基于Toeplitz矩阵的互耦误差下相干信号源DOA估计

在阵列互耦误差存在的前提下,针对多组相干信号源和若干非相干信号源并存的情况,提出了一种对信号源进行准确估计的算法.算法首先估计阵列的互耦参数,并利用此互耦参数对阵列接收数据进行补偿;然后利用Toeplitz矩阵重构法对相干信号进行解相干;最后利用MUSIC算法估计各个信号源的来波方向(direction of arrival,DOA).实验结果表明,算法有效解决了互耦的影响,避免了阵列损失,实现了间距很小信源的准确估计.     

基于特征空间算法的非圆相干信源DOA估计

针对非圆相干信号的解相干问题,给出了一种新的特征空间算法(eigenspace-direction of arrival,ES-DOA)。利用信号源的非圆特性,虚拟地扩展了阵元个数,使阵列信息增至扩展前的两倍,对信号源数目的估计突破了M-1(M为阵元数)的限制;将信息量加倍后的协方差矩阵加以重构,给出一种新的特征空间算法进行解相干,最大限度地利用了噪声子空间与信号子空间的信息,避免了空间平滑思想的阵列孔径损失及最大似然算法运算量过大的问题;该方法还对信号源功率进行了估计,提高了对小能量信号的估计成功概率。仿真结果表明,该方法对波达方向估计具有很好的鲁棒性。     

一种小尺度阵空间信号源数估计算法

在信号源数未知或信号源数与估计不符的条件下,大多数高分辨DOA(direction of arrival)估计算法性能都会严重下降或失效。该文通过分析直线阵的阵列流形,给出了波束特征值的概念,并由此提出了一种可应用于小尺度阵的信号源数估计算法.理论分析和仿真实验证明,该算法适用于相干和非相干信号源数估计,并且在低信噪比条件下,仍能进行准确地估计.并且通过蒙特卡洛试验证实了该算法的信源数估计性能优于通常的信源数估计方法.     

基于改进MUSIC算法的二维DOA估计方法

提出了一种改进的二维MUSIC算法,该算法通过重构阵列接收数据协方差矩阵来降低入射信号源间的相关性,抑制信号子空间向噪声子空间的扩散,从而解决用MUSIC算法估计相干信号源到达方向(DOA)时的漏估计问题.该方法不仅对相关信号源的DOA估计有好的特性,也可以提高非相关信号源的DOA估计特性,而且计算量也没有大的增加.仿真试验证明了改进算法的有效性.     

基于均匀面阵的相干信号源二维DOA估计新方法

相干信号源的来波方向(Direction of Arrival,DOA)估计问题一直是阵列信号处理技术的一个研究热点。现实环境中的信号源多为相干的,针对此问题提出一种改进的相干信号源二维DOA估计算法。通过对接收信号协方差矩阵进行矩阵重构处理,将采样数据协方差矩阵的秩恢复到等于信号源的个数;对重构的协方差矩阵进行特征分解,构造出信号子空间矩阵和噪声子空间矩阵,将两个子空间矩阵联合构造出新的空间谱函数;基于新的空间谱函数进行二维谱峰搜索,即可估计出多个入射信号的二维DOA。使用计算机软件进行仿真验证,仿真结果表明了所提方法的有效性。     

一种谐波信号源DOA估计的新算法

针对传统谐波信号源DOA估计中算法复杂、计算量大的问题,提出了一种互相关序列的修正协方差AR谱估计（CCS-MC）算法.CCS-MC算法首先利用均匀线阵的空域信号与复正弦信号互相关得到一个序列,然后对其进行功率谱估计,得出信号源的波达方向.与ISM、CSM算法相比,该算法不需要DFT变换、构造聚焦矩阵,大大降低了计算量,同时它在对相干信号源进行DOA估计时有效避免了阵列孔径的损失.仿真结果表明：该算法可以精确地估计出谐波信号源的波达方向,同时有效解决了CCS-PL算法所存在的严重角度模糊问题,改善了低信噪比条件下的DOA估计性能,更适合于谐波信号源的DOA估计.     

Y形阵列宽带信号二维来波方向估计

利用Y形阵列结构的特点,提出一种宽带信号二维来波方向的估计方法.该方法在相干信号子空间法的基础上,通过采用流型矩阵展开的方式获得聚焦矩阵,并针对聚焦后的协方差矩阵,利用基于子阵的ESPRIT算法和二维MUSIC算法进行联合估计,从而提高了测向精度且减小了谱峰搜索的范围.理论分析和计算机仿真实验表明,该方法对于非相干信号源和相干信号源都具有较好的估计效果,并具有较低的计算量.     

信号到达角的快速估计算法

利用相干信号源的性质,提出利用FFT方法估计阵列信号的DOA,并与MUSIC算法进行了比较。计算机模拟结果表明,基于FFT的快速DOA估计是可行的,适合在信噪比较低和实时场合使用。     

基于酉变换的虚拟阵列DOA估计算法

为了估计相干信源的波动方向,提出基于酉变换的虚拟阵列DOA估计算法．该算法通过阵列虚拟平移形成虚拟阵列对相干信号进行解相干,并利用酉变换将虚拟阵列接收数据的协方差矩阵从复数域变换到实数域,然后利用该实数矩阵进行波达方向估计．计算机仿真表明算法在低信噪比情况下具有很好的解相干特性和估计性能．该算法避免了阵列孔径损失,可在小采样拍数情况下实现相干信源的DOA估计,且运算在实数域进行,大大降低了运算复杂度．     

基于双L型阵列的二维非相干分布源参数估计

分布源信号可以看作点源信号在一定空间范围内的聚集。研究二维非相干分布源的参数估计问题,提出一种基于双L型阵列结构的分布源参数估计方法。通过一阶泰勒展开推导出平行阵列广义方向矢量关于中心方位角和中心俯仰角的旋转不变关系,在此基础上利用接收矢量协方差矩阵的信号子空间得出旋转算子,依据参数配对方法解算出中心方位角和中心俯仰角,二维波达方向的估计不需要谱峰搜索,适用于角功率函数未知和多个分布源的情景。最后通过二维Capon谱峰搜索确定角度扩展参数。通过仿真考察实验条件、扩展角度对估计结果的影响,实验表明所提算法具有良好估计性能。     

一种改进的二维扩展DOA估计方法

经典的DOA估计方法对目标信号源的分布特性非常敏感,导致DOA估计性能严重恶化,为了降低信源扩展对算法性能的影响,该文利用圆阵协方差矩阵的特点,直接由接收信号协方差矩阵的两条次对角线元计算分布式目标到达角,并提出了两种到达角估计方法,即直接由协方差矩阵的两条次对角线得到两维到达角的闭合解,和另一种利用两条次对角线构造最小二乘方程来估计分布源的两维到达角.计算机仿真结果表明,它们对均匀圆阵小角度扩展信号DOA估计具有良好的性能.     

基于盲信号分离的分布式目标DOA估计方法

在分布函数未知或数学形式不同的分布式目标同时存在的情况下,研究了一种基于盲信号分离的相干分布式目标一维搜索DOA估计方法。仿真实验结果表明,这种分布式目标DOA估计方法具有分布参数门限现象,DOA估计性能对其他信号源的分布参数不敏感。     

分布式MIMO-OFDM系统多频偏盲估计

针对多径信道下分布式多输入多输出正交频分复用系统多载波频偏估计问题和多频偏盲估计难、现有盲估计方法较少的情况,利用多径信道下分布式多输入多输出正交频分复用信号模型与盲源分离领域中信号模型类似的特点,利用卷积混合盲源分离思想,去除接收信号的多径影响及模糊度,得到只含频偏的发送信号,将多维频偏估计问题变成单维估计问题,最后用单个信号频偏盲估计算法得到频偏估计值. 仿真结果表明,提出算法适用于更为复杂的多径信道和正交频分复用信号,具有比导频辅助方法更优的估计性能. 在5dB信噪比下,多频偏盲估计的均方误差可达10^-6.     

基于矢量阵的自初始化MUSIC方位估计算法

MUSIC空间谱估计突破了常规波束形成中的锐利限,能够对目标进行高精度方位估计.探讨了MUSIC算法在矢量阵上的应用,给出了矢量线阵MUSIC噪声子空间谱估计表达式,利用单个矢量阵元的阵簇估计提供的初始参数,对MUSIC噪声子空间谱进行迭代搜索谱峰实现目标的方位估计,用以提高目标方位估计的精度.对单目标和双目标方位估计进行了仿真研究,在文中的仿真条件下,当满足信噪比大于5dB的条件时,可对目标方位进行较好估计.研究结果表明,通过单个矢量阵元阵簇得出的目标方位估计精度较差,而迭代搜索MUSIC谱峰方法提高了方位估计精度.     

多天线正交频分复用的频偏估计算法研究

针对基于多入多出技术和正交频分复用技术(MIMO-OFDM)相结合的分布式系统能够很好的利用多径效应提高天线分集接收性能的特性,提出一种基于IEEE802.16m的分布式MIMO-OFDM系统频偏估计方案,给出分布式MIMO-OFDM系统中抗多天线干扰的解决方法,并对原有频偏估计算法进行改进。在MIMO-OFDM系统环境下的仿真结果显示,改进算法可降低算法复杂度,其总体性能相对于传统算法有较大改善。     

含噪独立分量分析的期望最大化算法

把期望最大化(EM)算法应用到含噪ICA模型中,即假定源信号具有统计独立性,并将其放在贝叶斯估计框架中,提出一种解决含噪独立分量分析(ICA)的期望最大化(EM)算法。在含噪ICA模型中,假设源信号的均值和方差服从更为一般的均匀分布,提出的EM算法将混合矩阵和超参数交替进行处理,可以有效地估计混合矩阵和超参数在一定模型下的模型参数,从而能够估计出源信号。仿真结果说明,该方法能够很好地解决含有噪声ICA模型下的盲源分离问题。     

多途水声信号盲恢复技术研究

针对盲解卷积只能获取未知源信号的波形,而得不到源的幅度问题,研究了一种平稳信道、多途传播条件下估计信道参数及源分离的算法.该算法引入均值和方差都已知的参考信号,在FIR模型的基础上利用解相关技术估计水声多途信道参数,进行盲信号分离.分析了实际的水声信道参数特点,提出新的信道参数及阶数的估计方法,继而利用改进的自适应逆滤波器恢复源信号,最后在瞬时混合以及不同信噪比情况下与其他算法进行比较,以验证算法的有效性.仿真结果表明,未知源估计结果与信道阶数和信噪比有关;对于卷积混合,该方法对于信道参数的估计具有稳健性,.可以同时恢复源信号的时序结构与幅度信息;对于瞬时混合,该方法的计算量和性能指标优于其他算法.     

无反馈分布式视频编码中Wyner-Ziv帧码率控制算法

基于分布式视频编码系统,提出一种Wyner-Ziv帧的码率控制算法.首先,通过理论推导和实验,提出了针对Wyner-Ziv帧不同系数带的率失真估计模型,并通过训练学习的方法针对不同系数带分别确定模型参数;然后,使用提出的率失真模型估计当前帧的编码码率,并结合目标码率约束确定最优量化矩阵;最后,为每个比特面分配相应数目的校验位,完成LDPC编码并输出.实验结果表明,在相同目标码率下,与现有无反馈码率控制算法相比,使用本算法可提高解码恢复视频峰值信噪比0.3～1dB,且编码端运算复杂度增加很小.     

一种最大密度检测欠定混合矩阵估计算法

针对源数未知条件下欠定盲源分离混合矩阵估计问题,提出了最大密度检测混合矩阵估计算法。在观测信号稀疏表示的基础上,首先对观测信号进行预处理;然后寻找观测信号的最大密度点;接着在此基础上确定有效样本点集合,再聚类得到辐射源数和混合矩阵。为验证算法的有效性,在时频单源点检测法和小波变换法下开展了仿真实验。结果表明,所提出算法的源数和混合矩阵估计效果优于参考算法,计算复杂度远低于参考算法。进一步实验表明,所提出算法对于正定、超定和欠定盲源分离混合矩阵的估计都具有较好的适用性。     

一种强干扰条件下阵列天线波达方向估计方法

为解决强干扰条件下阵列天线的波达方向估计问题,定义了保向正交性和特征波束的概念,证明了信源同时满足功率差和角度差较大条件时,所对应的特征矢量具有保向正交性,提出了一种基于干扰特征矢量剔除的波达方向估计算法．最后,通过计算机仿真,验证了所提算法在强干扰条件下比干扰阻塞算法有更高的估计性能．