高效相干源DOA估计的ESPRIT新方法*

ESPRIT算法是一种速度快、精度高的常用算法,但它不能解相干。针对此缺陷,提出了一种新的高效相干源DOA估计的改进ESPRTIT方法,新方法对数据协方差矩阵的最大特征值对应的特征向量按一定方式进行重排处理,以此来重构需要解相干矩阵。它不仅解决了常规ESPRIT算法不能解相干的问题,同时相对常规ESPRIT算法计算过程大大简化。计算机仿真实验证明了该方法在解相干方面的良好性能,为解相干的ESPRIT算法在阵列信号处理的超高分辨领域开辟了新的途径。     

一种混合源环境下的波达方向估计方法

提出了一种基于均匀线阵的混合源波达方向DOA估计的新方法。该方法首先利用传统MUSIC方法估计出非相干信号源的DOA,然后对整个阵列数据协方差矩阵进行差分消除不相关源信号和噪声的影响,再对此差分矩阵进行特殊的空间平滑去相干,利用重建的数据协方差矩阵估计相干源的DOA。此方法的特点是分别估计不相关信号和相干信号的DOA,优点是在可估计出多于阵元数信号的前提下具有较高的DOA估计精度和稳健性。理论分析和仿真结果表明此方法的估计性能优于空间差分平滑算法。     

相干信号波达方向估计技术综述

在信号的传输过程中,由于信号反射和折射,导致多径传输产生相干信号。此时信号协方差矩阵出现秩缺,导致传统的超分辨波达方向估计（Direction of arrival,DOA）算法失效。针对相干信号的DOA估计算法被提出,这些算法通过利用阵列导向矢量的特殊性质,对协方差矩阵的秩进行恢复,从而达到解相干的目的。围绕着减小阵列孔径损失、增加可处理信号数量和提高估计精度等目标,新的相干信号DOA估计算法不断被提出,成为阵列信号处理方向的一个研究热点。本文介绍了相干信号的产生和其对DOA估计的影响,给出了相干信号的阵列模型,根据解相干方式的不同,将各种相干信号的DOA估计算法进行分类,并逐类进行阐述,最后展望了相干信号DOA估计未来的研究方向。     

基于混合型MUSIC算法对相干信源DOA估计

在实际通信环境中,由于传播环境的复杂性使空间中存在大量的相干信号,从而导致信源协方差矩阵的秩亏缺。为使得矩阵的秩恢复到等于信号源数并解决相干信源波达方向（direction of arrival ,DOA）估计问题,提出了一种混合型MUSIC算法。该算法通过前后向空间平滑技术对天线阵列进行预处理,并将得到的新协方差矢量矩阵应用于改进的IMUSIC算法进行信号数据处理分析,得到相干信号的DOA角度估计。仿真结果表明,在信噪比低的情况下,信号间隔很小且存在相关信号时,混合型MUSIC算法能准确地估计出信源的DOA,验证了该算法的高分辨率和高性能。     

采用单次快拍数据实现信源DOA估计

针对均匀线性阵列DOA估计中的实时性和解相干问题,提出了一种基于单次快拍数据的估计算法,通过对阵列接收的单次快拍数据进行相关处理后重构Toeplitz矩阵,并证明该矩阵的秩不受信号相干性的影响。通过特征值分解,得到对应的信号子空间和噪声子空间,结合MUSIC算法和ESPRIT算法实现了对相干和非相干信号的DOA估计。算法不损失阵列孔径,具有更好的实时性和抗噪声干扰的能力;在低信噪比条件下,仍具有较好的估计性能。最后计算机仿真结果证实了算法的有效性和可行性。     

DPT和虚拟阵列相结合的相干NLFM信号的DOA估计

针对无线电通信领域中经常遇到多径传输和反射因素的现象,必须考虑宽带相干信号源的存在。提出一种离散多项式相位变换(DPT)与虚拟阵列变换法相结合的相干非线性调频(NLFM)信号的波达方向(DOA)估计方法,并对其中的算法做了对比、分析和改进。解决了常规MUSIC、ESPRIT算法不能估计宽带信号、相干信号的问题,不仅能更准确地进行DOA估计,而且不损失阵列的孔径,提高了阵元数的利用率。同时还提出了当两个信号源很近的情况下的角度估计算法。仿真实验证明了该算法的有效性。     

宽带混合信号的快速DOA估计算法

针对均匀线列阵,在宽带混合信号(不相关和相干信号共存)情形下,提出了一种DOA快速估计新算法。利用阵列协方差矩阵的Hermitian性,通过酉变换将各频点的复数据矩阵映射为实矩阵,通过实值化的TOFS法先直接估计出宽带非相关信号的DOA;然后利用空间差分技术,在各个频点上得到只含相干信号的数据协方差矩阵;通过Toeplitz矩阵重构,在不降低阵列孔径的条件下,可实现相干信号的解相干,再利用实值TOFS法可得到相干信号的DOA。由于算法是并行分别对不相关和相干信号进行DOA估计,在信源过载(信号数大于阵元数)的情形下,算法依然有效,同时由于实值化,算法的计算复杂度较小。仿真结果验证了算法的有效性。     

基于三维交叉阵的相干分布式信号源DOA估计

研究了相干分布式信号源的二维中心波达方向估计（Direction of arrival, DOA）。利用三维交叉阵的对称特性,用求根的方法和广义ESPRIT算法分别估计出相干分布式信号源的中心俯仰角和中心方位角。所提算法无需知道相干分布式信号源的角信号分布函数,并且只需要一维谱搜索。此外,非圆信号的引入使得算法获得了更高的估计精度。计算机仿真验证了算法的有效性。     

一种相干信号DOA估计的新方法研究

针对自适应阵列信号处理中的关键问题之一波达方向(DOA)估计,首先介绍了阵列信号处理中DOA估计的一般处理方法,如先对信号进行解相干处理后用经典MUSIC算法进行估计,然后给出了一种用于相干信号DOA估计的基于扩展卡尔曼滤波理论的新方法,并通过详细理论分析与一般的相干信号DOA估计的处理方法比较表明,不依赖于输入信号的协方差矩阵的特征值属性,能够利用较少的阵元对相干信号DOA和功率同时进行准确估计,仿真效果良好,证明有实用性,对自适应阵列信号处理中对相干信号干扰的研究有一定意义.     

相干信号源DOA估计ESPRIT改进算法研究

ESPRIT算法是空间谱估计中的经典算法,算法仅适用于非相干信号。提出了一种基于SVD思想的ESPRIT改进算法,算法对接收数据阵列的协方差矩阵进行特征值分解,取能代表信号全部信息的最大特征值所对应的特征向量,并将它按照一定的方式进行矩阵重构,对重构后的矩阵进行SVD分解,从中取出信号子空间,然后按照LS—ESPRIT算法求解。通过大量仿真结果表明：该算法适用于解相干信号,并且效果优于基于空间平滑思想的改进ESPRIT算法;在解非相干信号的时候,改进算法效果优于常规的LS—ESPRIT算法。     

一种高性能的二维波达方向估计算法

在二维虚拟ESPRIT算法的基础上,提出了一种高性能的改进算法。改进方法依照子阵数据直接空间平滑的思想对子阵数据进行预处理,用虚拟阵列变换技术实施阵列变换,采用波达方向矩阵法的思路计算二维角度参数。仿真结果表明,相比于空域平滑的DOA矩阵法和空域平滑的二维虚拟ESPRIT算法,该方法在低信噪比情况下对相干信号源具有更好的估计性能,对独立信号源,能够估计出超过子阵阵元数的信号。     

A coherent direction of arrival estimation method using a single pulse

This paper addresses the problem of coherent direction of arrival (DOA) estimation in monostatic multi-input multi-output (MIMO) radar using a single pulse, and links the trilinear model to derive a coherent DOA estimation method. We use the received data to construct a set of Toeplitz matrices through which a trilinear model is formed, and then the trilinear decomposition is used to attain the DOAs of sources. The proposed algorithm is effective for a single pulse. Compared to the forward backward spatial smoothing estimation method of signal parameters via rotational invariance techniques (ESPRIT), the ESPRIT-like of Han, and the ESPRIT-like of Li algorithms, our method has better angle estimation performance. Numerical simulations present the effectiveness and improvement of our approach.     

基于空时离散傅里叶变换投影的宽带旋转不变技术估计信号参数算法

利用采样频率和频域数据的关系,对空时离散傅里叶变换(DFT)投影方法进行改进,并且讨论分析了采样频率对其解相干性能的影响,然后将窄带旋转不变技术估计信号参数(ESPRIT)类算法应用到宽带相干源方位估计中,提出一种基于空时DFT投影的宽带ESPRIT算法。仿真结果表明,适当地增加采样频率可以改善空时DFT投影方法的方位估计性能,并且比起快速傅里叶变换(FFT)插值法,空时DFT投影方法具有更加优越的方位估计性能。     

基于稀疏表示和约束优化的波达方向估计方法

对于噪声环境中信号源的波达方向(DOA)估计,传统的多信号分类(MUSIC)算法只对不相干信号有效,且所需较多样本。针对此问题,将进行DOA估计的搜索范围看作冗余字典,从而待估计的DOA成为该冗余字典中的某些元素,可以由冗余字典对其进行稀疏表示;其次,利用单次快拍数据,应用二阶锥(SOC)约束优化的方法对该稀疏表示问题进行描述,并进而转化为标准的二阶锥形式,采用有效的优化工具SeDuMi来实现DOA的估计。仿真结果表明,与现有的子空间方法相比,该方法只需单拍数据即可得到较好的估计结果,且无需对信源个数有先验知识,同时适用于相干和非相干信号。     

一种实用的空间平滑ESPRIT 算法

针对移动通信环境中多径传播的信号到来方向估计问题，结合空间平滑技术，提出一种空间平滑的ESPRIT算法，并给出了多径信号数目的推定方法．仿真结果证明，与ESPRIT算法相比，所提出的算法不仅适用于独立信号源，而且适用于相关信号源，具有分辨率高、计算量小等特点。     

互质线阵中一种基于共轭增广的DOA估计算法

论文开展互质线阵下的空间谱估计研究。通过利用信号二阶统计量的共轭增广特性,提出互质阵下基于共轭增广的酉旋转不变性进行信号参数估计 (Conjugate augmented unitary estimation of signal parameters via rotational invariance technique, CA-UESPRIT)波达方向(Direction of arrival, DOA)估计算法。该算法先利用不同时长间隔下接收信号的二阶统计量,构造共轭增广虚拟阵列以扩展阵列孔径和提高空间自由度。然后采用基于互质特性的联合UESPRIT算法实现DOA估计。相比于传统互质线阵下的联合UESPRIT算法,CA-UESPRIT算法DOA估计性能更优。此外,通过酉变换可以将ESPRIT算法的协方差矩阵从复数域转化到实数域,降低了复杂度的同时保证了测向精度。仿真结果证实了所提算法的有效性。     

基于限定PSO初始化空间的随机最大似然算法

针对随机最大似然算法（SML）在波达方位（DOA）估计中由于多维非线性优化导致计算复杂度大的问题，提出一种限定粒子群（PSO）算法搜索空间的SML算法。该算法克服了一个缺陷，即在采用ESPRIT算法限定PSO初始化空间时，在阵列结构是非均匀线性阵列而且信号是相干信号时ESPRIT算法不能直接处理信号，且需要采用一组预处理技术，这增加了算法计算的复杂度。提出的算法的关键之处在于采用假设技术确定初始化点来代替ESPRIT算法的解，结合克拉美罗界（CRB）确定PSO算法的初始化解空间。这一方法不必再采用预处理技术，且利用限定PSO初始化空间的算法大大降低了SML算法的计算复杂度。实验结果表明，提出的算法为相干情况和非相干情况都提供了相当好的初始值。最后，将该算法与许多现有算法进行比较，验证提出算法的有效性和准确性。