基于矩阵填充的互质阵列欠定DOA估计方法

为了解决现有基于互质阵列的DOA估计方法舍弃差联合阵列中非均匀虚拟阵元而导致最大可估计信号数损失的问题,提出了一种基于矩阵填充的DOA估计方法。首先,根据差联合阵列与波程差一一对应的特性,构造一个部分元素缺失的Toeplitz化的阵列协方差矩阵,建立了基于矩阵填充的DOA估计模型,并验证了该模型满足零空间性质;然后,根据低秩矩阵填充理论,将DOA估计问题转化为矩阵核范数最小化问题进行求解,通过不定点延续算法将该协方差矩阵中的零元素进行填充恢复为完整协方差矩阵;最后,对协方差矩阵进行奇异值分解,转化为多项式求根,得到DOA的估计。仿真实验结果验证了本文方法的有效性和优越性。实验结果表明,本文方法能够对差联合阵列中的空洞部分进行有效填充,增加了可利用的阵列自由度,提高了可估计信号数,同时能够有效避免传统稀疏重构算法中由于角度域离散化导致的基不匹配问题对估计性能的影响,提高了估计精度和分辨力。     

基于张量分解的二维互质矢量传感器阵列信号处理

提出了一类二维互质矢量传感器阵列及其张量处理方法,以提高阵列自由度及信号波达角(Direction of arrival,DOA)估计性能。新阵列并非是二维互质标量传感器阵列的简单扩展,而是针对新阵列的高维信号数据,提出了一种新的基于张量代数理论的建模和处理方法。分析表明:针对一个具有4M~2+N~2-1(其中M和N互为质数)个矢量传感器(阵元)的二维互质阵列,利用其接收信号的高维二阶统计量,可将该阵列转换成一个具有(MN+M+N-1)~2个虚拟矢量传感器(阵元)的均匀矩形阵列(Uniform Rectangular Array,URA)。为充分利用增加的阵元数来提高阵列的可辨识性和信号的DOA估计精度,还给出了该URA对应的张量模型及处理方法,并最终借助张量分解实现了信号DOA及极化参数估计。仿真实验证明了新方法的有效性。     

色噪声条件下基于矩阵补全的互质阵列DOA估计

针对扩展孔径的互质阵列在色噪声条件下波达方向（DOA）估计性能明显下降的问题,提出了一种基于压缩感知的互质阵列DOA估计方法。在背景噪声为色噪声的情况下,将互质阵列接收到的数据协方差矩阵重构为欠定无噪协方差矩阵,并使用Lp范数和截断核范数结合的算法对其进行低秩矩阵恢复,从而有效地抑制了色噪声对DOA估计的影响;此外,采用差分阵方法对去噪处理后的协方差矩阵进行矩阵扩展,使用交替投影算法对矩阵扩展后产生的空洞进行填补,提高DOA估计的精度。仿真实验表明：相比于现有方法,所提方法能有效地恢复数据矩阵并抑制色噪声影响,在信噪比和快拍数相同的情况下DOA估计性能分别提升了15%和7.5%,在角度间隔相同的情况下DOA分辨率也有所提升。     

基于CIES-CA的水声阵列多目标方位估计技术

为了使用较少阵元数的水声阵列实现多目标方位估计,本文针对基于子阵间距压缩的互质阵列进行研究分析.利用子空间分类算法与虚拟阵元法,在考虑阵列误差的情况下分析多目标方位估计性能.通过数值验证,在低信噪比、高阵列误差的情况下,基于子阵压缩的互质阵性能明显优于均匀直线阵与原型互质阵,且压缩倍数越大性能越高.     

基于互质阵列的信源数估计

针对信号数大于物理阵元数情况下的信源数估计问题,提出一种基于互质阵列的信源数估计方法。首先利用互质阵列的特殊结构提高阵列自由度;然后估计阵列输出的向量化外积的概率密度函数的相关参数;最后利用得到的参数化概率模型的似然函数和最小描述长度(MDL)准则实现算法功能。仿真结果表明,本文方法在较低信噪比下对不相关的高斯信号的检测成功率仍可达到100%,检测性能优于其他算法。     

基于fast-RVM算法的CACIS型互质阵列DOA估计

针对CACIS型互质阵列的快速、高精度DOA估计问题,提出了一种能够用于复数数据的fast-RVM算法.首先分析了CACIS型阵列结构;其次基于虚拟阵列扩展原理,构建了基于复数数据的稀疏信号模型;最后进行了数据的实数化处理,使其能够适用fast-RVM算法的数据结构.仿真结果表明,本文提出的CACIS型互质阵列DOA估计方法在具有较低运算复杂度的同时,也兼具了较高的DOA估计精度.     

虚拟孔径高分辨测角方法

针对天线阵列中阵元个数有限而导致波达方向DOA估计分辨率较低的问题,该文提出了一种基于宽频跳变信号相位补偿的虚拟孔径重构方法.该方法通过利用宽频跳变信号,将多个频点的信号向量加入补偿相位形成虚拟导向矢量,从而形成远大于物理孔径的虚拟孔径,实现高分辨DOA估计.仿真实验结果表明,该文所提的虚拟阵列重构方法可有效地提高DO...     

无人机蜂群通信的虚拟大规模MIMO信道估计算法

针对利用无人机蜂群通信实现热点区域覆盖的应用场景,提出了一种无人机蜂群通信中虚拟大规模多输入多输出信道估计算法,包括信道状态信息中导向矢量的波达方向(DOA, Direction Of Arrival)估计算法和子阵间距估计算法。考虑到空地信道状态依赖于地面用户的角域信息,因此先利用辅助用户对无人机方向角进行估计,在此基础上提出了一种基于降秩的DOA估计算法,获取精确的DOA信息。进一步,考虑到UAV动态位置变化导致不同UAV的天线阵列相对位置变化,提出了一种基于优化搜索的子阵间距估计算法,避免了大范围搜索带来计算复杂度高的问题。仿真结果表明,所提DOA和子阵间距估计算法可以提高信道估计精度。     

高鲁棒性的三元冗余稀疏线阵设计

针对稀疏线阵在实际应用中受环境等因素影响发生阵元故障,进而导致自由度下降和波达方向估计(direction of arrival, DOA)性能衰减甚至失效的问题,设计一种由三段不同间距的均匀线阵以特定距离组成的三元冗余稀疏阵,并推导出该阵列自由度的解析表达式。三元冗余阵配置规则简明,差分共阵连续无孔,数学证明可以不小于3的权重覆盖除最远端4个外所有虚拟阵元,具有较低的阵元重要性和较小的广义k脆弱性。三元冗余阵设计兼顾最大自由度、冗余度和稀疏性,阵元故障时,与其他稀疏线阵相比,有更稳定的差分共阵和更高的连续自由度;与多重冗余阵相比,有更低的阵列互耦。仿真实验显示出三元冗余阵在阵元故障下的优越鲁棒性和更高的DOA估计精度。     

基于两直线阵组阵的稀疏阵型设计与性能分析

现有稀疏阵型设计主要基于嵌套阵与互质阵模型,但由于对两直线阵组阵的规律研究不充分,导致波达方向估计精度较低。为解决此问题,开展基于两直线阵组阵的稀疏阵型设计研究。首先,建立稀疏阵型阵元位置模型;然后,依次分析子阵阵元间距、子阵阵元数、子阵间距等参数与稀疏阵虚拟阵列孔径的关系;最后,给出在固定阵元数下,获取最大孔径的参数设置。通过性能分析,所提阵型可表示现有两直线阵组阵的稀疏阵型,验证了设计有效。同时,通过仿真实验证明,所提阵型可实现信源数大于阵元数的欠定估计并获得高精度的波达方向估计结果。     

虚拟阵列的四阶MUSIC算法研究

研究一种基于四阶累积量的虚拟阵列扩展技术,以扩大阵列的处理孔径和空间自由度,提高方位估计性能.由于累积量域导向矢量的冗余项可等效为特定位置处假想阵元(虚拟阵元)的响应,因而利用高阶累积量可虚拟扩展阵列孔径,利用四阶累积量与二阶统计量的转换关系,对具有等效阵元互相关的累积量作合并平均处理,可得到虚拟扩展阵列的协方差矩阵,对虚拟协方差矩阵采用MUSIC算法作方位估计.数值分析和湖试处理结果表明,虚拟阵MUSIC算法能有效提高分辨率,减小方位估计方差,并能提高空间有色高斯噪声下的性能和稳健性.     

阵列单元取向对DOA估计的影响

针对以往DOA估计算法中智能天线系统的阵列单元模型多采用全向振子的情况,分析了当天线单元存在方向性时对MUSIC算法估计信号到达角的影响,并在进行阵元互耦校正后,讨论了影响MUSIC算法分辨率的一些因素,通过计算机仿真结果的比较表明单元取向、阵列方向性、信噪比对到达角分辨率有较大的影响。     

基于实值信号子空间的虚拟阵列解相干算法

针对存在相干信源时,传统的DOA估计算法失效问题,提出一种基于实值特征子空间的虚拟阵列解相干算法.该算法根据虚拟阵列变换的思想,利用阵列接收数据构造虚拟子阵,实现对信号的解相干处理,并将协方差矩阵从复数域变换为实数域,获得一个实值信号子空间,最后利用实数域ESPRIT (Unitary ESPRIT)估计信号波达方向.该方法避免了阵列孔径损失,保持了阵列的空间分辨率,估计精度高,利用个阵元可估计个信源,且引入实数域处理和无需空间谱搜索,运算量小.计算机仿真验证了该方法的有效性和优越性.     

一种特殊阵列实现DOA估计的方法

提出了一种基于特殊阵列形式实现DOA估计的方法,在均匀线性阵列（Uniform Linear Array,ULA）上增加一个阵元,将阵元放在特定的位置,得到一组特殊的阵元组合,打破了均匀线阵中导向矢量的周期性,成功地避免了角度估计模糊.此外,该方法在同等硬件资源的条件下,得到了更多阵元组合,可以获得更高的阵列方位分辨率.提出了一种适用于新阵列结构的矩阵分块空间平滑算法,利用其导向矢量的局部周期性将其数据协方差矩阵分块空间平滑后,重新组合得到修正后的数据协方差矩阵,实现了相干信号源的DOA估计.     

冲击噪声背景下的虚拟空间平滑算法

为解决在冲击噪声背景和相干信源条件下,高斯白噪声的相干信源DOA（Direction-Of-Arrival）估计算法失效的问题,提出了基于虚拟空间平滑共变系数矩阵（ROC-VSS：RObust Covariation-Based Virtual SpatialSmoothing）的DOA估计算法。该算法以虚拟空间平滑算法为基础,通过构建虚拟平滑共变系数矩阵实现相干信源条件下的DOA估计。构建的虚拟子阵阵元个数等于阵列总的阵元个数,避免了阵列孔径的损失。仿真实验表明,在冲击噪声背景和多径干扰条件下,算法能很好地估计信源的波达方向。     

一种特殊阵列实现DOA估计的方法

提出了一种基于特殊阵列形式实现DOA估计的方法，在均匀线性阵列（ Uniform Linear Array, ULA）上增加一个阵元，将阵元放在特定的位置，得到一组特殊的阵元组合，打破了均匀线阵中导向矢量的周期性，成功地避免了角度估计模糊．此外，该方法在同等硬件资源的条件下，得到了更多阵元组合，可以获得更高的阵列方位分辨率．提出了一种适用于新阵列结构的矩阵分块空间平滑算法，利用其导向矢量的局部周期性将其数据协方差矩阵分块空间平滑后，重新组合得到修正后的数据协方差矩阵，实现了相干信号源的DOA估计.     

一种DOA估计中阵列的有源校准新方法

着重研究了DOA估计中由阵元间互耦、通道失配及阵元位置误差的综合影响引起的阵列流形误差的校准问题,通过测量得到的一组校准源的方向向量来估计阵列的校准矩阵和阵元位置．仿真证明此方法的有效性。     

阵元位置自校准的微粒群算法参数优化设置研究

针对微粒群算法中参数设置问题还没有成熟的理论和实验方法,提出一种基于田口方法的参数最佳设置实验方法．仿真研究了PSO算法中参数设置对阵列自校准性能的影响,给出了0～20dB信噪比条件下阵列阵元位置自校准的PSO算法的最佳参数组合及不分信噪比条件的最佳参数组合,并比较了MUSIC算法在阵元位置误差校准前后的DOA估计性能．仿真结果证明该方法是有效、可行的．     

声矢量阵DOA估计的稀疏分解理论研究

针对低信噪比、小快拍数条件下的DOA估计问题,根据水下目标方位角在角度空间的稀疏性,将稀疏分解和压缩传感理论应用于声矢量阵的DOA估计中.建立了相应的DOA估计模型,构造出基于阵列流型形式的过完备原子库,然后采用正交匹配追踪算法实现目标的DOA估计.数值仿真表明,基于稀疏分解的声矢量阵DOA估计算法稳定性好,估计结果精确,信噪比小于10 dB时优于MVDR、MUSIC等算法,并且可以直接用于相干信号的处理.对于单快拍数据的估计性能良好,适用于运动目标的DOA估计.基于压缩传感理论,通过对阵列接收数据和过完备原子库的维数压缩,可有效降低稀疏分解算法的计算成本.     

二维DOA估计的高分辨阵列(HRA)

基于二维DOA估计问题 ,研究了阵列天线的空间滤波性能 ,提出了二维DOA估计的高分辨阵列 (HRA)模型 ,使有限的阵元具有最佳的空间分辨力。计算机仿真结果表明 ,本文提出的HRA明显优于传统阵列。