以欠采样速率实现盲谱感知及二维DOA估计

提出了两种以欠采样率实现盲谱感知与二维波达方向(DOA)估计的算法。这两种算法利用了MWC的周期信号所对应的傅里叶级数系数矩阵来确定未知信号频谱所在的子频带位置,然后利用二维阵列的信号模型估计得到包含二维DOA的空间相位。通过空间相位信息与子频带位置信息能重构出子带谱信息,以此能得到频率的高精度估计,最后通过空间相位分别估计得到信号的方位角与俯仰角。仿真验证了所提欠采样接收机与相应算法的有效性,以及在低信噪比环境下依然有较好的鲁棒性。     

声矢量阵DOA估计的稀疏分解理论研究

针对低信噪比、小快拍数条件下的DOA估计问题,根据水下目标方位角在角度空间的稀疏性,将稀疏分解和压缩传感理论应用于声矢量阵的DOA估计中.建立了相应的DOA估计模型,构造出基于阵列流型形式的过完备原子库,然后采用正交匹配追踪算法实现目标的DOA估计.数值仿真表明,基于稀疏分解的声矢量阵DOA估计算法稳定性好,估计结果精确,信噪比小于10 dB时优于MVDR、MUSIC等算法,并且可以直接用于相干信号的处理.对于单快拍数据的估计性能良好,适用于运动目标的DOA估计.基于压缩传感理论,通过对阵列接收数据和过完备原子库的维数压缩,可有效降低稀疏分解算法的计算成本.     

基于均匀圆阵的二维DOA估计的新算法

文章针对均匀圆阵的阵列流形,分析了均匀圆阵的导向矢量,并在此基础上,通过构造相应的二阶统计量得到了信号方位角和俯仰角的闭式解．同已有的二维DOA估计算法相比较,该算法有明显的计算优势,只需要3个阵元即可以达到二维DOA估计的结果．理论分析证明,该闭式解不受空间白噪声的影响,只要选取适当的快拍数,该算法可以在较低的信噪比环境下稳健的工作．计算机仿真结果表明,该算法可以利用圆阵的3个阵元有效地估计信号的二维到达角,并且减少了运算量,降低了白噪声的影响,可以稳健而有效的工作．     

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。     

二维传播算子DOA估计的改进算法

针对传播算子算法在低信噪比和小快拍数环境下进行二维DOA估计性能下降的实际问题,提出了一种改进的二维传播算子DOA估计方法.该方法继承了ESPRIT算法无需谱峰搜索的优点,并且利用线性运算代替特征分解求得旋转不变关系矩阵,再通过简单的除法运算实现方位角和俯仰角的快速配对,极大地降低了运算量.重新构造的协方差矩阵对接收数...     

相干/同向信号波达方向与多普勒频率的联合估计

针对相干/同向信号波达方向(DOA)与多普勒频率的联合估计问题,提出了一种基于特征空间的修正二维MUSIC联合估计算法。首先,建立包含DOA和多普勒频率信息的广义阵列信号模型,通过共轭重构对阵列接收信号的协方差矩阵进行修正,使其有效适用于相干/同向信号下DOA与多普勒频率的联合估计。同时,在二维MUSIC算法的基础上,提出了一种基于特征空间的DOA与多普勒频率联合估计算法,该算法充分利用了信号子空间和噪声子空间的信息,并且可以对源信号功率进行估计。对该算法加以修正后同样可以应用于相干/同向信号的DOA与多普勒频率联合估计,且可以得到比修正二维MUSIC算法更好的估计效果。最后,通过仿真试验验证了本文算法的有效性。     

基于压缩感知理论的宽带信号波达方向估计

针对一维宽带信号波达方向(DOA)估计中聚焦变换算法需要角度预估值的问题,在双边相关变换算法基础上设计了一种无需角度预估值的DOA估计算法.首先,利用离散傅里叶变换(DFT)变换将宽带信号分解为若干个不同频点处的窄带数据模型.然后,通过本文改进的聚焦矩阵将不同频点处的窄带数据聚焦到同一参考频点,得到单一频率点处窄带信号模型.最后,采用改进阵列协方差矩阵稀疏迭代估计算法进行求解.理论研究和仿真实验结果表明,该方法在低信噪比和多快拍条件下比传统算法具有更高的估计精度和分辨率,且结合压缩感知理论有效降低了算法的运算量.     

利用最小冗余对称阵列的近场源定位算法

在阵元数目有限的情况下,针对近场源定位中的阵列孔径和阵元数损失问题,文中突破阵元间距为1/4波长的限制,提出了基于最小冗余对称阵列的协方差矩阵重构算法．该算法构建只与方位角有关的四阶累积量矩阵,通过多重信号分类算法来估计信号方位角;然后根据估计出的信号角度在距离维上进行搜索,估计出距离参数．该算法扩展了阵列的孔径,提高了阵列的自由度．仿真结果表明,该算法可以估计更多的信源数目,拥有较高的估计性能和空间分辨率,且只需进行一维搜索,避免了二维参数配对．     

基于协方差拟合的MIMO雷达高精度DOA估计算法

为了实现多输入多输出(multiple input and multiple out,MIMO)雷达高精度波达方向(direction of arrival,DOA)估计,结合协方差拟合算法和矩阵预处理算法给出解决方案.首先,针对MIMO雷达信号模型进行建模仿真,利用协方差拟合准则得到更接近理论值的协方差信号矩阵,用凸优化方法进行求解;针对噪声和相干信号对估计精度的影响,引入矩阵预处理方法对雷达接收信号进行额外的处理.然后,通过酉变换利用ESPRIT算法对MIMO雷达俯仰角和方位角进行联合估计,降低算法整体DOA估计运算量.最后,通过实验表明,本文所提出算法能在不增加运算量的前提下,有效提高MIMO雷达DOA估计精度.     

智能天线DOA估计技术研究

智能天线DOA估计技术中子空间分解类算法存在计算量大和采样数据多的缺点,为实现实时准确的DOA估计,提出一种在局部信号空间搜索谱峰的改进MUSIC算法,与经典算法仿真对比,结果表明改进算法运算量明显降低.此外,为克服传统算法采样数据量大且存在冗余的不足,研究基于压缩感知的DOA估计方法,即由阵列数据通过阵列流型矩阵重构出空间稀疏信号,从而估计目标信号的DOA,实验结果表明该方法估计效果显著,且性能优于传统算法.