ESPRIT扩展孔径技术在矢量水听器线阵中的应用

ESPRIT算法是一种用信号旋转不变性来估计信号参数的方法,属于子空间分解技术。应用于矢量阵扩展孔径的方位估计时,则需要一定的算法去除其本征模糊。文中提出了一种适用于矢量水听器线阵的ESPRIT去模糊算法——MUSIC,并与另一种粗略估计去模糊的方法在性能上作出比较。仿真的结果证明:使用MUSIC方法不仅可以去除ESPRIT算法中的本征模糊,还可以克服线阵中的左右舷模糊问题,就不必进行归一化、不需要考虑声压传感器的存在。不论是单目标方位估计还是双目标分辨都具有更大的方位角估计适用范围和更强的稳定性。     

矢量线阵二维波达方位估计的方法

声矢量传感器南声压传感器和质点振速传感器组成,它可以空间共点、时间同步测量声场的声压标量和振速矢量信息。钏对声压线阵无法同时分辨目标的方位角和俯仰角,而三维矢量传感器线阵会带来成本的增加和工程应用上的困难．利用二维矢量传感器组成的直线阵对目标的二维波达方位进行联合估计,详细推导了矢量阵MUSIC算法的数学表达式,并着重对矢量线阵在三维坐标不同轴上时对方位估计的影响进行了研究。仿真结果表明二维矢量线阵布放在水平的X轴或Y轴上时存在方位模糊．而布放在垂直的Z轴上时可以实现全空间无模糊定向,且对双目标也有较高的分辨率。     

基于单矢量水听器空间谱增强的MUSIC算法

针对单矢量水听器多重信号分类(Multiple Signal Classification,MUSIC)算法在低信噪比条件下,存在谱峰宽度变宽、估计精度变低等性能恶化的问题,提出一种基于单矢量水听器空间谱增强的改进MUSIC算法。该算法的基本原理是:单声源入射到单只矢量水听器上时,加一参考信号源,若两者方位相同,则同方位叠加使空间谱增强;若两者方位不相同,则两方位合成,使空间谱估计产生偏差。因此,改变参考信号源的方位,当参考信号源的方位与信号源的方位一致时,将使谱峰得到增强,此时空间谱达到最大值,其对应的角度即为信号源的方位角。仿真分析及实验数据处理结果表明,与常规MUSIC算法相比,该算法具有更尖锐的谱峰、更高的估计精度,能够实现更好的空间谱估计。     

信号相位匹配原理的低空目标测向实验

利用自行设计的圆柱阵和圆台阵,对基于信号相位匹配原理的奇异值分解（SVDSPM,Singular Value Decompo-sition Based on Signal Phase Matching Principle）算法的低空测向性能进行了外场实验研究。分析了在圆柱阵和圆台阵两种条件下,SVDSPM算法的空间谱以及均值、绝对误差、方差、均方根误差等方位估计的统计误差,并与CBF（Con-ventional Beamforming）和MUSIC（Multiple Signal Classification）算法的性能进行了比较。实验结果表明,利用圆柱阵和圆台阵两种阵型,SVDSPM方法的指向性均较为尖锐。与CBF和MUSIC算法相比,SVDSPM算法对俯仰角估计的均方根误差最小,圆柱阵时为1.9°,圆台阵时为3.3°。     

矢量水听器阵列自适应子空间跟踪算法

矢量水听器能同时共点获得声场中声压和振速,与其他水听器相比,能获得更多的信息量,具有很好的应用前景。矢量水听器阵列的MUSIC算法能实现360°无模糊方位估计,然而对于方位时变的目标源,该算法很难完成对上述目标源方位进行实时跟踪估计。鉴于此,将MALASE算法和MUSIC算法相结合,提出了一种矢量水听器阵列的自适应子空间跟踪算法。仿真结果表明,该算法既保留了MUSIC算法的性能,又实现了对目标源进行实时跟踪估计,且方位估计误差仅为0．4°左右。     

声矢量阵列的求根MUSIC算法及其性能分析

在传统声压传感器阵列的求根MUSIC算法的基础上,提出了基于矢量传感器阵列的求根MUSIC算法及其修正形式,通过接收阵列信号的空间谱,选择合适的引导方位,可实现声源的波达方向(DOA)估计.理论推导和仿真实验表明,采用均匀矢量传感器线性阵列的求根MUSIC算法在低信噪比、小快拍数情况下的估计性能要优于传统声压传感器阵列的求根MUSIC算法,同时该算法的计算量远远小于矢量传感器列的MUSIC算法.     

矢量水听器阵时频MUSIC算法研究

时频MUSIC算法利用信号的时频分布构造空间时频分布矩阵,并用该矩阵代替传统的相关矩阵进行DOA估计,可以有效抑制噪声和干扰,提高算法的稳健性。时频子空间算法突破了传统子空间算法中阵元数对估计信号个数的限制,时频点包含了信号的时频空三维信息,通过时频点的选择可直接确定信号的频率从而确定阵列流型矩阵。对于宽带信号,在进行方位估计时避免了频域搜索,减少了运算量。将时频MUSIC算法应用于二维矢量水听器垂直线阵中,充分利用矢量水听器的标、矢量信息和信号的时、频信息进行宽带信号的二维波达方位估计。仿真研究验证了算法的有效性。     

基于空时相关阵联合对角化的子空间DOA估计

为提高空间相关噪声场中的目标方位估计性能,提出一种基于空时相关阵联合块对角化的子空间方位估计算法.具体利用Jacobi旋转矩阵法对一组空时相关阵联合近似对角化,用联合对角化特征向量矩阵和特征值修正MUSIC(Multiple Signal Classification)等子空间算法.理论和仿真结果表明,在非相关噪声场中,基于联合对角化的子空间算法性能与常规子空间算法基本一致;而在相关噪声场中,联合对角化特征向量法能显著减小方位估计方差,提高估计性能.     

低信噪比下重构协方差矩阵的高分辨MUSIC算法

在满足对称分布的海洋噪声场中,为提高低信噪比条件下目标方位估计性能,提出一种重构信号协方差矩阵的MUSIC算法。利用数据协方差矩阵虚部与对称噪声无关的性质,根据协方差矩阵虚部和虚部MUSIC算法的预估角重构出信号协方差矩阵,在此基础上实现MUSIC算法。仿真结果表明,所提算法相比常规MUSIC算法能有效降低对称噪声的影响,提高方位估计性能,并避免双边谱的出现,有更高的分辨率和更低的分辨门限。还研究了协方差矩阵的Toeplitz修正处理对于MUSIC类算法的改善作用。仿真表明,Toeplitz修正处理能显著提高MUSIC类算法的分辨性能。     

MUSIC与MNM在均匀圆阵的方位估计性能比较

圆阵作为具有360o全向方位角搜索能力的阵型,可以同时对信源方位角和俯仰角进行分辨,因此,采用圆形基阵的系统有更广的空间搜索能力。多重信号分类法（MUSIC）和最小模算法（MNM）同属于子空间分解类算法,具有不受阵型限制的优点。就二者在均匀圆阵（UCA）方位估计性能上进行了比较研究,结果表明：随着信噪比或阵元数的增加,MUSIC性能均要优于MNM。     

Generalized Array Architecture with Multiple Sub-Arrays and Hole-Repair Algorithm for DOA Estimation

Arranging multiple identical sub-arrays in a special way can enhance degrees of freedom (DOFs) and obtain a hole-free difference co-array (DCA). In this paper, by adjusting the interval of adjacent sub-arrays, a kind of generalized array architecture with larger aperture is proposed. Although some holes may exist in the DCA of the proposed array, they are distributed uniformly. Utilizing the partial continuity of the DCA, an extended covariance matrix can be constructed. Singular value decomposition (SVD) is used to obtain an extended signal sub-space, by which the direction-of-arrival (DOA) estimation algorithm for quasi-stationary signals is given. In order to eliminating angle ambiguity caused by the holes of DCA, the estimation of signal parameters via rotational invariance techniques (ESPRIT) is used to construct a matrix that includes all angle information. Utilizing this matrix, a secondary extended signal sub-space can be obtained. This signal sub-space is corresponding to a hole-free DCA. Then, dealing with the further extended signal sub-space by multiple signal classification (MUSIC) algorithm, the unambiguous DOAs of all incident signals can be estimated. Some simulation results are shown to prove the improved performance of proposed generalized array architecture in DOA estimation and the effectiveness of corresponding hole-repair algorithm in eliminating angle ambiguity.     

Three-dimensional antennas array for the estimation of direction of arrival

Direction of arrival (DOA) estimation of multiple sources using an antenna array becomes very important in wireless communications. It is well known that the quality of the DOA estimation depends on the selected technique and algorithm but it also depends on the geometrical configuration of the antenna array used during the estimation. The authors study the influence of the antenna array configurations on the Cramer?Rao bounds (CRB) of the 2D DOA estimation problem as well as on the performance of the well known MUSIC algorithm. For this we consider the most known planar arrays and we propose a 2-L shaped 3D antennas array. It appears that this 3D antennas array outperforms the other configurations as well as that already proposed in Tayem and Kwon (2005), in terms of both the CRB and the MUSIC root mean square estimation error and also removes ambiguities from the estimation MUSIC pseudo spectrum.     

抑制运动强干扰的稳健波束域目标方位估计方法

为了减小来自旁瓣区快速运动的强干扰对波束域高分辨方位估计方法的影响,提出一种稳健的波束域高分辨方位估计方法。该方法在形成多波束时,将稳健自适应波束形成与零陷扩宽技术相结合,有效地抑制了运动强干扰所造成的快拍失效和扫描方向误差引起的自适应波束图畸变,从而保证波束域方法能准确地估计目标方位。仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于过估计信源数的宽带弱信号源DOA估计

为改善MUSIC类DOA估计算法检测弱信源的性能,提出了一种利用过估计源个数和频域峰值统计信息检测宽带弱信号源的MUSIC类DOA估计算法(OSM)。该算法放宽了MUSIC类DOA估计算法过于依赖信源个数质量的限制,OSM把过估计的信源个数输入给MUSIC,提高了正确检测弱信源的概率,同时也增加了虚警概率,但虚假峰值随窄带的变化呈无规则分布。由PPNN和MNT把这一频率域信息引入到信源检测,抑制了虚假峰,提高了OSM的检测性能。其最小可检测信噪比较传统的MUSIC类DOA估计算法降低了6dB。当带宽较窄时,若信号平稳性较好,适当增加一次快拍的采样长度,可提高窄带数目,亦增加了OSM的稳定性。海上实验数据处理得到了和理论分析一致的结果,该数据处理结果也初步验证了OSM算法的良好检测性能。     

基于遗传算法的矢量水听器阵相位误差校正

研究了矢量水听器阵各通道存在相位误差时，用MUSIC算法对信号到达方向进行估计的问题，并在利用遗传算法估计相位误差来对阵列流型进行修正时引入自适应概念，得出更加准确的信号到达方向值。采用与适应度函数值相对应的交叉概率与变异概率，逐步搜索，首先计算适应度值，采用轮盘赌法进行选择操作，并保存个体的适应度值，按照适应度分配交叉概率和变异概率，进行交叉变异操作，取得误差的最优解，通过仿真，可以看出引入自适应概念后的遗传算法具有较为精确的估计阵列相位误差的功能。与传统遗传算法相比，此方法能很好地得到全局最优解，并且成熟收敛，计算机仿真结果验证了本方法的有效性和可行性。