改进的阵列幅相差和阵元位置误差自校正算法

基于信号子空间拟合算法的代价函数,提出了一种改进的阵列幅相差和阵元位置误差自校正算法,该算法采用分步迭代的方式,可在阵列存在幅相差和阵元位置误差的情况下,估计出信源的波达方向(DOA)、阵列幅相差和阵元位置误差.文中还给出了参数估计惟一性的必要条件.计算机仿真结果验证了该算法的有效性.     

基于辅助阵元的阵列误差有源校正算法

阵列互耦、幅相误差和阵元位置误差的综合影响会严重影响超分辨率算法的性能,为此,针对上述3种阵列误差的综合影响,给出了一类基于辅助阵元的有源校正算法.首先,将3种阵列误差的综合影响等效为一种依赖方位变化的幅相误差,并通过一种基于辅助阵元的自校正方法得到了关于3种阵列误差的非线性最小二乘优化模型;然后,针对阵列误差矩阵可能出现的不同模型,给出了相应的求解算法;接着,针对算法的参数估计唯一性给出了较为细致的分析,并对算法做了进一步改进;最后,通过仿真实验验证了新算法的有效性.     

基于均匀十字阵的幅相误差自校正算法

针对实际应用中普遍存在的幅相误差扰动问题,结合子空间类波达方向估计算法,基于均匀十字阵列,提出了一种幅相误差的自校正算法。均匀十字阵列可分解为两个相互垂直的均匀线性阵列,利用均匀线阵接收数据协方差矩阵的结构特点对幅相误差进行初步估计,计算出波达方向的初始估计值,通过迭代方法得到更精确的估计值,自校正方法不需要任何参数初始值,实现比较简单。仿真实验验证了算法具有良好的误差校正效果,能够比较准确地估计出信源的波达方向角和阵元的幅相误差值。     

一种经典阵元幅相误差、阵元间互耦自校正方法的仿真分析

阵元幅相误差以及阵元间互耦的存在会使大多数高分辨DOA估计算法的性能恶化或失效。因此,阵列误差的校正技术在实际工程应用中具有重要的意义。本文基于一种经典自校正算法进行仿真分析,针对较多文章在理论上分析说明此方法对于均匀线阵的局限性,本文主要考查在实际应用中,在一定条件下此方法同样适用于均匀线阵。     

矢量阵一种简单的相位误差校正方法

分析了矢量水听器阵的阵列流型和误差模型,针对矢量水听器阵列声压和振速通道存在相位误差问题,应用常规波束形成方法和MUSIC方法进行方位估计误差大。并对通道存在估计性能下降的问题,提出了一种简单的相位误差校正方法。利用阵列流型向量在信号子空间的投影,得出存在相位误差的阵列流型向量就是信号子空间的特征值为＂一＂的特征向量,通过与精确的阵列流型向量比较求出矢量阵的相位误差。最后,修正矢量阵的相位误差,得到准确的方位估计能力。通过计算机仿真,验证了算法的可行性和准确性。     

L型阵列通道不一致及阵元位置误差的联合校正方法

针对L型阵列中通道不一致和阵元位置误差同时存在的情况,利用辅助阵列和校正源,提出一种L型阵列通道不一致和阵元位置误差的解耦合估计方法.该方法计算量小,不需要误差参数的任何先验知识,且校正源的位置可以未知.理论分析和仿真结果表明,提出的方法能很好地解决L型阵列中通道不一致和阵元位置误差的联合校正问题,且两种误差的估计精度高.     

阵列信号幅相一致性校正及FPGA实现

文章针对阵列信号处理中的由于阵元接收机和阵元位置扰动造成幅相不一致问题提出了一种基于比较法的解决方案,并利用FPGA加以实现.通过计算的位扩展保证校正精度,同时兼顾处理的实时性,同时将位置扰动带来的相位误差归一化到单阵元进行相位校正.并且利用了LVDS端口提高传输速率,提高了可实现性,通过仿真和试验证明了其可行性.     

空间非平稳噪声环境下非均匀线阵的DOA估计

针对在空间非平稳噪声环境下传统的MUSIC算法会失效的问题,提出了一种新的波达方向（DOA）估计方法。该方法利用转换矩阵法,通过对阵列数据相关矩阵进行预处理,从而克服噪声对方位估计的影响,并且该算法适用于非均匀线阵,而非均匀线阵在阵元数目一定的情况下,通过合理设置阵元间距。其方位分辨率较之均匀线阵有较大的提高。计算机仿真结果表明,在非平稳噪声环境下利用该算法非均匀线阵的分辨能力要明显高于均匀线阵。     

基于子空间类法的阵列幅相误差校正方法

该文针对阵列误差条件下多目标方位高分辨估计问题,提出了一种基于子空间类法的阵列幅相误差校正方法,实现过程简单,效果显著。计算机仿真结果表明,该校正方法可以有效地改善子空间类方法的稳健性,提高其多目标分辨能力,而且方位参数估计精度良好,具有较好的工程应用前景。     

基于辅助阵元的阵元位置误差和信源方位联合估计算法

鉴于阵元位置误差会严重影响MUSIC算法的测向性能,基于W-F方法的思想给出了一种基于辅助阵元的阵元位王误差和信源方位联合估计算法.该算法可看作是W-F方法的一种变形,因为它仍以交替迭代的方式给出,其目标函数建立在信号子空间性质的基础上,并且可推广应用于任意阵列流型.同时本文推导了各个参数估计的克拉美罗下界(CRLB),仿真结果验证了本文算法的有效性.     

一种基于盲源分离的DOA估计方法

方位估计和信号恢复分别是水下目标跟踪和识别的前提. 基于平均时间延迟相关矩阵提出了一种复数域盲源分离方法, 在此基础上实现了DOA估计和信号恢复. 实验结果表明, 该方法在同等条件下完成同样的方位分辨要优于多重信号分类(Multiple signal classification, MUSIC)方法.     

Design of Nonuniform Linear Antenna Array Geometry and Signal Processing Algorithm for DOA Estimation of Gaussian Sources

Abramovich, Yuri I., and Spencer, Nicholas K., Design of Nonuniform Linear Antenna Array Geometry and Signal Processing Algorithm for DOA Estimation of Gaussian Sources, Digital Signal Processing10 (2000), 340–354.This paper discusses the problem of direction-of-arrival (DOA) estimation for Gaussian sources that have arbitrary correlation: from independent to fully correlated. For independent sources, the antenna array design is governed by two competing considerations: maximum aperture, which inclines toward increasing sparsity for a given number of array sensors, and identifiability, which tends to exclude extreme sparsity. For fully correlated sources, these two competing criteria are augmented by a third which allows for the initialization of DOA estimation by the generalized spatial smoothing (GSS) technique. The maximum number of fully correlated sources is in turn an important factor in the GSS algorithm and subsequent array geometry design. We present a geometry optimization technique that permits accurate DOA estimation of arbitrarily correlated sources.     

卫星导航多干扰源直接定位方法

卫星导航信号到达地面时非常微弱,容易受到各种干扰,给用户带来一定的影响;针对此种情况,面向卫星导航系统多干扰源定位场景,传统两步定位算法受参数估计精度影响较大, DPD_MVDR算法虽然改进了MUSIC算法需要估计目标数这一缺点,但由于使用固定网格分辨率,定位精度与计算复杂度二者无法兼得;针对上述问题,提出一种改进DPD_MVDR的直接定位方法,在直接定位这一关键技术上运用自适应网格细化,其最大优势在于只对干扰源位置附近的网格实现多级细化,能很好地兼顾定位精度与计算复杂度,避免了传统穷举搜索带来的巨大计算复杂度。首先使用DPD_MVDR算法在粗网格下进行位置初始估计,然后在估计位置处进行迭代自适应网格细化,在降低计算复杂度的同时,提高定位精度。仿真表明,改进算法在100 m网格分辨率下计算复杂度明显降低且较DPD_MVDR算法定位精度得到明显提高;适用于对定位精度和定位实时性均有一定要求的场景。     

线阵相机的圆环旋转标定方法

由于传统线阵相机的标定过程复杂,且对标定物精度要求较高,难以保证缺陷的定位精度,本文提出一种线阵相机的圆环旋转标定方法以提高缺陷的定位精度。该方法设计一种新型的圆环形标定板,在静态标定基础上通过旋转线阵相机采集相机视线与圆的交点的坐标,得到旋转角度以及多组标定点,建立线阵相机的成像模型和径向畸变模型,通过非线性优化整体误差函数求解相机的内参和畸变参数,同时分析相机不同旋转角度对标定精度的影响。实验结果表明,当θ≤20°时,该方法的标定精度在0.35 pixel以内,满足实际检测的定位要求,并且在PCB缺陷检测中得到较好的验证。     

多波束天线通道幅相误差的自校正算法

多波束天线利用多信号分类(MUSIC)算法对目标参数进行精确估计时,存在多波束天线的通道幅度和相位误差的失配现象,使MUSIC算法的性能严重下降;针对基于MUSIC的数字波束通道不一致问题,给出了一种新的基于MUSIC算法的最小化代价函数的波束无源自校正算法,利用阵列结构的先验知识对接收数据进行预处理,得到校正矩阵后自校正,并根据多波束阵列天线形成网络天线实测参数,加入随机幅度和相位误差进行计算机模拟仿真,验证仿真算法的正确性。     

均匀线阵的子阵划分及子阵级权矢量联合优化

大型阵列采用子阵级处理方法可以用小的代价获得较好的处理性能。本文提出一种均匀线阵(Uniform linear array,ULA)子阵级处理方法,该方法综合考虑子阵划分及子阵级幅度权矢量对阵列输出性能的影响,运用粒子群算法(Particle swarm optimization,PSO)将子阵划分方式及子阵级幅度权值进行联合优化。通过仿真发现,该联合优化方法可以充分利用阵列划分方式的自由度,在已知阵列输出性能的前提下,准确地提供一组阵列划分方式及子阵级幅度权值。与常规方法相比,联合优化方法降低了阵列设计的计算量及阵列设计周期,并且可以得到性能更有针对性的方向图。本文方法也为大型阵列进行子阵划分提供了理论依据。     

MUSIC算法的FPGA实现

针对多重信号分类（MUSIC）算法计算复杂度高,难以实时实现的特点,给出了适用于均匀线阵的实数化预处理算法和实用的空间谱定义,并选择了适合FPGA硬件实现的特征值分解算法,给出了MUSIC算法FPGA实现的整体架构。仿真实验结果表明,该FPGA实现能够完成MUSIC算法的准确、快速计算。