酉-ESPRIT算法相比，本算法不仅减少了计算量，并且具有更小的信噪比门限，提高了酉-ESPRIT算法的鲁棒性。     

基于Toeplitz矩阵的波束空间新算法

为保留渡束空间算法优点,降低算法对阵列的要求,及对相干信号源有效,提出了基于Toeplitz矩阵的波束空间多重信号处理算法-BST-MUSIC.算法将任意阵列的波束域输出及均匀线阵的阵元输出综合处理得到Toeplitz矩阵,对其修正处理后采用MUSIC算法进行DOA估计.由推导过程知:算法能够增强或抑制指定空域内的信号;能使相干信源等效为独立信源;在任意阵列与均匀线阵阵元不重合情况下能够有效地抑制噪声;只需一个子阵为均匀线阵,降低了算法对阵列的要求.     

一种基于波束空间的单次快拍MUSIC算法

针对MUSIC算法在工程应用中存在的计算量大、快拍需求数多等问题,详细研究了一种单次快拍MUSIC算法。针对这种算法存在的分辨力差、估计偏差大等缺陷,提出了一种新的基于波束空间的单次快拍MUSIC算法,该方法首先利用单次快拍来估计阵列数据的协方差矩阵,再将常规波束形成方法和MUSIC超分辨方法相结合,实现对空间谱的估计。仿真结果表明,这种新方法提高了分辨力,降低了估计偏差,进一步减少了运算量。     

基于空间平滑多重信号分类算法的低角目标探测

基于阵列信号处理的目标回波到达方向（DOA）估计算法具有分辨力强、估计精度高、抗干扰能力强的特点，是目标测向的研究热点。多重信号分类（MUSIC）算法就是基于阵列信号处理的目标测向算法之一，传统的多重信号分类算法假设目标回波是互不相关的，这导致其应用效果受到较大的限制。在传统多重信号分类算法的基础上，采用空间平滑多重信号分类算法进行目标回波解相干处理，推导给出了估计目标回波到达角度的表达式以及该算法的实现流程框图，并结合数值模拟结果以及实际应用场景对该算法的优缺点进行了对比分析。空间平滑多重信号分类算法在低角目标探测、单目标多径问题、多目标到达角度与多目标数量估计等方面具有一定优势。