基于平行互质虚拟阵列的低复杂度二维DOA联合估计算法

针对传统平行阵列2维测向自由度低、分辨能力差和小快拍情况下估计误差大等问题,该文提出基于平行互质虚拟阵列的低复杂度2维波达角(DOA)估计算法。该算法利用两个相互平行的互质线阵扩展生成虚拟阵列,并通过协方差矩阵和互协方差矩阵构造具有增强2维角度自由度的扩展矩阵,最后通过奇异值分解(SVD)和旋转不变技术(ESPRIT)获得自动匹配的2维角度估计。相比于传统的2维DOA估计方法,所提算法更好地利用了阵列接收数据信息,能识别更多的入射信号,分辨能力高,不需要进行2维线性搜索或者角度参数匹配,在低信噪比 (SNR)和小快拍情况下也有很好的估计效果。实验仿真结果验证了提出算法的有效性和可靠性。     

基于广义互质双平行阵列的二维DOA估计方法

对于给定阵元数目的 传统双平行均匀线阵,由于其阵列布局受到空间采样定理限制,阵列孔径不能有效扩展,二维波达方向(DOA)估计的精度和自由度难以得到有效提升.提出一种基于广义互质双平行阵列的二维DOA估计方法.采用两个互相平行的广义互质线阵进行虚拟扩展得到含有较多虚拟阵元的差分优化阵列,并利用该虚拟阵列的协方差信息和互协...     

互质阵列DOA估计性能综合分析北大核心CSCD

互质阵列是近年来兴起的新型阵列,能显著提高阵列自由度,处理信源数大于阵元数时的波达方向(DOA)估计,且能提高角度分辨率和测角精度。文中根据互质阵物理阵元和虚拟阵元特点,结合多重信号分类(MUSIC)算法提出适用于互质阵基于物理阵列和虚拟阵列的DOA估计方法。该方法以非相干信号源为研究对象,利用互质阵列建立信号接收模型,基于物理阵列的DOA估计方法根据互质阵物理阵元位置特点推导其导向矢量,然后根据导向矢量计算回波信号数据和信号协方差矩阵,最后利用MUSIC算法进行DOA估计。基于虚拟阵列的DOA估计方法根据其虚拟阵元数据特点在向量化协方差矩阵并去冗余后选取连续虚拟阵元接收数据,然后对新协方差矩阵进行一维Toeplitz平滑重构,最后利用MUSIC算法或求根MUSIC算法进行DOA估计。与等阵元数的均匀线阵进行对比,仿真实验验证了互质阵列DOA估计性能的优越性。     

基于协方差矩阵加权截断核范数的DOA估计

针对互质阵列通过差联合处理得到具有高自由度的虚拟阵列存在空洞位置,导致子空间类算法不适用、阵元利用率不足等问题,文中提出了一种基于加权截断核范数的协方差矩阵重构的波达方向(DOA)估计算法。该算法首先根据虚拟域信号表达式和空洞位置构建待填充矩阵;然后,利用最小化加权截断核范数实现阵列插值;最后,迭代重构接收信号协方差矩阵得到角度功率谱估计。仿真结果表明：所提算法可快速准确地实现DOA参数估计,相比基于最小化核范数和截断核函数正则化的DOA估计算法,该算法具有良好的鲁棒性,在快拍数小和信噪比低的情况下均具有较高的估计精度。     

单快拍虚拟阵列Toeplitz矩阵重构的相干信源DOA估计

针对相干信源的DOA估计,提出一种基于单快拍虚拟阵列Toeplitz矩阵(SSVT)重构的解相干算法。该方法利用阵元接收的单快拍数据构造出双向虚拟子阵,并对虚拟子阵的协方差矩阵的平均值进行Toeplitz矩阵重构,实现对相干信源的DOA估计。该方法无需进行多次快拍,在不损失阵列孔径和工作阵元的基础上实现相干信源的DOA估计。仿真结果表明,该算法降低了运算量,在低信噪比的情况下也能分辨M-1个相干信源。     

基于虚拟孔径扩展的非均匀稀疏阵无模糊测向算法

针对常规均匀线阵DOA估计中可估计信源数目不足的问题,提出了一种基于虚拟孔径扩展的非均匀稀疏阵无模糊测向算法。该算法在传统MUSIC算法模型基础上,首先对阵列接收信号协方差矩阵进行向量化处理,通过Khatri-Rao积运算实现孔径扩展,提高了阵列自由度。然后利用任意阵列下的空间平滑恢复新协方差矩阵的秩,最后通过MUSIC算法进行DOA估计。仿真实验结果表明,与传统MUSIC算法相比,该算法可以在阵元数目小于信源数目的条件下实现DOA估计,大大增加了可估计信源数目,同时在低信噪比、小快拍条件下仍能得到DOA估计结果。     

基于协方差矩阵重构的互质阵列DOA估计

针对利用拓展的虚拟阵列的最大连续均匀阵列进行波达方向估计未完全利用虚拟阵列全部信息的问题,提出了一种基于虚拟阵列插值的矩阵重构DOA估计算法。该算法首先通过互质阵列导出的非均匀虚拟阵列,引入虚拟阵列插值的思想来构造一个均匀的线性虚拟阵列;然后提出一个凸优化问题,重构等效接收信号的协方差矩阵;最后优化协方差矩阵的相应矢量的首个元素,利用重构的协方差矩阵进行DOA估计。该算法充分利用虚拟阵列中包含的信息,与利用拓展的虚拟阵列的最大连续均匀阵列进行DOA估计相比,提高了估计自由度和分辨率。     

基于原子范数的互质阵列协方差矩阵重构算法

针对互质阵列的虚拟阵列插值过程中协方差项的非均匀加权问题,将互质阵列协方差矩阵重构转换为低秩矩阵填充与原子范数重构,提出基于原子范数的互质阵列协方差矩阵重构算法。该算法先利用广义增广法得到非完备的互质阵列协方差矩阵,并利用截断的均值奇异值门限填充法得到虚拟阵列的协方差矩阵初值,然后对其进行原子范数最小化求解,实现稳健的正定Toeplitz协方差矩阵重构。该算法充分利用互质阵列协方差矩阵信息,有效提高互质阵列DOA估计算法的稳定性,降低计算复杂度。     

基于虚拟孔径扩展的非均匀稀疏阵无模糊测向算法

针对常规均匀线阵DOA估计中可估计信源数目不足的问题,提出了一种基于虚拟孔径扩展的非均匀稀疏阵无模糊测向算法。该算法在传统MUSIC算法模型基础上,首先对阵列接收信号协方差矩阵进行向量化处理,通过Khatri-Rao积运算实现孔径扩展,提高了阵列自由度。然后利用任意阵列下的空间平滑恢复新协方差矩阵的秩,最后通过MUSIC算法进行DOA估计。仿真实验结果表明,与传统MUSIC算法相比,该算法可以在阵元数目小于信源数目的条件下实现DOA估计,大大增加了可估计信源数目,同时在低信噪比、小快拍条件下仍能得到DOA估计结果。     

基于虚拟孔径扩展的非均匀稀疏阵无模糊测向算法

针对常规均匀线阵DOA估计中可估计信源数目不足的问题,提出了一种基于虚拟孔径扩展的非均匀稀疏阵无模糊测向算法。该算法在传统MUSIC算法模型基础上,首先对阵列接收信号协方差矩阵进行向量化处理,通过Khatri-Rao积运算实现孔径扩展,提高了阵列自由度。然后利用任意阵列下的空间平滑恢复新协方差矩阵的秩,最后通过MUSIC算法进行DOA估计。仿真实验结果表明,与传统MUSIC算法相比,该算法可以在阵元数目小于信源数目的条件下实现DOA估计,大大增加了可估计信源数目,同时在低信噪比、小快拍条件下仍能得到DOA估计结果。