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.     

基于延时相关预处理的MUSIC算法

针对MUSIC算法的分辨力受信噪比、快拍数及阵元数等因素限制的问题,利用各阵元接收数据的延时相关函数重新构造协方差矩阵,提出了基于延时相关预处理的MUSIC算法.根据阵元间的延时相关函数与原阵列流型及信号延时相关函数的关系,推导了4个与原阵列流型相同（共轭）的延时相关函数矩阵,分别对各矩阵求协方差并按规则求和得到新的协方差矩阵,之后对协方差矩阵进行特征分解,根据信号子空间处理稳健性高和噪声子空间处理估计精度高的特点构造谱函数进行谱峰搜索,实现DOA估计.通过仿真实验验证了本文算法的可行性和有效性.     

共形阵列MUSIC算法分辨力性能分析

针对共形阵列分辨力性能分析问题,本文首先对锥面、柱面、球面等3种常见共形阵列进行信号建模,并基于MUSIC算法实现共形阵列下极化-DOA参数的联合估计,然后通过MUSIC零谱的定义以及噪声子空间投影矩阵的期望,给出MUSIC期望谱的具体表现形式,在此基础上详细分析推导了MUSIC算法在共形阵列中的分辨力门限;最后通过计算机仿真研究共形阵列分辨力门限理论值与仿真值的关系,以及共形阵列与均匀圆阵在分辨力性能上的差异,仿真结果显示共形阵列的分辨力门限随着信噪比的增加逐步降低,验证了理论分析的正确性.     

水下多传感器基阵波束域高分辨方位估计方法及实验研究

针对水声设备的实际应用，给出了基于实测基阵阵列流形的波束域高分辨方位估计的MUSIC方法。在预形成多波束时，该方法采用适用于任意阵形的自适应波束优化技术，针对水下实际阵列设计超低旁瓣波束以抑制水面上分布的强干扰。为了减小实际阵列模型和理想阵列模型失配所带来的不利影响，在多波束设计时，利用实测阵列流形代替理想阵列流形进行设计，消声水池实验结果验证了该方法可以有效地降低系统中由于阵列模型失配所造成的波束域MUSIC方位估计方法的性能损失。     

阵列误差对MUSIC算法性能的影响与校正

理论上分析了阵元增益误差和相位误差对基于子空间分解的MUSIC算法进行DOA估计性能的影响，在此基础上给出了一种基于最大似然估计的Toeplitz化通用自校正方法．该方法利用理想阵列协方差矩阵的Toeplitz性质，无需估计误差而可以对其作出补偿．仿真结果表明该方法不但可以减少MUSIC方法对阵列误差的敏感性，而且可以进一步降低其信噪比门限．     

基于实值特征子空间迭代的DOA估计算法

针对相关信号的DOA估计和角度跟踪的传统算法自适应性差和特征值分解运算量大的问题,提出了一种基于实值特征子空间迭代的DOA估计算法．对每次快拍数据,通过梯度算法自适应更新信号和噪声子空间,并将复值特征子空间变换为实值,最后利用基于信号子空间的角度估计方法(Unitary ESPRIT) 或噪声子空间的方法(实值域求根MUSIC) 估计信号角度．由于引入了自适应特征子空间迭代和实值域处理,该算法无需特征值分解,有效地降低了基于子空间类高分辨算法的运算量,可以应用于相关信号的角度估计和跟踪问题．理论分析和仿真结果表明,算法具有较低的运算量和良好的自适应性,对某米波测高雷达实测数据的处理结果也表明了算法的有效性．     

α和高斯噪声背景下线性极化阵列波达方向和极化参数联合估计的FLOCC-SMN方法

针对α和高斯混合噪声背景下的线性极化阵列波达方向和极化参数估计问题,提出了一种基于分数低阶循环相关的子空间-最小范数方法。该方法针对α稳定分布过程的特点,利用信号的循环平稳特性,克服了传统的基于二阶矩或高阶累积量无法用于α噪声背景的缺点,弥补了分数低阶矩对循环平稳干扰信号抑制能力的不足。所采用的子空间-最小范数方法不仅减少了传统MUSIC方法的计算量,而且有效地抑制了分数低阶循环相关函数的估计误差。仿真结果表明,本文算法对α和高斯混合噪声及循环平稳干扰信号的抑制能力明显优于分数低阶矩方法。     

基于修正MUSIC算法的宽带相干源波达方向估计

提出了一种基于修正MUSIC算法的宽带相干源DOA估计方法。对每一子带的接收数据阵进行共轭重构，利用平均的阵列相关矩阵代替传统的阵列相关矩阵进行子空间方法处理，由各子带结果的综合得到信号的DOA估计。数据阵共轭重构的实质是前后向空间平滑，因此可以解相干源问题。中算法取子阵与原阵列相同，因此不会损失阵列孔径。由于空间平滑包含了平均的意义，因此新算法还可以提高对非相干源的估计性能。仿真结果验证了新方法的有效性。     

阵元位置误差校正Toeplitz预处理算法

MUSIC等为代表的高分辨DOA算法通常以精确已知的理想阵列模型为前提,由于实际天线阵列的位置误差必然存在,因此算法的性能必将受到严重的影响,甚至失效.本文通过深入分析阵列位置误差对阵列接收数据协方差矩阵的影响,提出了一种基于对接收数据协方差矩阵作Toep litz预处理来校正阵列位置误差的方法,同时结合特征值重构方法进行联合迭代运算,以便更加有效地抑制阵列位置误差的影响.理论分析和计算机仿真表明,所提方法能够有效地改善MUSIC算法的稳健性,提高多目标信号的角度分辨能力.     

基于MUSIC算法的Pol-InSAR相位估计方法

提出了一种基于MUSIC算法的Pol-InSAR多干涉相位估计方法.该方法结合维纳滤波理论构造最佳加权矢量,通过对其组成的最佳协方差矩阵特征分解得到信号子空间和噪声子空间,充分利用相应像素对其相邻像素的相干信息,并根据MUSIC算法中信号子空间和噪声子空间的正交性构造空间谱函数,通过谱峰搜索准确地估计Pol-InSAR...     

基于特征值矩阵的循环平稳检测算法

分析循环平稳检测算法,发现循环自相关函数向量在循环统计量计算过程中,信号之间的相关信息未得到充分利用,信息有一定的损失.提出基于特征值矩阵的统计量计算方法,用自相向量的协方差矩阵的特征值矩阵替代协方差矩阵.该方法使循环自相关函数中的信息得到充分利用,计算复杂度降低.仿真结果表明,该算法的检测性能在较低信噪比下优于经典的循环平稳检测算法的检测性能.     

基于最小冗余线阵的谱相关共轭循环MUSIC算法

本文提出了一种基于最小冗余线阵的谱相关共轭循环ＭＵＳＩＣ 算法。该算法构造了最小冗余线阵的伪数据矩阵并由此进行ＤＯＡ 估计。当采用Ｍ 阵元最小冗余线阵时,该算法的等效阵列孔径为２Ｎ－ １（Ｎ＞ Ｍ） 。理论和计算机仿真实验均表明：与基于均匀线阵的共轭循环ＭＵＳＩＣ 算法相比,该算法具有良好的ＤＯＡ 估计性能,扩展了阵列孔径,抗噪能力强,分辨率高,能用较少的阵元估计更多的信号源方向     

基于Cyclic-Music算法MIMO雷达的DOA估计

在具有循环平稳特性的信号环境中,传统DOA（Direction Of Arrival）估计算法精度很差,甚至失效。为此,将Cyclic-Music算法运用在MIMO（Moltiple Inpat and Multiple Output）雷达系统中,利用循环统计量理论计算接收信号间的循环相关函数,基于此构造循环互相关矩阵,并对其进行奇异值分解和谱峰搜索,从而得到信号的波达方向角。理论推导和仿真结果均表明,该方法可以有效估计具有循环平稳特性的人工信号波达方向,从有效性和精度两个方面改善了MIMO雷达的估计性能。     

弱信号环境下的盲自适应波束形成

针对原CCAB算法的相关矩阵对循环平稳信号不够准确而导致算法在恶劣环境下的鲁棒性不够强问题,提出一种鲁棒性更强的CCAB改进算法。推导了适合循环平稳信号阵列相关矩阵的理论式,经过分析原相关矩阵的不准确性和遗忘因子的正面作用后,得出了新相关矩阵的迭代式。仿真结果表明改进的算法能在计算量不变的情况下更有效地接收弱信号、抑制强干扰,且对循环频率误差不敏感。     

SSCA算法改进及实现

SSCA(strip spectral correlation algorithm)算法是一种循环谱时域平滑算法.为了解决该算法运算量大,不能实时计算的矛盾,本文提出利用改进的滑动FFT算法和一位相关算法代替SSCA算法中滑动FFT和相关算法.给出了改进算法的数字实现方法和步骤,并用软件和硬件平台进行验证.仿真和试验结果表明:文中提出的数字实现算法能对信号的循环谱进行实时分析,能节约大量运算时间和存贮空间.基本解决了循环谱算法不能工程应用的问题.     

基于多视点云拼接算法研究

针对目前点云自动匹配效率低,拼接精度还有待提高,提出了一种自动匹配标志点的拼接算法。首先根据标志点之间的空间特征不变性,引入一种动态距离矩阵来记录搜索标志点间的距离,通过循环迭代比对动态距离矩阵来匹配标志点;然后采用最小二乘法求解坐标变换矩阵进行多视点云拼接。通过实验对比,可以发现本文的点云拼接算法明显优越于传统的方法,最后引入拼接精度进行验证。多视点云拼接实验表明,该方法方便、快捷、实用,拼接精度达0.0179mm,适合在工业生产中使用。     

基于小波变换和灰色关联度的航迹关联算法

超视距雷达和红外预警卫星能对弹道导弹助推段进行探测跟踪,因此两者的情报可以相互关联印证,从而提高情报质量。针对超视距雷达和红外预警卫星的航迹关联问题,提出了一种基于小波变换的灰色关联度的航迹关联方法。该算法将超视距雷达和红外预警卫星的方位角信息序列通过小波变换进行去噪,得到方位角航迹的整体走势,然后对走势相同的方位角航迹建立灰色关联矩阵,并根据该矩阵按照一定的规则进行航迹相关判定。仿真结果表明,相对灰色关联度的关联算法,该算法的正确关联率提高了约8%。     

一种自适应收缩因子的循环平稳波束形成器

针对常用循环平稳波束形成器收敛速度慢的问题,提出一种基于自适应收缩因子形式的对角加载方法的稳健循环平稳波束形成器.首先采用收缩因子对采样协方差矩阵进行修正然后得到估计的阵列协方差矩阵,通过求解真实协方差矩阵与估计协方差矩阵之间均方误差最小的最优问题,进而求出收缩因子的大小.最后利用循环自适应波束形成(cyclic adaptive beamforming,CAB)算法求取阵列权值.仿真过程中,用所提算法与传统的循环平稳波束形成算法在低功率干扰和高功率干扰两种条件下作对比,表明该算法在收敛速度方面具有较好的性能,并且在低采样快拍数目情况下所提算法的输出SINR也相对较高.     

一种基于MIMO-OFDM系统快速收敛盲信道估计方法

针对基于循环前缀（cyclic prefix,CP）的MIMO-OFDM系统,提出一种快速收敛的子空间盲信道估计方法.该方法利用循环前缀特性对信道矩阵进行重构,重构矩阵具有和Toeplitz矩阵相似的结构,利用此特殊结构结合传统子空间算法可以有效地减少算法所需数据量,进而提高了算法的收敛速度.另外,文中给出了信道盲辨识条件并进行了相应说明.仿真结果表明所提算法有效,适当选取参数可以大大提高算法收敛速度.     

基于小波系数相关性和模糊理论的声纳图像处理

针对声纳图像在生成和采集过程中产生大量的混响,提出了一种改进的基于小波系数相关性与模糊理论的声纳图像混响抑制与增强算法.该算法通过在计算过程中考虑下一个尺度中对应部位局部特性,构造局部相关性系数矩阵,提高边界定位精度.在滤波的同时,该算法采用基于模糊理论的增强算法对有用信息进行增强.实验结果表明,与其他常规算法相比,该算法明显降低了声纳图像的平均均方误差（MSE）和平均绝对误差（MAE）,提高了峰值信噪比（PSNR）,更适合于处理声纳图像.