无需信源数目的声矢量阵相干源方位估计算法

针对相干源方位估计问题,本文在PVFS（Particle Velocity Field Smoothing）算法的基础上,提出一种新的算法。该算法通过对PVFS算法构造出的协方差矩阵进行特征值分解,利用得到的特征值及特征向量构造新的噪声子空间,然后运用子空间原理实现相干源的方位估计。该算法无需已知相干源的信源数目且不会损失阵列孔径,具有较好的相干源方位估计性能,计算机仿真结果验证了本文算法的有效性。     

近场源定位算法在水声主动成像系统中的应用

将近场源定位算法应用于水声主动成像系统,结合常规聚焦波束形成,突破了近场源定位算法要求的阵元间距小于等于1/4波长的限制;在不知道信源个数的条件下,通过广义特征值围绕单位圆的分布关系剔除受噪声影响而产生的"假"信源,完成信源个数和方位的估计.     

色噪声下圆阵的全加权MUSIC算法

针对色噪声下多重信号分类(Mutiple Signal Classification,MUSIC)算法方位估计的不准确问题,提出一种预处理修正的全加权MUSIC算法。该算法利用估计的噪声相关矩阵对圆阵接收数据进行预处理后即可消除色噪声对方位估计的影响,然后应用修正的全加权MUSIC算法,在不需要知道信源数目的条件下就可实现目标的准确估计。仿真结果证实该方法有效。     

相干源盲分离及方位估计的算法研究

针对水声信号处理中常见的多途、相干信号的多目标分辨和方位估计问题,依据遗传算法突出的求解线性及非线性方程(组)数值解的优势,研究了相干信号的盲分离和方位估计方法.用"L"型阵列接收多个相干目标信号,在建立阵列流形和盲分离数学模型的基础上,利用复数遗传算法求解非线性方程组进行各相干目标源的分离,并利用阵型优势解决线列阵在方位估计上的左右舷模糊问题,对各相干目标源进行方位估计.MATLAB仿真试验表明:该分离算法能够快速收敛于全局最优解,成功实现相干信源的盲分离,最终实现多个相干目标的分辨及其方位估计.     

无需信源数估计的宽带多径信号DOA估计算法

现有的宽带DOA（direction of arrival）估计算法大都需要信源数已知,而实际应用中较难准确估计出信源的数目,信源数估计的误差将导致DOA估计的性能下降。针对此问题,文章提出一种无需信源数估计的宽带多径信号DOA估计算法。该算法首先利用泰勒级数展开将阵列接收数据近似为窄带数据,然后将宽带多径信号DOA估计问题转化为类似波束形成方法的约束最优化问题,最后通过求解最优权矢量得到最终的DOA估计值,并分析了约束参数的取值范围。仿真实验表明,相比于传统的TCT（two sided correlation transformation）算法,文章算法无需信源数估计且估计性能下降不大。实测数据验证了文章算法的有效性。     

冲击噪声背景下的虚拟空间平滑算法

为解决在冲击噪声背景和相干信源条件下,高斯白噪声的相干信源DOA（Direction-Of-Arrival）估计算法失效的问题,提出了基于虚拟空间平滑共变系数矩阵（ROC-VSS：RObust Covariation-Based Virtual SpatialSmoothing）的DOA估计算法。该算法以虚拟空间平滑算法为基础,通过构建虚拟平滑共变系数矩阵实现相干信源条件下的DOA估计。构建的虚拟子阵阵元个数等于阵列总的阵元个数,避免了阵列孔径的损失。仿真实验表明,在冲击噪声背景和多径干扰条件下,算法能很好地估计信源的波达方向。     

基于粒子群优化算法的相干信源波达方向估计

利用粒子群优化算法和在解决优化问题的优势和广义极大似然测向的优点,提出了一种估计相干信源波达方向的新方法.对于所提出的测向算法,人射的信源可以是独立信源,也可以是多相干信源的混合,对阵列的几何结构也没有任何约束,而且它分辨的信源数还可以大于阵元数.为了有效地对所提出的测向代价函数进行拟合,把高斯异策略引进粒子群算法中,提出了一种可快速多维搜索的随机变异粒子群算法.仿真结果表明:与基于遗传算法的相干信源波达方向估计方法相比,基于粒子群优化算法的波达方向估计在收敛速度和估计精度上都有优势,有很好的可行性和有效性.     

基于MDL比值的战场目标个数盲估计算法

由于基于MDL准则的信源数估计算法只适用于估计白噪声条件下非相关源的数目,为了适应战场的实际应用环境,提出了基于改进MDL准则的MDL比值信源数目估计算法,有效地解决了基于传统的MDL准则算法在有色噪声条件下信源数估计失效的问题。为了研究空间噪声相关性对所提算法的影响,建立和推导出了适用于圆阵的空间相关有色噪声模型。通过仿真实验和实测数据的验证试验,验证了所提出算法的有效性和可行性。     

一种未知信源数的共形阵DOA算法

针对目前绝大多数共形阵波达方向估计算法需要进行信源数估计且波达方向估计性能易受信源数估计误差影响的问题,提出了一种引入虚拟期望信号的未知信源数共形阵波达方向估计算法.在介绍共形阵窄带信号接收模型及自适应波束控制原理的基础上,利用最大信干噪比准则下的最优权矢量对引入虚拟期望信号后的阵列接收数据进行加权处理,以阵列输出的信噪比作为波达方向估计参数,从而实现来波信号的准确估计.整个过程不需要以信源数作为先验知识,避免了波达方向估计过程中信源数的判断环节.对所提算法进行了仿真实验,结果表明,该算法是有效可行的,且其性能要优于MUSIC算法.     

线阵相干源方位估计的波束域WSF算法实验验证

波束域加权子空间拟合（ｗｅｉｇｈｔｅｄ ｓｕｂｓｐａｃｅ ｆｉｔｔｉｎｇ－－ＷＳＦ）算法保留了阵元域ＷＳＦ算法最佳的目标方位估计性能,而其运算量则有所降低。本针对声呐系统中常用的线阵,通过计算机模拟实验和消声水池物理仿真实验研究了波束域ＷＳＦ算法解相干信源的性能。计算机模拟结果表明波束域ＷＳＦ算法可在低至－８ｄＢ的信噪比上分辨半常规束宽的强相关等功率信源,而水池实验则进一步表明算法可分辨不等功率     

非均匀天线阵的超分辨测向

提出了一种基于非均匀天线阵的超分辨测向算法。该算法利用了数字波束形成技术（DBF）,因而设备简单,适应性强。为实现超分辨测向,算法基于Gram-Schmidt正交（GSO）网络,将干扰对消的原理用于信号的方向自适应定位。算法可同时估计波达方向及信源个数,不需预先知道或估计信源数,而且算法简单,便于硬件实现。仿真结果表明,算法可实现超分辨测向,而且在一定条件下,测向精度可分辨率优于MUSIC算法。     

随机共振及其在微弱信号方位估计中的应用

在低信噪比下,为了准确估计单独的方位估计算法会出现偏差,提出了基于随机共振的微弱信号方位估计方法.通过随机共振能够得到信噪比提高的信号,然后再由方位估计算法来估计出目标方位.同时结合常用的微弱正弦信号和BPSK信号,利用方位估计中的CBF、MVDR、MUSIC算法进行了仿真研究.结果表明:随机共振可以提高信噪比,应用到微弱信号方位估计符合理论分析.     

均匀圆阵相干信源DOA估计的差分算法

提出了一种新的均匀圆阵解相干算法。在模式空间中,均匀圆阵被转换为一虚拟的均匀线阵。利用该虚拟线阵的特殊阵列模型结构可重构一差分矩阵,使其秩只与相干(或相关)信号的波达方向(DOA)有关。该算法可使得非相干信源与相关(或相干)信源分辨开,且通过利用常规超分辨方法估计不相关源和相关源的空间谱,再利用差分矩阵中包含的相干及相关源信息分辨相关及相干信源,可重复利用阵列接收数据,从而分辨更多信源。仿真结果验证了该算法的有效性。     

一种新的波达估计方法

分析了目前常用的波达角估计算法,研究了等距线阵和圆阵的特点,指出其存在关于横轴镜像对称信号源的空间模糊性,利用等距T型阵克服了这一困难。提出了一种新的基于训练序列波角达估计新算法,新算法基于如下假设:各个信号源的训练序列互相正交,并且各个信号源都是幅度为1的恒模信号。该文给出了新算法的数学推导过程,得到一个简单的波达角估计公式。应用Matlab对新算法进行了仿真,仿真结果表明新算法能够快速、精确地估计波达方向。     

一种改进的均匀直线自适应天线阵

针对常用的自适应算法都需要复杂的来波方向估计过程,而且方向估计误差会使自适应阵性能恶化的问题,以均匀直线阵为研究对象,提出了一种改进的自适应算法。通过引入阵列导向矢量,使自适应阵具有波束搜索能力,避免了复杂的来波方向估计过程。提出了相应的系统实现方案,通过对16元直线阵的仿真试验,证明了该算法是有效的。     

有色噪声背景下多径信号的二维DOA和极化参数同时估计算法

基于有色噪声背景下的电磁矢量传感器阵列,提出一种宽带多径循环平稳信号的二维波达方向和极化参数的同时估计算法。该算法充分利用信号的循环平稳特性,不仅解决了宽带多径信号的二维波达方向估计问题,而且具有选择估计信号波达方向的能力。该方法能够抑制有色噪声和宽带干扰的影响。计算机仿真验证了所提方法的有效性。     

一种用四阶累积量进行DOA估计方法

用四阶累积量构造了一个较通用的累积量矩阵，该矩阵符合ＭＵ－ＳＩＣ算法的结构，从而可进行波达方向（ＤＯＡ）估计。由于四阶累积量对高斯噪声和干扰不敏感，从而可提高估计的分辨性能。当完全使用这个矩阵，可估计比经典ＭＵＳＩＣ法更多的源信号的参数。     

一种基于L1范数的目标源测向算法

在高维信号处理中,为了有效地估计信号的角度,提出了基于L1范数的二阶锥规划算法(L1-SVD).该算法将稀疏重构用于目标源测向技术,在窄带信号的模型基础上,引进稀疏域模型,将一个高维信号的角度估计问题抽象成欠定方程组求解问题.经Matlab仿真验证,与其他最小范数法以及经典多重信号分类算法相比,该算法在较大的信噪比范围内都能取得较低的重构误差和较高的成功概率,对相关性较大的信号也能进行识别.这证明了该算法能够有效地实现目标源测向.     

基于小波时间延迟估计的宽带信号波束形成算法研究

在阵列信号接收中,由于信号多径效应,阵列天线接收到不同时间延迟的期望信号,这使得高精度的波束形成技术成为信号处理中的一个难点。该文提出了一种考虑时延的波束形成算法。该算法首先通过小波算法对宽带接收信号进行接收信号时间延迟估计,将时延估计值与预存时延估计值进行误差比较,并对接近期望信号方向的空间多波束进行迭代优化,最后实现在空间中形成整体的自适应波束。仿真结果验证了改进算法的有效性。     

利用小尺度阵的波达方向估计

提出了一种利用三无线列阵的信号相位匹配原理的波达方向估计方法。给出了阵对准信号方向时的估计信号的表达式；用数值计算方法给出了三元阵的相位匹配原理的指向性特性曲线和波达方向估计的搜索算法；最后给出了仿真计算结果和不同信噪比时的．Monte-Carlo实验结果。仿真结果表明，利用本文提出的波达方向估计精度优于常规波束形成法，与MUSIC(Multiple Signal Classification)方法的估计精度相近，还可同时给出期望信号的波形估计，而反阵结构简单。