基于Schur-Hadamard积波束域传播因子的分布式信源参数联合估计

针对分布式信源阵元域参数估计算法在低信噪比时性能下降、计算量大的问题,提出了基于Schur-Hadamard积波束域传播因子的分布式信源参数联合估计算法.根据角度信号密度对称的约束条件,将分布式信源方向向量化简为点信源方向向赶与实矩阵的Sehur-Hadamard积,使其两个子矩阵满足传播因子的线性变换,进而将波束域传播因子方法用于分布式信源参数联合估计,降低了计算量.仿真实验验证了所提算法的有效性,与阵元域DSPE算法相比,基于Schur-Had-amard积的波束域传播因子算法具有更好的信噪比性能.     

宽带毫米波大规模MIMO系统中低复杂度波束域信道估计

针对宽带毫米波大规模MIMO系统信道估计精度低及实现复杂度较高的问题,在传统支撑检测方案的基础上提出一种基于Gauss-Seidel方法的串行支撑检测（GS-SSD）方案。该方案不使用共同支撑假设,参考串行干扰删除,将整体信道估计问题分解为一系列子问题,每个子问题仅考虑一个信道成分。同时,利用Gauss-Seidel方法近似高复杂度的矩阵求逆。仿真结果表明,相比于基于串行支撑检测（SSD）的方案, GS-SSD方案在将求逆复乘数降低一个数量级的同时可以取得接近SSD方案的信道估计性能。     

均匀圆阵波束空间二维DOA估计算法

摘要：为把适用于均匀线阵的ESPRIT算法、空间平滑技术等推广到均匀圆阵中,采用预处理技术将均匀圆阵从阵元空间映射到波束空间,采用实特征值分解方法得到信号和噪声子空间,并将二维MUSIC和ESPRIT算法结合起来．理论分析和模拟实验表明,该算法减小了计算量,提高了对非相干信号源的估计准确度,同时具有解相干的能力．     

基于四阶累积量的波束域MUSIC方法

在非白噪声背景下,基于二阶统计量的高分辨方法性能较差.基于四阶累积量的高分辨方法能较好地抑制空间高斯噪声,但其运算量较大.为了解决这一矛盾,文章提出了一种基于四阶累积量的波束域MUSIC方法.仿真分析和实验结果表明,与阵元域四阶累积量MUSIC方法相比,论文所提方法降低了分辨门限,减小了估计偏差和均方根误差,同时减小了运算量.     

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。     

高精度低复杂度的无线定位新方法

针对高精度的无线定位算法普遍存在运算量较大的问题,提出了一种二维波束空间矩阵束算法进行波达时间（TOA）和波达方向（DOA）联合估计,能够以较低的复杂度准确定位目标。该算法先通过离散傅里叶变换（DFT）波束形成矩阵将阵元空间的接收数据复数矩阵变换成波束空间的降维实数矩阵,使得运算量大幅度降低;再通过奇异值分解和求矩阵对的广义特征值估计视距信号TOA和DOA,从而确定目标位置。Matlab仿真实验结果证明,这种定位方法的均方根误差最好达到0.4m,运算量不到阵元空间对应算法的1/4,是一种高精度低复杂度的无线定位方法,尤其适用于资源有限的特殊环境（如战场、地震灾区、偏远山区等）中的无线网络定位。     

强空时杂波背景下自适应处理的稳健方法

对于机载雷达在强杂波背景中的自适应信号处理问题,提出了改进的静态方向图控制方法。新方法在原有架构上加入了二次波束方向图约束,并利用Taylor级数近似来估计其解。把自适应处理限制于变换域中的一个局域处理区域得到改进的降秩波束空间空时自适应处理架构。该架构中信号阻塞矩阵由围绕感兴趣单元的少量角度多普勒单元组成。把上述两种方法相结合得到一种稳健空时自适应处理方法。该方法能有效抑制杂波而同时保持低旁瓣,对采样要求低,大大减少了运算量。数值实验结果证明了所提方法的有效性。     

Adaptive beamspace focusing for direction of arrival estimation of wideband signals

In this paper, we present an adaptive beamspace focusing technique for the direction of arrival (DOA) estimation of wideband signals. The proposed focusing scheme can perform coherent signal subspace transformation in the beamspace domain without preliminary DOA estimation or iteration. It can maintain low focusing error over a predefined sector-of-interest in the field-of-view (FOV) of the array while adaptively suppressing out-of-sector sources. The beamspace gain outside the sector-of-interest is controlled via additional constraints that provide robustness against moving or suddenly appearing out-of-sector sources. We formulate the adaptive beamspace design problem as a second-order cone program (SOCP) that can be solved efficiently using interior point methods. Numerical simulations are presented showing the superior performance of our approach compared to classical non-adaptive beamspace focusing techniques.     

一种密集波束域高分辨方位估计新方法

高分辨方位估计在声纳、雷达、通信等众多应用领域中占有十分重要的地位。提出了一种均匀线列阵的密集波束域MUSIC(DBMUSIC)法。该方法形成波束空间时，通过波束密集系数控制波束之间的密集程度，从而提高方位估计方法的多目标分辨能力。同时讨论了波束密集系数以及快拍数对DBMUSIC法分辨性能的影响。研究表明，与原波束域MUSIC(BMUSIC)法相比，在低信噪比的条件下，DBMUSIC法的高分辨估计性能得到明显改善，应用前景良好，而且快拍数越大，DBMUSIC法的多目标分辨能力越强。     

基于波束域预处理的阵列盲信号分离方法

相控阵雷达采用多个阵元进行信号的接收处理,其多通道信号处理可以采用盲信号处理的方法进行目标源信号分离.由于阵元间距导致信号在阵元间产生相位延迟,在进行盲分离的时候一般只能采用卷积混合模型,盲分离过程是较为复杂的多通道反卷积问题.文中对阵列接收信号进行波束域预处理,通过确定的空间波束相位补偿,将阵元域的多时延混合信号变换为瞬时混合信号,从而采用简单的实数分离算法即可完成信号分离,分离信号可用于后置处理.所提方法简单有效,相比常规阵列信号处理方法,可直接适用于宽带信号.仿真实验验证了其有效性.