宽带独立信号和相干信号的DOA估计

当独立信号和相干信号共存时,传统四阶累积量方法无法估计出宽带相干信号的来波方向(DOA),针对这个问题提出了一种新方法。该方法首先通过离散傅里叶变换,将宽带阵列接收数据分解为若干个窄带信号,构造出各个窄带频率处的自相关矩阵,再通过MUSIC(Multiple Signal Classification)算法估计出各个窄带信号的DOA,将各个窄带信号的空间谱相加求平均,通过谱峰搜索得到宽带独立信号的DOA;然后分离出独立信号的信息,构造出一个只包含宽带相干信号信息的矩阵,最后通过稀疏重构的方法估计出相干信号的DOA。计算机仿真结果证明该算法的正确性和有效性。     

基于噪声空间加权重构的相干信号DOA估计

针对传统相干信号DOA估计算法在低信噪比、少快拍数以及阵列通道幅相误差下存在的角度分辨力差和测角性能不稳定问题,本文提出一种基于噪声空间加权重构的相干信号DOA估计算法。该算法首先利用共轭重构对阵列接收信号协方差矩阵作解相干处理;然后在信源大致方位内对导向矢量作定积分,计算积分矢量与整个噪声子空间正交基矢量的交空间基矢量,并以此对噪声子空间进行加权;最后运用加权重构后的噪声子空间建立算法空间谱函数,谱峰搜索估计得目标的DOA。计算机仿真结果表明,本文所提算法易实现低信噪比、少快拍数以及通道幅相误差下相干信号的DOA估计。     

一种新的宽带信号DOA估计算法

本文针对均匀线性阵列,在正交投影子空间(TOPS)算法的基础上,提出了一种新的宽带非相关和相干信号的DOA估计算法。首先,利用TOPS算法直接估计出宽带非相关信号的DOA;其次,在各个频率点,使用空间差分技术消除非相关信号和噪声的分量,并构造新矩阵;最后,对新矩阵进行空间平滑操作,再利用TOPS算法估计出宽带相干信号的DOA。由于分开估计宽带非相关信号和相干信号的DOA,算法适用于信号个数多于阵元个数的场合。计算机仿真结果证明了算法的有效性。     

宽带相干信源DOA估计算法

针对现有宽带相干信源DOA估计算法存在的问题,提出了一种解决宽带相干信源空间谱估计的新方法。简述了宽带阵列信号模型以及投影子空间正交性测试(TOPS)方法,并深入分析了TOPS不能适应相干信号的实质。通过将矩阵共轭重构算法引入TOPS算法中,解决了TOPS算法不能处理相干信号的问题。此方法不仅提高了抗相干信号的能力,而且在聚焦中不需要角度的预估计。数值仿真实验结果验证了该方法的有效性。     

有色噪声下不相关和相干混合信号的DOA估计

针对有色噪声背景下的不相关和相干混合入射信号,本文提出了一种新的波达角度（Direction Of Arrival,DOA）估计方法 .首先对混合信号协方差矩阵进行分析和处理以消除其中的有色噪声部分.在此基础上,先利用多重信号分类（Multiple Signal Classification,MUSIC）方法或旋转不变信号参数估计（Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques,ESPRIT）法估计出不相关信号的DOA;然后利用改进的空间差分方法构造出一个新的只含有相干信号的协方差矩阵,且无秩亏损;最后利用MUSIC算法或ESPRIT算法从中估计出相干信号的DOA.和文献报道的方法相比,新方法具有更优的混合信号DOA估计性能,尤其对于相干信号.仿真结果验证了该算法的有效性.     

宽带相关信号的二维DOA高分辨估计

研究利用导向最小方差(STMV)法实现了宽带相干信号的一维和二维高分辨DOA估计.与传统的最小方差无畸变响应(MVDR)法相比,STMV法更适于处理宽带信号.由于利用了导向协方差矩阵的时空统计特性,该方法比MVDR具有更高的空间分辨力和更好的稳健性.     

一种相干信号DOA估计的改进算法

论述了虚拟平移整个天线阵列的方法，分别研究了直线阵和圆阵时MUSIC算法对相干信号DOA(Direction-of-Arrival)的分辨能力。该方法的优点是增大了直线阵分辨相干信号源的个数，解决了圆阵对相干信号的测向问题。模拟结果证实了该方法的有效性。     

一种小运算量的宽带线性调频信号DOA估计算法

本文提出一种利用对称阵实现宽带线性调频(LFM)信号DOA估计的新算法。本算法通过计算对称阵元偶之间的互Wigner-Ville分布,建立时频域的阵列信号模型,并利用特征子空间方法对时频域的数据相关阵进行处理,从而获得信号DOA估计。本算法具有无需初始估计、没有扇区限制,以及计算量小等优点。计算机仿真证实了方法的有效性。     

一种新的互耦条件下宽带信号DOA估计算法

基于一致聚焦和Khatri-Rao子空间的思想,提出了一种新的互耦条件下宽带信号DOA 估计算法。首先,通过在阵列两端设置辅助阵元来补偿各个频率处的互耦效应;接着,对补偿后的协方差矩阵进行一致聚焦操作,并重排成一个高维矩阵;最后,通过搜索Khatri鄄Rao 子空间谱估计出宽带信号的DOA。算法适用于互耦未知的场合,对宽带信号频率谱是否平坦没有要求,且在互耦自由度较小时能够分辨多于阵元数的宽带信号。计算机仿真结果证明了算法的有效性。     

基于数据阵共扼重构的宽带相干源DOA估计算法

提出了一种基于阵列接收数据阵共扼重构的宽带源DOA估计方法。该算法在保持原ISM算法无需构造复杂聚焦阵的基础上，取前后向平滑的特例——子阵长度与阵元数相等，在每一子带对接收数据阵进行共扼重构，在不损失阵列孔径的前提下实现了相干源的DOA估计，并可提高对非相干源的估计性能。仿真结果验证了新方法的有效性。     

一种空间非均匀噪声环境下的DOA估计

针对空间非均匀噪声环境下的DOA(波达方向)估计问题,在中心对称分布的非均匀线性阵列上应用改进的恢复噪声协方差算法[6]得到一种新的DOA估计方法。由于非均匀阵列的阵列孔径更大,因此该方法可以估计空间相距更近的独立信号,另外该方法使用了平滑预处理技术,因此可以估计包含一对相干信号的信源,且所需的分辨信噪比门限更低。利用仿真实验验证了该方法的有效性。     

一种新的宽带DOA估计方法

总结了宽带信号子空间类DOA估计方法,提出了一种新的构造聚焦矩阵的方法,新方法基于预估角度和宽带信号带宽内各个频点上对应的阵列流形的奇异值分解,所构造的聚焦矩阵为酉矩阵,在聚焦过程中没有聚集损失。比较了新方法与旋转信号子空间方法（RSS）在分辨两个相邻较近信号源时的性能,新方法与RSS方法性能相当。仿真结果证明了算法的有效性。     

基于CSM的波束域宽带DOA估计方法

宽带相干子空间方法（CSM）是宽带DOA估计中一类重要算法，但该方法对DOA预估较为敏感。波束域方法解决了窄带高分辨处理方法实用化过程中所遇到的一些问题，例如，降低了运算量，降低了算法的信噪比门限，易于消除模型误差等。新方法将波束域算法与宽带相干子空间方法结合，降低了算法的信噪比门限，减小了算法的运算量，降低了对DOA预估精度要求。仿真结果证明了算法的有效性。     

一种快速的宽带相干源DOA估计算法

在现有的投影子空间正交性测试(TOPS)基础上,提出了一种解决宽带相干信源的快速空间谱估计的新方法。该方法通过将窄带快速子空间算法和能量门限算法相结合运用到频域子空间正交性测试算法中,对每个过门限的窄带信号运用窄带快速子空间算法,将共轭重构运用到TOFS算法对宽带相干信号进行目标达到方向(DOA)估计。该算法不需要角度和参考频率的预估计,且去相关处理简单易实现,运算量降低,是一种快速的宽带相干源DOA估计算法。通过计算机仿真结果,验证了该算法在信噪比6 dB以上有较小的均方根误差及较高的分辨概率。     

基于四阶累积量的宽带OFDM信号DOA估计

当宽带OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)独立信号和相干信号共存时,传统四阶累积量方法无法估计出宽带OFDM相干信号的来波方向,针对这个问题提出了一种新算法。该算法首先通过离散傅里叶变换,将宽带阵列接收数据分解为若干个窄带信号,通过四阶累积量方法估计出各个频点处独立信号的来波方向,将各个频点处的独立信号的DOA估计相加求平均即为宽带OFDM独立信号的DOA估计;然后分离出独立信号的信息,构造出一个只包含OFDM相干信号信息的矩阵,最后通过稀疏重构的方法估计出OFDM相干信号的DOA。计算机仿真结果证明该算法适用于非高斯信号和色噪声情况。     

基于快速子空间分解的宽带非相干DOA估计快速算法

总结了快速子空间分解在窄带阵列到达角估计中的应用,给出了几种构造参考信号的方法。将快速子空间分解与宽带非相干信号子空间方法相结合,得到了宽带到达角估计快速方法。在性能基本保持不变的同时,新方法大大降低了运算量。仿真结果证明了算法的有效性。     

色噪声环境下强相关源的DOA估计

结合MMUSIC（Modified multiple Signal Classfication)算法和SWEDE（Subsapce Method Without Eigen DE composition)方法的优点提出了联合DOA估计方法，该法使得在色噪声环境下强相关信源DOA（Direction Of Arrival)估计成为可能。理论分析与仿真结果表明：联合DOA估计方法在明显降低运算复杂度的同时，无需空间噪声必须为白噪声的约束，更加贴近现实情况，而且有利于在线处理。     

一种空间非均匀噪声环境下DOA估计的改进方法

文中提出一种空间非均匀噪声环境下的信号源DOA估计的改进方法.该算法首先对阵列协方差矩阵进行平滑处理,在此基础上估计出空间非均匀噪声协方差矩阵,通过已估计的噪声协方差矩阵对平滑处理后的阵列数据协方差矩阵进行白化处理,克服了空间非均匀噪声对空间谱估计的影响,实现信号源DOA估计.相对于原方法,文中所提方法改善了DOA估计的性能,计算量小,并且能够估计强相关或相干信号源DOA.理论分析和仿真结果均表明所提方法的有效性.     

一种互耦和相干源条件下的DOA估计方法

空间平滑算法是一种常用的解相干处理方法,而阵元间互耦的存在会导致空间平滑算法失效,从而无法准确估计相干源DOA。针对这个问题,文中提出了一种新的DOA估计方法。该方法基于信号子空间和噪声子空间的正交性原理,利用入射信号源中的独立信号源可以有效估计出互耦矩阵,再通过估计的互耦矩阵对接收数据协方差矩阵进行互耦补偿,克服了互耦对空间平滑算法的影响,从而保证了相干源DOA能准确估计。计算机仿真实验表明了该方法的有效性。