共形阵列MUSIC算法分辨力性能分析

针对共形阵列分辨力性能分析问题,本文首先对锥面、柱面、球面等3种常见共形阵列进行信号建模,并基于MUSIC算法实现共形阵列下极化-DOA参数的联合估计,然后通过MUSIC零谱的定义以及噪声子空间投影矩阵的期望,给出MUSIC期望谱的具体表现形式,在此基础上详细分析推导了MUSIC算法在共形阵列中的分辨力门限;最后通过计算机仿真研究共形阵列分辨力门限理论值与仿真值的关系,以及共形阵列与均匀圆阵在分辨力性能上的差异,仿真结果显示共形阵列的分辨力门限随着信噪比的增加逐步降低,验证了理论分析的正确性.     

声矢量阵波束域宽带聚焦MUSIC算法

和阵元域处理相比，波束域处理具有计算量小，分辨信噪比门限低的优点．同时，声矢量传感器拾取了更多的声场信息，联合处理这些信息可以提高声呐的性能．把声压阵的波束域高分辨算法的思想和相干子空间方法(CSM)的思想引入到声矢量阵列信号处理，在Michael Zoltowsk提出的矢量阵的数学模型的基础上推导出了声矢量阵波束域宽带聚焦MUSIC算法，并作了计算机仿真研究，仿真的结果表明：基于矢量阵的波束域宽带聚焦MUSIC、算法无论是在分辨信噪比门限还是在角度分辨能力上都要优于声压阵波束域宽带聚焦MUSIC算法，而二者的计算量相当，和矢量阵阵元域宽带聚焦MUSIC算法相比，矢量阵波束域处理的计算量要远远小于阵元域处理。     

利用延时预处理的DOA估计方法

针对MUSIC算法的分辨力和测角精度受到信噪比、快拍数等因素限制的问题,提出了利用延时预处理的波达方向(DOA)估计算法,该算法充分利用蕴含在接收数据延时相关函数中的信号角度信息.利用所有阵元接收数据的延时相关函数构造新的阵列输出矩阵进而得到新的协方差矩阵,对其进行特征值分解,得到噪声子空间,最后引入变尺度混沌优化算法来简化空间谱估计函数的构造和谱峰搜索过程.仿真实验表明,该算法分辨率和测角精度均优于MUSIC算法并且减小了计算时间.     

空域抽样与相干因子融合的超声阵列自适应波束形成算法

针对超声成像中自适应波束形成算法计算效率低的问题,提出了一种基于空域抽样与相干因子融合的自适应波束形成算法.该算法通过分析阵列数据波束图,推导出不同阵元数目下的最大抽取因子,将阵列中所有阵元接收的数据按最大抽取因子进行空域等间隔抽样,得到阵元稀疏后的回波数据,减少了采集数据量.将空域抽样数据输入波束形成器,计算其协方差...     

一种未知信源数的共形阵DOA算法

针对目前绝大多数共形阵波达方向估计算法需要进行信源数估计且波达方向估计性能易受信源数估计误差影响的问题,提出了一种引入虚拟期望信号的未知信源数共形阵波达方向估计算法.在介绍共形阵窄带信号接收模型及自适应波束控制原理的基础上,利用最大信干噪比准则下的最优权矢量对引入虚拟期望信号后的阵列接收数据进行加权处理,以阵列输出的信噪比作为波达方向估计参数,从而实现来波信号的准确估计.整个过程不需要以信源数作为先验知识,避免了波达方向估计过程中信源数的判断环节.对所提算法进行了仿真实验,结果表明,该算法是有效可行的,且其性能要优于MUSIC算法.     

极化敏感阵列取向误差校正

针对实际应用的场合中阵元存在取向误差而必须校正的问题,本文基于极化敏感阵列的到达角(DOA)和极化参数估计算法提出了Taylor近似迭代估计方法,即对阵元进行多次一阶Taylor展开估计校正,得到阵列取向误差矩阵。仿真结果表明:该方法得到的校正矩阵对数据校正后DOA和极化参数估计值与信号真实值吻合得很好。     

四元数在均匀圆形矢量传感器阵列信号参数估计中的应用

四元数的四维超复数结构是一种正交结构,各矢量传感器分量保持其固有的正交性,从而提高了矢量传感器阵列的抗干扰能力以及分辨力。在均匀圆形矢量阵列信号的参量估计中引入四元数理论,建立基于四元素的电磁矢量传感器阵列信号接收模型。充分利用四元数的多维正交特性,结合四元数矩阵理论及已有算法对电磁矢量传感器阵列信号的波达方向和极化信息进行联合估计,仿真实验验证了方法的有效性。并与传统的基于长矢量的MUSIC算法(V-MUSIC算法)进行比较,结果表明,基于四元素的信号接收模型可显著提高信号参数的估计精度。     

基于延时相关预处理的MUSIC算法

针对MUSIC算法的分辨力受信噪比、快拍数及阵元数等因素限制的问题,利用各阵元接收数据的延时相关函数重新构造协方差矩阵,提出了基于延时相关预处理的MUSIC算法.根据阵元间的延时相关函数与原阵列流型及信号延时相关函数的关系,推导了4个与原阵列流型相同（共轭）的延时相关函数矩阵,分别对各矩阵求协方差并按规则求和得到新的协方差矩阵,之后对协方差矩阵进行特征分解,根据信号子空间处理稳健性高和噪声子空间处理估计精度高的特点构造谱函数进行谱峰搜索,实现DOA估计.通过仿真实验验证了本文算法的可行性和有效性.     

矢量重构解相干的波达方向估计新方法

针对相干信号波达方向(Direction of Arrival, DOA)估计问题,提出一种新的矢量重构解相干方法——变参考阵元数据互相关矢量重构算法。算法依次改变阵列参考阵元,求得所有阵元接收数据与对应参考阵元接收数据之间的互相关信息,并以此作为重构矩阵的列矢量构造一个等效协方差矩阵,然后基于MUSIC和ESPRIT算法,估计相干信号的波达方向。数学推导和理论分析表明,重构的矩阵能对相干信号完全解相干。算法不损失阵列孔径,在低信噪比和少量快拍数据条件下,估计性能要优于Toeplitz矩阵重构算法和前后向空间平滑算法。     

阵列幅相误差背景下MUSIC算法的DSP实现

针对空间谱估计算法在实际应用中的误差问题,讨论了在存在阵列幅相误差背景下,多重信号分类法（MUSIC：MUltiple SIgnal Classification）测向算法在DSP（Digital Signal Processor）上实现的一种方法。通过设置方位精确的辅助阵元对幅相误差进行校正,辅助阵元的方位信息为误差参数的计算提供了必要的信息量,然后利用MUSIC算法进行波达方向估计,同时利用TI公司高速DSP芯片（TMS320C6713）实现了在阵列幅相误差背景下的MUSIC测向方法。仿真结果证明了该方法的有效性。     

二维面阵子空间重构快速估计方法

针对当前进行二维面阵高精度波达方向估计时计算复杂度较高的问题,提出了一种适用于二维面阵的高精度低计算复杂度的快速估计方法。这种方法首先利用面阵子阵间的旋转不变关系完成二维角度预估;然后将预估角度作为先验信息,利用子阵的信号子空间重构面阵的信号子空间,并进行梯度搜索,实现对二维角度的精确估计。其中,利用子阵的信号子空间对面阵的信号子空间进行重构,有效地降低了进行子空间估计时的计算复杂度;采用梯度搜索的办法进行局部搜索,使得搜索时的计算复杂度大幅下降,获得了与经典二维MUSIC算法一致的估计精度。计算机仿真结果验证了所提算法的有效性。     

基于矢量阵的自初始化MUSIC方位估计算法

MUSIC空间谱估计突破了常规波束形成中的锐利限,能够对目标进行高精度方位估计.探讨了MUSIC算法在矢量阵上的应用,给出了矢量线阵MUSIC噪声子空间谱估计表达式,利用单个矢量阵元的阵簇估计提供的初始参数,对MUSIC噪声子空间谱进行迭代搜索谱峰实现目标的方位估计,用以提高目标方位估计的精度.对单目标和双目标方位估计进行了仿真研究,在文中的仿真条件下,当满足信噪比大于5dB的条件时,可对目标方位进行较好估计.研究结果表明,通过单个矢量阵元阵簇得出的目标方位估计精度较差,而迭代搜索MUSIC谱峰方法提高了方位估计精度.     

半球共形阵列的两种虚拟变换方式性能对比

共形阵列的空域导向矢量通常不具有Vandermonde结构,使得适用于均匀线阵或面阵的快速高分辨空间谱估计方法不能直接应用于共形阵列中．借鉴阵列流形内插变换思想,分别建立了半球共形阵列到矩形阵列和十字阵列的两种变换关系,对比研究了虚拟矩形阵和虚拟十字阵在波达方向估计、自适应波束形成和运算复杂度方面的性能．理论分析与仿真实验明确了虚拟矩形阵和虚拟十字阵的适用条件,可为共形阵列的工程应用提供参考．     

Propagator method for multiple-parameter estimation of LFM signal for conformal array antenna

A multiple parameter estimation method for the LFM signal for the conformal array antenna is presented. By employing the energy focusing property of certain-ordered-FRFT to the LFM signal, multiple components blended in received data are separated in the FRFT domain, and hence the simplified data model is acquired, because of which the complicated parameter match is avoided, and then the DOA and polarization estimation is performed by using the PM algorithm. Benefiting from the avoiding of parameter matching and high dimensional eigen-value decomposition, the complexity and computational burden of the algorithm is remarkably controlled. Simulation results show that the proposed algorithm has an approximate performance with a much lower computation burden than ESPRIT.     

基于子空间的DS-UWB系统高分辨率低复杂度时延估计

研究了在室内多径衰落信道下直接序列超宽带(DS-UWB)系统的时间延迟估计问题,提出了一种基于子空间的高分辨率、低复杂度的时延估计方法。该方法将滑动相关输出的时间平均相关矩阵分解成信号和噪声子空间,然后用MUSIC谱计算,再通过最大值搜索获取时延估计。将滑动相关的时间分辨率与传统相关MUSIC方法的计算复杂度进行了对比。计算机仿真结果表明,在多径时延差接近一个切谱(Chip)周期情况下,新的算法能够有效分辨出多径时延,性能明显高于传统的滑动相关方法。     

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．     

基于多级维纳滤波器的信源参数估计

为了解决传统的MUSIC算法需要计算相关函数并对其进行特征值分解或奇异值分解而导致的计算量增加问题,本文基于多级维纳滤波器快速子空间分解方法,分别在远场环境和近场环境中对信源参数进行了有效估计,并提出在一定条件下,可以采用该方法代替对相关函数的计算和分解。该方法计算量小,特别是在阵元数和快拍数较多的情况下优势更加明显。仿真实验证明了该方法的有效性。     

信号稀疏分解降噪在DOA估计中的应用

提出了一种基于稀疏分解的阵列信号降噪方法。该算法是通过匹配跟踪（MP）的稀疏分解对阵列接收信号进行降噪,然后结合一般的MUSIC算法实现DOA估计。首先将对阵列接收数据分阵元通道独立进行基于MP分解的降噪处理,在不改变阵列流型的前提下,达到了对阵列信号降噪的效果,且在实际算法中分析了MP分解迭代终止阈值的确定。通过仿真分析证实了信号MP分解降噪的方法应用于DOA估计中的可行性。仿真结果显示,在低信噪比环境中,基于MP分解降噪后的MUSIC估计方法取得了更好的估计性能,因此证实了该算法的有效性。