基于自适应阵抗干扰结构的双星定姿算法

文中就全球定位系统(GPS)姿态确定系统中抗干扰问题,提出基于自适应阵抗干扰结构的双星定姿算法。首先提出抗干扰定姿接收机结构,采用去耦最大似然法(DEML)方法估计出卫星信号在载体坐标系中的到达角(DOA),然后利用直接法求解出载体姿态。仿真分析了不同方位、不同更新速率和不同强度下干扰源对总姿态误差的影响,结果表明该算法在强干扰环境下具备较高的定姿精度和鲁棒性。     

基于降维子空间的多重信号分类快速算法

基于MUSIC的DOA估计存在运算量大的问题,已有的改进快速算法很多是以降低精度为代价的,因此提出了基于降维子空间的多重信号分类快速算法,该算法先利用降维的噪声子空间进行DOA粗略估计,使得MUSIC搜索的运算量大大减小,然后利用最大噪声子空间对估计结果进行修正;数值仿真结果表明,该方法能够在不影响DOA估计精度的情况下显著降低运算量,使MUSIC算法更具实用性.     

基于混合范数的来波方位估计

针对传统MUSIC算法以及CS-MUSIC算法在相干和非相干信源的条件下DOA估计效果不理想问题,提出基于混合范数的来波方位估计方法。该方法利用MUSIC和压缩感知稀疏恢复的特性得到信号的支持域,然后由信号的支持域得到噪声子空间和信号子空间,把得到的信号子空间和噪声子空间与经典MUSIC算法相结合,得到高分辨率的来波方位估计方法。仿真结果表明,在非相干信源的条件下,该算法性能优于MUSIC和CS-MUSIC算法;同时,该算法相关信源的角度分辨率也优于CS-MUSIC算法。     

基于矩阵重构的DOA阵元位置误差校正方法

针对阵元位置误差引起阵列流型出现一定的偏差和扰动,从而导致多重信号分类(MU-SIC)算法估计波达方向(DOA)性能下降的问题,本文在Toeplitz预处理算法的基础上,提出了一种基于矩阵重构的阵元误差校正算法.所提算法首先对有阵列位置误差的协方差矩阵进行预处理,恢复理想情况下协方差矩阵的Toeplitz结构,然后利用核范数优化算法构造凸优化函数,对处理后的协方差矩阵进行降噪,同时保证信号和噪声子空间的正确划分,最后利用MUSIC算法进行DOA估计.计算机仿真和实验分析表明,所提算法有效改善了存在阵元位置误差时MUSIC算法的角度分辨能力,而且减少了由快拍数不足带来的影响,提高了估计精度.     

对基于多重信号分类算法测向的干扰方法研究

针对我方雷达易受到敌方大规模强干扰的问题,从"进攻性反侦察"的角度提出了针对敌方电子支援侦察系统的干扰方法。首先分析了侦察系统中多重信号分类算法(MUSIC)的测向估计原理,在此基础上针对基于MUSIC及其解相干算法的测向方法,提出窄带噪声干扰及相干干扰的干扰方式。仿真结果表明,窄带噪声及相干信号均可使MUSIC算法的估计性能大幅下降,同时高强度的相干干扰还可形成具有欺骗性的假目标,从而导致敌方电子支援侦察系统无法准确获取我方雷达所在方位,保证了我方雷达的正常工作。     

基于多项式相位信号的改进MUSIC算法

基于特征值分解的MUSIC算法是建立在窄带信号模型的基础之上的，因此当信号是宽带条件下，普通的MUSIC算法将会出现估计误差。多项式相位信号（PPS）是典型的宽带信号，文中针对多项式相位信号，对普通的MUSIC算法进行改进。通过利用非线性相位信号基底正确划分信号子空间与噪声子空间，从而实现对多项式相位信号的精确DOA估计。仿真结果验证了该算法的正确性和有效性。     

线阵中基于降维NC-MUSIC的非圆信号DOA估计算法

通信领域中非圆(NC)信号的波达方向(DOA)估计已经得到广泛的研究和应用。考虑到非圆信号的多重信号分类算法(MUSIC)计算复杂度较高,提出线阵中基于降维NC-MUSIC的非圆信号DOA估计算法。与传统的需要二维搜索的2D-NC-MUSIC算法相比,该算法只需要一维搜索,降低了计算复杂度。仿真结果表明,该算法优于传统的MUSIC算法,并且与2D-NCMUSIC算法的估计性能非常接近。     

基于圆柱共形阵的极化MUSIC算法

基于圆柱共形阵列的波达方向(Direction-of-Arrival,DOA)估计方法受载体曲率影响,对于不同极化入射的信号存在极化接收不匹配的问题,同时由于载体的遮挡,会使测向精度下降,甚至产生测向错误.针对极化接收和载体遮挡效应,本文提出了一种基于圆柱共形阵列的极化MUSIC算法,建立了基于圆柱共形阵的极化敏感阵列信号接收模型,考虑载体遮挡效应对信号的导向矢量进行重构,保证了信号子空间和噪声子空间的正交性,并运用极化秩亏MUSIC算法进行DOA估计和极化参数估计.仿真结果表明,与子阵分割极化MUSIC算法相比,本文算法在低信噪比10 dB时测向误差减少了0.9°,具有更高的信号测向精度,信号估计准确率提高了27.4％.     

基于子空间加权的多重信号分类时延估计算法

针对水下探测通信一体化干扰抑制中时延估计误差对主动干扰抑制性能的影响,以及常规多重信号分类(MUSIC)时延估计方法因数据长度有限、信噪比低使得信号与噪声子空间不完全正交,导致时延估计性能下降的问题,提出了基于子空间加权的MUSIC时延估计方法。该方法通过重构噪声子空间,并利用信号特征值与噪声功率构造加权值,对子空间进行加权,实现对MUSIC时延估计谱的修正。仿真结果表明,所提方法较互相关法、MUSIC算法和SSMUSIC算法具有更高的时延估计精度,以及更优的时延分辨率。     

极化敏感阵列的到达角和极化参数联合估计方法

在应用传统的空间谱(MUSIC)算法联合估计来波信号到达角(DOA)和极化参数的时候,需要进行四维谱峰搜索,计算量巨大。针对极化敏感阵列,采用降维MUSIC算法联合,可以估计信号的DOA和极化参数。利用极化矢量的范数为常数这一特点,采用Lagrange乘数法进行降维操作,转换为方位角和俯仰角的二维谱峰搜索,同时可估计出极化相角和极化幅角,大大降低了算法实现的运算量。仿真结果证明了算法的有效性。     

信源数目过估计下相干信号的修正MUSIC算法分析

在简要介绍阵列信号处理中广泛采用的MUSIC算法的基础上,分析了信源数目过估计情况下的MUSIC算法测向性能,针对信源数目过估计下MUSIC谱会出现虚假信号的问题,提出了一种适合于相干信号的改进MUSIC算法,仿真结果证实了改进算法的可行性和有效性。     

A Void Reference Sensor-Multiple Signal Classification Algorithm for More Accurate Direction of Arrival Estimation of Low Altitude Target

There exists MUSIC （multiple signal classification） algorithm for direction of arrival （DOA） estimation. This paper is to present a different MUSIC algorithm for more accurate estimation of low altitude target. The possibility of better performance is analyzed using a void reference sensor （VRS） in MUSIC algorithm. The following two topics are discussed： 1） the time delay formula and VRS-MUSIC algorithm with VRS located on the minus of z-axes; 2） the DOA estimation results of VRS-MUSIC and MUSIC algorithms. The simulation results show VRS-MUSIC algorithm has three advantages compared with MUSIC： 1） When the signal to noise ratio （SNR） is more than - 5 dB, the direction estimation error is 1/2 as much as that obtained by MUSIC; 2） The side lobe is more lower and the stability is better; 3） The size of array that the algorithm requires is smaller.     

基于RD-SRT的TR MIMO雷达DOA估计算法

针对时间反转MIMO雷达多重信号分类算法计算量庞大的问题,提出一种基于降维子空间旋转变换技术的多目标波达角估计算法。首先,通过采用降维思想对TR MIMO回波信号进行降维处理,来减少计算量; 然后,为构造旋转变换矩阵,对噪声子空间按行分块并取其逆矩阵; 最后,利用该逆矩阵对噪声子空间矩阵旋转变换,得到低维子空间矩阵,对比导向矢量构造谱函数估计目标的角度信息。相对于传统的MUSIC算法,该算法降低了噪声子空间的维度,大大降低了计算量,而且具有更高的目标分辨率。     

基于互相关和MUSIC算法的时延估计

为了避免相位干涉仪测向技术中存在的模糊问题,提高宽带信号时延估计的测量精度,把互相关和多重信号分类算法结合,引入到频域时延估计领域,研究了互相关MUSIC算法.利用互相关技术可消除非相关噪声,检测概率增加,减小了运算量.仿真结果表明,该算法具有较高的估计精度,较强的抗噪性和较强的鲁棒性,适用于电子对抗领域中的时延估计.     

一种圆柱共形数字阵列天线波束跟踪与指向技术

针对圆柱形布阵的数字阵列天线,分析基于多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法的 测角跟踪算法和基于线性约束最小方差(linear constrained minimum variance,LCMV)的波束指向算法,提出将2 种 算法联合使用的方法;并分析通道误差对MUSIC 和LCMV 算法精度的影响。结果表明,该方法为高速飞行器圆柱 共形数字阵列天线工程化研制提供了理论依据。     

线阵双基地声纳波束零点形成MUSIC算法

以线阵为双基地声纳接收基地阵列流形,提出了一种基于多信号分类(MUSIC)技术的波束零点形成算法。算法可在屏蔽发射基地强直达波干扰基础上,有效地接收目标回波信号。讨论了干扰强度与干扰波达方向对算法性能的影响。提出了改进的MUSIC波束零点形成算法。在干扰波达方向小幅偏离时,接收基地亦可获得理想的干扰抑制效果。     

多DSP共享总线紧耦合并行雷达信号处理方法

针对MusIc算法运算量较大、单片DSP处理速度较慢的问题,研制了一个高速空间谱估计处理器,该处理器在硬件上采用6片ADI公司高性能浮点ADSP21160NCB-100共享总线紧耦合并行处理的设计,将性能优良的基于阵列信号处理的谱估计算法应用到雷达信号测向实际工程中,以实现高精度、超分辨、高实时性的二维到达角估计.实测结果表明:该方法提高了系统的测向速度,实现了对目标测向的MUSIC算法,推动了空间谱估计算法的工程应用.     

基于多重信号分类法的线性调频差频频率估计

针对傅里叶方法估计线性调频连续波差频信号频率在小尺度上精度低的缺陷,提出利用多重信号分类法(Multiple Signal Classification,MUSIC)估计差频信号频率.该方法在频域上对自相关功率谱进行信号和噪声的空间分解,利用信号空间和噪声空间的正交性,完成对信号频率的超分辨估计.仿真计算和实验室测试表...     

单矢量水听器的高分辨方位估计应用研究

为了提高单矢量水听器的目标分辨能力,将MUSIC算法用于单矢量水听器方位估计.根据单矢量水听器的阵列流型特点,将子空间分解理论应用到单矢量水听器方位估计上,实现了单个矢量水听器的高分辨方位估计.根据应用中出现的问题,对算法进行改进.计算机仿真结果表明,在无需知道信号先验信息条件下,该算法依靠单个矢量水听器便可实现窄带信...