圆阵二维MUSIC谱快速计算方法研究

针对二维波达方向估计时MUSIC谱的快速计算问题,研究了均匀圆阵变换到虚拟线阵的MUSIC算法(UCA-ULA-MUSIC)、流形分离MUSIC算法(MS-MUSIC)、傅立叶域线性求根MUSIC算法(FD-Line-Search-MUSIC)、基于FFT的 元均匀圆阵MUSIC算法( -UCA-FFT-MUSIC)与基于FFT的任意圆阵MUSIC算法(ACA-FFT-MUSIC)。对各种算法快速计算二维MUSIC谱的实现步骤进行了总结。在此基础上,给出了各算法计算二维MUSIC谱的计算复杂度表达式,并以传统方法为参考,对比了各种快速算法相对于传统方法的计算复杂度比值;同时,针对不同的阵列形式,对适用的快速算法的测向性能进行了仿真对比。根据分析和对比的结果,指出MS-MUSIC算法与ACA-FFT-MUSIC算法具有更高的工程应用价值,由具体的情况单独或分频段联合使用MS-MUSIC算法与ACA-FFT-MUSIC算法,可以使测向系统较好的兼顾测向性能与时效性。      

基于NC-MUSIC算法的均匀圆阵DOA估计及性能分析

近年来基于非圆信号的DOA估计算法由于其优良的估计性能,受到越来越多的关注。在接收阵列为均匀圆阵的情况下,对入射信号进行方位角和俯仰角的联合估计。依据非圆信号的DOA估计数学模型及阵列模型,采用NC-MUSIC算法完成对均匀圆阵方位角和俯仰角的联合估计。通过计算机仿真,得出该算法对均匀圆阵方位角和俯仰角的估计是比较准确的,并且通过NC-MUSIC与MUSIC算法仿真性能的分析比较,得出在接收阵列为均匀圆阵的情况下,NC-MUSIC算法也优于MUSIC。     

共形阵列天线MUSIC算法性能分析

该文在建立了三维共形天线阵列流形的数学模型基础上,将经典高分辨波达方向(DOA)估计方法多重信号分类(MUSIC)算法移植到共形阵列天线中;详细分析推导了MUSIC算法在共形阵列天线 (锥面阵列、柱面阵列、球面阵列)中的估计方差、克拉美-罗界(CRB);通过计算机仿真试验对比MUSIC算法在面阵(均匀线阵、均匀圆阵)与共形阵列中的性能函数以及估计方差,给出了MUSIC 算法在不同阵列形式中DOA估计性能的评估与比较,仿真结果显示MUSIC算法在不同阵列形式中的估计性能均随阵元个数以及信噪比的增加而变好,验证了理论分析的正确性。     

基于均匀圆阵的二维ESPRIT算法研究

在深入研究均匀圆阵扩展阵列流形的基础上，针对某些均匀圆阵的扩展阵列中含有旋转不变性的子阵列组以及中心对称性质，提出了2种基于均匀圆阵的二维ESPRIT算法，第一种算法减少了一次奇异值分解，第二种算法避免了参数配对。仿真结果验证了算法的正确性和有效性，并且在高斯色噪声条件下，其测向性能均优于MUSIC算法和最大似然算法。     

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。     

均匀圆阵DOA估计的一种酉变换方法

针对基于均匀圆阵的子空间类DOA估计算法包含大量复数运算、硬件实现复杂的问题,提出了阵元空间中的一种酉变换方法。该方法利用阵列的中心对称性将协方差矩阵和导向矢量分别转化为实对称阵和实矢量,从而大大降低了硬件实现复杂度。基于该酉变换的MUSIC算法在性能上优于传统的MUSIC算法和均匀圆阵模式空间酉MUSIC算法。     

SWEDE算法提高模式空间内DOA估计抗噪声能力

均匀测向圆阵相干信号DOA估计在模式空间内将阵列流形化为线性结构后 ,一般情况下都是先进行空间平滑去相干处理后再运用MUSIC算法进行DOA估计 ,文中运用SWEDE算法代替MUSIC算法进行了模式空间内的DOA估计 ,仿真结果证明SWEDE算法更好地适应了均匀圆阵模式空间内DOA估计数据矩阵的特点 ,使系统抗噪声能力、测向精度、分辨率均得到较大提高     

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。     

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。     

基于均匀圆阵的循环平稳信号源方位估计

传统的测向算法只利用了信号的空间特性而没有利用其时间特性，而Gardner等人对循环平稳特性用于阵列测向的研究仅限于均匀线阵。文中提出一种利用均匀圆阵列估计循环平稳信号到达角的方法——Cyclic-RMUSIC算法，并与传统MUSIC算法进行了比较。仿真结果表明：该算法具有信号选择能力及抑制干扰、噪声的能力。此外，由于该算法利用了Root—MUSIC技术，在提高分辨性能的同时，极大地提高了计算效率。     

稀疏圆阵的解相干求根MUSIC算法

针对稀疏圆阵的波达方向估计问题,提出了解相干求根MUSIC算法(Sparse UCA Decorrelation Root-MUSIC,SDR)。通过改进传统的波束变换方法,进行相位校正,并在波束域进行误差补偿,得到具有共轭对称结构的波束域导向矢量。在波束域进行前后向平均处理和使用求根MUSIC算法,实现多组相干源的解相干,且避免了谱搜索,减少了运算量。平均处理增加了数据量,算法在低信噪比和低快拍数情况下有更好的估计性能。计算机仿真表明,本算法适用于稀疏圆阵对相干源的DOA估计而且有较好的估计性能。     

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。     

极化敏感L型阵模值约束的多参数联合估计

对于极化敏感L型阵列的多参数联合估计问题,采用传统的多重信号分类(MUSIC)算法所需计算量大,采用旋转不变子空间(ESPRIT)算法需要考虑参数配对问题。提出了模值约束下的求根多重信号分类(root-MUSIC)算法,首先利用L型阵列中两个相互垂直的线阵构造两子阵接收数据的自相关函数,采用root-MUSIC算法进行波达方向角(DOA)估计,然后根据模值约束条件构造代价函数,通过闭合式解得到极化参数估计。该算法与传统MUSIC算法相比,大大减少了计算量,同时能够实现参数自动配对,避免了ESPRIT算法的不足。计算机仿真结果表明,该算法的角度估计性能与传统MUSIC算法接近,优于E SPRIT...     

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。     

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。     

均匀圆阵部分阵元失效情况下的DOA估计方法

在空间谱估计中,均匀圆阵(Uniform Circular Array--UCA)具有诸多优点,其得到广泛的应用.但在用MUSIC 算法测向时,一旦某一个或几个阵元通道失效,则通道数据变成无效数据,导致测向性能严重恶化,甚至完全失效.本文对在均匀圆阵部分通道失效的情况下,利用均匀圆阵其余阵元数据实现对信号来波方向进行有效估计的方法进行了分析和验证.其原理在于,直接将失效阵元进行隔离,利用剩余阵元形成的非均匀圆阵,进行MUSIC算法测向.该方法能在较高信噪比条件下实现和原阵列几乎相同的估计精度,在较低信噪比、信号数较小的条件下,也能取得良好的估计性能,大大增强了整个阵列谱估计的稳健性和鲁棒性.     

基于模式空间的均匀圆阵方位估计性能研究

在建立了均匀圆阵数学模型的基础上,将模式空间与经典高分辨方位估计算法——多重信号分类法（MUSIC）应用到均匀圆阵方位估计（DOA）中;详细推导了模式空间虚拟均匀线阵的形成过程,并通过计算机仿真给出了MUSIC算法在虚拟均匀线阵下的方位估计成功概率、估计方差、估计偏差等随信噪比变化时的变化情况。仿真结果表明,随着信噪比的增加,基于模式空间将均匀圆阵变成虚拟线阵,方位估计性能有了明显提高。     

基于空间谱估计的多干扰源分辨技术研究

为实现反辐射导弹分辨多个干扰源,根据空间谱估计原理,提出采用均匀圆形阵列天线结构对目标进行测向定位,并运用MUSIC算法估计其到达角,实现空域分辨。建立了基于均匀圆阵的二维DOA估计模型,讨论了角分辨算法在导引头中的具体应用。仿真结果证明了采用该方法能够有效分辨多个干扰源。