基于压缩感知的旋转式基阵DOA估计

提出旋转基阵方法,达到增加虚拟阵元的效果,再利用压缩感知理论进行阵列信号方位估计(DOA)。此方法可降低阵列流形矩阵相关性,提高多信号恢复算法成功率,且具有高分辨率。信源个数大于阵元个数时,该方法仍能成功对各信源方向进行估计。     

基于卷积神经网络的水下多目标方位估计方法

针对水下多目标方位估计问题,提出了一种利用卷积神经网络模型对目标声源进行方位估计的方法。该方法使用不等强度的声源数据进行训练并使用焦点损失函数作为训练损失函数。通过对阵列接收到的信号进行特征提取,使用焦点损失函数指导卷积神经网络训练,最终利用训练好的卷积神经网络模型进行目标方位估计。对不同模型参数的训练进行对比,结果表明所训练的卷积神经网络模型在较低信噪比条件下也能正确估计弱目标的方位。试验结果表明,与采用二元交叉熵损失函数的卷积神经网络模型相比,该方法对弱目标的方位估计能力更强,提高了方位估计的准确率。     

矢量传感器线列阵波束域MUSIC方位估计

在研究矢量传感器阵列目标估计基础上,本文首次在矢量传感器阵列处理领域将矢量阵波束形成与波束域目标估计算法结合起来,实现了高精度目标方位估计,与常规阵元域和波束域方法相比,提高了多目标估计性能,增大了阵列输出增益,大大减小了计算量.仿真验证了本算法的优越性.     

一种空间匹配的高速飞行目标轨迹估计方法

针对低空高速飞行目标轨迹估计问题,提出了一种利用多阵列进行空间匹配的轨迹估计方法。该方法首先对探测范围内的空间点进行划分,计算其相对于阵列参考坐标的真实方位角与俯仰角并建立字典进行存储。将传感器阵列接收到的信号进行分帧处理,对每一帧数据计算波达方位。理论上,在探测范围内,高速运动目标为直线运动。在理想情况下,对于单个阵列,每一帧数据得到的方向矢量与参考坐标所构成的直线均处于同一平面。对每一帧数据估计得到的波达方位在字典上进行匹配,找到误差最小的N个空间点,进行直线拟合。再对由两帧以上数据得到的直线进行空间平面拟合,得到估计平面。两个阵列所得的估计平面的相交直线即为高速飞行目标的估计轨迹。仿真结果验证了高速飞行目标的轨迹估计算法的有效性。     

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。     

基于协方差矩阵Toeplitz重构的MUSIC算法的波达方位估计方法

针对传统波达方向（Direction of Arrival, DOA）估计方法通过空间平滑对相干信号进行处理损失阵列孔径的问题，文章提出了一种基于协方差矩阵托普利兹（Toeplitz）矩阵重构的多重信号分类（Multiple Signal Classification, MUSIC）算法的波达方位估计方法。该方法首先根据阵列接收数据的协方差矩阵及其翻转矩阵来构造新协方差矩阵，并利用新协方差矩阵构造Toeplitz矩阵，然后对其进行特征值分解，得到Toeplitz矩阵的噪声子空间，利用噪声子空间求出信号空间谱，通过谱峰搜索估计入射信号的方位角。文中方法拓展了阵列孔径，增加了可估计相干信号的数量，提升了方位估计的性能，提高了阵列的空间分辨率。仿真和湖上实验数据处理结果表明，文中方法可估计出更多的相干信号，而且在低信噪比、少快拍以及信号入射角度间隔较小时仍然具有良好的方位估计性能。     

自适应插值空域矩阵滤波器设计

针对基于常规插值矩阵滤波的高分辨方位估计算法当非插值区域存在强声源信号时性能严重降低的问题,提出了一种自适应插值空域矩阵滤波器的设计方法.该方法在保证插值误差和非插值区间滤波响应低于设定值的条件下,最小化插值空域滤波后的输出功率,使得插值矩阵滤波器能尽量保证让插值阵列流形逼近于规定的虚拟阵列流形,同时抑制非插值区间(阻带)的干扰和噪声.将滤波器的优化设计问题表达成二阶锥规划的形式,利用已有的内点方法求出其数值解.仿真结果验证了该方法的有效性.     

单矢量水听器方位频率联合估计新方法

旋转不变子空间法和多重信号分类法需假设背景噪声为独立的高斯白噪声或自相关矩阵已知,当条件不满足时算法的性能急剧下降。针对这一问题,根据矢量水听器多通道输出的特点,提出了一种基于平行因子模型的单矢量水听器方位频率联合估计方法。首先利用矢量水听器各个通道t时刻和t+1时刻的输出数据,计算声压和各振速不同组合时的四阶累积量,并构建三阶平行因子模型;然后分析了 PARAFAC 模型低秩分解的唯一性条件并利用三线性交替最小二乘算法得到了单矢量水听器阵列流形和相位延迟估计,进而得到目标的方位和频率估计。与旋转不变子空间法和多重信号分类法相比,该方法不需要子空间估计和谱峰搜索,在高斯噪声和拉普拉斯噪声背景下对多目标的分辨能力好于ESPRIT算法。仿真和实测数据的分析结果证明了算法的有效性。     

基于稳健Capon波束形成的阵形校正

由于受地形、海流和布放方法等的影响,声阵在布放后通常会偏离原定阵形。若直接利用原定阵形作方位估计,则各种高分辨方位估计算法的性能通常会退化甚至失效。因此,为了在实际中应用这些算法,必须对阵元的位置进行校正。RCB(Robust Capon Beamforming)是最近提出的一种稳健自适应波束形成算法,该算法直接对导向矢量进行估计,并用估计的导向矢量作波束形成,从而有效避免了因阵列流形失配而导致的算法性能下降。借用RCB的思想,提出一种新的阵形校正方法,该方法对导向矢量进行估计,然后用估计的导向矢量推导出阵元的位置。湖试结果表明了该校正方法的有效性。     

协方差矩阵的相关法Toeplitz改进算法

提出一种基于均匀线形阵列的相关Toeplitz矩阵构造方法,建立了两种Toeplitz矩阵的构造方式,结合子空间法形成一种相干信源方位估计的高分辨方法。具体将接收阵列各阵元与参考阵元输出信号做相关,获得一组相关向量,应用相关Toeplitz矩阵构造算法构造阵列输出的Toeplitz矩阵,从而得到去相干的相应接收阵列的协方差矩阵,最后再应用高分辨子空间估计方法完成相干信源方位估计。仿真结果表明：所采用的相关Toeplitz矩阵构造算法达到了很好的去相干效果,并将Toeplitz近似化方法改进成为无偏估计方法,显著提高了相干信源方位估计的精度,并使Toeplitz矩阵构造的计算量减少到原方法的1/M。     

基于空间平滑处理的稳健宽带高分辨方位估计算法

实际系统中阵列误差导致的模型失配问题一直是高分辨方位估计技术走向实用化的一个瓶颈。相对于窄带信号,宽带信号阵列模型误差更加复杂和多样,通过建立宽带阵列信号误差模型,得出了基于空间平滑的稳健的宽带高分辨算法是一种抑制阵列误差的有效方法的结论,这种基于空间平滑的宽带高分辨算法,通过空间平滑后对各频率处不同子阵的互谱密度矩阵求和,一定程度上减弱了阵列误差的影响,具有较高的稳健性。本文结合消声水池试验,分析并验证了其效果。     

Subspace‐based techniques for 2‐d DOA estimation with uniform circular array under local scattering

Abstract

In mobile communication systems, local scatterers in the vicinity of the sources cause angular spreading of radiating signals as seen from a base station antenna array. Thus, the base station antenna array is typically situated on the roof of a high building away from potential multipath reflectors. The uniform circular array (UCA) geometry provides 360° azimuthal coverage and also provides information on source elevation angles. We consider the problem of two‐dimensional (azimuth and elevation) direction‐of‐arrival (DOA) estimation with UCA. In the multipath scenario, the base station antenna can receive many coherent signals that cause the array manifold to be different from the conventional array manifold model. Herein, parameters of the spatial signature in the presence of local scattering are presented which apply to UCA. Then, we present a fast searching technique to improve the efficiency of the MUSIC algorithm for two‐dimensional DOA estimation. The fast signal subspace‐based estimation method utilizes the ESPRIT algorithm and then adopts sequential one‐dimensional searching to save computational cost. Several simulation results are included for illustration and comparison.     

基于独立分量分析的波束空间波达方向估计算法

波束空间变换是波达方向估计算法中重要的预处理方法,该方法适合大阵列、小信号源数的场合,可以有效降低运算量。但是目前存在的波束空间类DOA估计算法大多需要预知信号的大致来向,同时对阵型有要求。为了解决上述问题,提出一种基于独立分量分析的波束空间DOA估计算法,使用独立分量分析方法获得波束形成变换矩阵。该算法对阵型无要求、无需知道信号来向并且具备较强的角度分辨能力。仿真实验验证了有效性。     

空间散射电磁波的波达方向估计

基于均匀圆阵，提出一种空间散射电磁波的波达方向估计方法。直接利用均匀圆阵的阵列流形，采用最小二乘算法估计二维方向角，并且分析了最小二乘估计算法的数值稳定性。此方法充分利用了均匀圆阵的良好性能，对信号类型具有鲁棒性。计算机仿真证明了此方法的有效性。     

Direction of arrival estimation for uniform circular array based on fourth-order cumulants in the presence of unknown mutual coupling

A direction of arrival (DOA) estimation algorithm in the presence of an unknown mutual coupling is presented for a uniform circular array. This algorithm is based on the fourth-order cumulants, and the DOA of signal sources can be accurately estimated without the need of any calibration source since the coupling is blindly compensated by the inherent mechanism of the proposed method. Because of the use of higher-order statistics, the number of sources that can be coped with may be larger than the number of sensors in the array, and the algorithm is insensitive to Gaussian noise. Comparing with existing calibration methods which use iterative approaches, this algorithm is computationally less expensive since it uses only a one-dimensional search. Validation and performance are illustrated by simulations.     

三维前视声呐信号处理方法

三维前视声像声呐是安装在小型水下载体上的重要声学探测设备。提出了基于波达方向估计技术的三维前视声呐信号处理方法,接收阵水平方向采用波束形成技术,垂直方向采用波达方向估计技术。在波束内采用分裂孔径相位法提高水平方向分辨率,形成声呐阵前方的三维声像。仿真结果和水池实验结果表明:在接收阵面面积相同的条件下,能够获得优于常规技术的分辨率,可以实现点目标和连续目标的探测,适合于在水下载体上安装使用。     

一种均匀线阵互耦校正算法

旋转不变子空间(Estimating Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques,ESPRIT)算法是空间谱估计中的典型算法,但是阵列互耦会严重影响ESPRIT算法的测向性能。将均匀线阵划分为冗余阵元和有效中心阵元,对有效中心阵元利用ESPRIT算法估计出校正源方位角,结合冗余阵元信息估计出互耦系数阵。计算机仿真显示该算法在互耦自由度为2或3时均有效,算法还从仿真角度研究了幅度和相位误差对算法性能的影响。该算法校正时只需单个未知方位校正源,是一种操作简单的均匀线阵互耦校正算法。     

Direction of arrival estimation for uncorrelated and coherent signals with uniform linear array

A novel direction of arrival (DOA) estimation method is proposed with uniform linear array when uncorrelated and coherent signals coexist. The DOAs of uncorrelated signals are first estimated using a new method of modified total least squares estimation of signal parameters via rotation invariance techniques. Afterwards, the contributions of uncorrelated signals are eliminated and a new matrix is constructed based on the spatial difference matrix. Then, the coherent signals can be resolved by performing the forward spatial smoothing scheme on the new matrix. The proposed method can resolve more signals than the array elements with good performance. Simulation results demonstrate the effectiveness and efficiency of the proposed method.     

双目标相干源窄带信号波达方向估计算法

利用水下目标发出的窄带信号,能够实现目标方向的精确估计。针对均匀线列阵接收水下目标窄带信号的特点,提出一种相干源波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计的快速算法。通过精确估计目标信号对应的空间频率,直接计算出单目标或双目标信号的波达方向。对该算法进行了理论推导,通过仿真对算法进行验证,并对影响DOA估计精度的因素进行了分析。仿真结果表明,该算法具有较高的估计精度,不受信号时间长度的影响,算法计算量小,便于实时处理,具有较好的工程应用前景。     

利用时空平均法改善DOA估计性能

在信号子空间类DOA估计算法中 ,自相关矩阵估计的优劣决定了DOA估计的性能 ,但是常规自相关矩阵估计方法是对阵列输出信号做时间平均。然而对于均匀线列阵这一特殊阵型 ,其阵列输出自相关矩阵的具有To eplitz结构。根据均匀线列阵信号的时空平稳特性 ,本文提出一种时空平均的方法来改善自相关矩阵的估计质量 ,即对阵列的自相关矩阵做时间和空间两次平均 ,从而提高了DOA估计的性参 ;仿真结果表明 :在低信噪比或低快拍数的条件下能够明显提高DOA估计性能