阵列误差对四阶MUSIC算法到达角估计的影响

子空间算法用于窄带信号到达角估计时,通常认为阵列响应是已知的。然而,在实际中,阵列响应往往偏离正常值,成为角度估计误差的重要来源之一。文中讨论阵列误差对四阶MUSIC算法估计到达角的影响,并与传统二阶MUSIC算法进行比较。结果表明：相同阵列误差时,四阶MUSIC算法的角度估计误差小于二阶MUSIC算法。     

基于均匀圆阵的二维ESPRIT算法研究

在深入研究均匀圆阵扩展阵列流形的基础上，针对某些均匀圆阵的扩展阵列中含有旋转不变性的子阵列组以及中心对称性质，提出了2种基于均匀圆阵的二维ESPRIT算法，第一种算法减少了一次奇异值分解，第二种算法避免了参数配对。仿真结果验证了算法的正确性和有效性，并且在高斯色噪声条件下，其测向性能均优于MUSIC算法和最大似然算法。     

一种基于共轭矩阵的阵列扩展技术

提出了一种新的基于共轭矩阵的阵列扩展技术,该技术可以对阵列的信号子空间进行扩展,从而可以估计更多的信号波达方向(DOA)。该方法首先对接收的阵列信号进行二阶统计量预处理,利用自相关函数的性质获得导向矩阵的共轭矩阵,然后构造出一个新的伪快拍扩展矩阵,通过对该矩阵运用MUSIC-like算法可以比传统的MUSIC-like算法估计出的波达方向个数多50％,理论分析和仿真实验证明了本文结论。     

基于四阶累积量的EM波达方向估计算法

针对低信噪比（signal-to-noise ratio,SNR）下,经典波达方向估计性能下降的问题,提出将信号的四阶累积量与期望最大化（expectation maximization,EM）算法相结合的波达方向估计算法.该方法引入隐含变量进行更新迭代,并求隐含变量的四阶累积量,构造关于待估波达方向的极大似然函数从而求解出信号的波达方向角.仿真结果表明:本文算法能有效地抑制高斯噪声对信号参数估计的影响,同时能利用迭代来提高估计精度.在低SNR时其估计性能优良,具有很好的稳定性和分辨率,有利于高分辨地估计信号的波达方向.     

螺量域波达方向估计的稳健性

本文提出了一种用于等矩线阵的四阶累重量域波达方向（ＤＯＡ）估计算法，并着重研究了算法的稳健性（Ｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓ）该算法利用了空间累量阵中的所有非冗余量元素，并将相位相同不量元素做平滑处理。Ｔｏｅｐｌｉｔｚ化后形成新的虚拟协方差矩阵，方向估计基于此阵，分析表明，该算法对阵列误差有较强的容差性，加之累量对高斯噪声的自然盲性，因而算法具有稳健性，该算法的另一个特点是可以提供虚拟扩展孔径（扩展近两倍）     

基于数据共轭重排的修正二维MUSIC算法分析

在阐述二维MUSIC算法基本原理的基础上,通过将接收数据共轭重排的再利用、构造相关矩阵,提出一种基于正交阵列的修正二维MUSIC算法。在快拍次数有限时,此算法可以明显改善信号的波达方向估计性能,特别是相干信号波达方向(DOA)的估计性能,计算机仿真结果证明了该改进算法的有效性和可行性。     

MUSIC测向算法的入射方向确定方法

MUSIC(MUltiple SIgnal Classification)等谱峰搜索类算法的计算量主要集中于谱峰搜索过程,加大搜索步长虽可减小计算量,但会引起空间谱的畸变从而造成测向误差。先采用大步长搜索确定谱峰大约位置后再用小步长搜索可以减小测向误差,且增加的计算量较小,但其实时性不佳。文中提出了基于重心估计的入射方向确定方法,利用现有谱峰搜索数据进行后处理,当搜索步长远大于MUSIC测向算法本身的均方根误差(RMSE,Root Mean Square Error)时,可用很小的计算量大大提高测向精度,具有良好的工程应用价值。      

加权伪噪声子空间投影的修正MUSIC算法

多重信号分类（multiple signal classification: MUSIC）方法通过计算搜索导向矢量与噪声或信号子空间的距离来估计波达方向,对采样协方差矩阵的依赖性较大。在小快拍或存在强弱临近信号条件下,采样协方差矩阵的估计值与真实值通常存在较大差异,导致估计的噪声或信号子空间发生畸变,严重恶化了MUSIC方法的波达角估计性能。针对该问题,本文提出采用加权伪噪声子空间投影的改进方法（称为wpnMUSIC）。该方法在修正数据相关矩阵的基础上估计与搜索导向矢量对应的伪噪声子空间并利用其在伪噪声子空间的投影值对MUSIC空间谱进行加权处理,在保持子空间处理方法高分辨能力的同时改善了对小快拍和强弱信号的稳健性。理论分析和仿真实验表明本文方法对强弱临近目标的分辨能力优于MUSIC方法。      

基于改进的循环互相关MUSIC算法的波达方向估计

给出了基于循环互相关运算的信号模型，根据该信号模型，运用改进的循环互相MUSIC算法得到了对具有循环平稳特性的空间源信号波达方向进行估计的有效方法——ICCC-MUSIC算法；定性的分析和仿真实验均表明该方法具有较好的抑制噪声和选择信号的能力，为利用天线阵列提取具有循环平稳特性的源信号提供了较好的实现方法。     

一种新的近场源三维参数联合估计算法

本文研究近场源距离、频率和到达角(DOA)三维参数的联合估计问题，并提出一种计算有效的新算法。该算法利用特征值及相应的特征矢量估计信号参数，不需要谱峰搜索且各参数自动配对。此外，新算法使用四阶累积量，因此适用于任意的加性高斯噪声环境。计算机仿真证实了所提算法的有效性。     

再论循环码的周期分布

本文揭示了循环码的周期分布与其对偶码的周期分布的关系，给出了一般循环码及其对偶码内无内周期码字的精确计数公式。     

幅相误差对修正MUSIC算法测向性能的影响与分析

首先阐述了阵列信号处理中广泛采用的修正MUSIC算法原理，并推导了天线阵元幅相误差条件下的修正MUSIC算法，重点分析了阵元幅相误差对修正MUSIC算法测向性能的影响。最后以均匀线阵为例进行了仿真，计算机仿真结果表明，阵元幅相误差严重影响着修正MUSIC算法的测向性能，因此在应用修正MUSIC算法进行来渡方向估计的时候，必须考虑阵元幅相误差的影响。     

基于内插阵列变换的非圆信号MUSIC算法

针对非圆信号的波达方向(DOA)估计问题,提出一种基于内插阵列变换的非圆信号MUSIC算法(VIA-NC-MUSIC算法).利用真实阵列流型与虚拟阵列流型之间的变换矩阵,将真实协方差矩阵变换为虚拟协方差矩阵,再对虚拟协方差矩阵进行奇异值分解(SVD),利用信号子空间与噪声子空间的正交性,得出算法的空间谱函数.仿真实验表明:存在阵元位置误差的情况下,新算法通过对阵元位置校准数据进行内插阵列变换(VIA),取得与阵元位置校准的非圆信号MUSIC算法(NC-MUSIC算法)相当的估计性能,保持了高估计精度、阵列扩展能力等优点.     

模型误差对非圆信号测向MUSIC算法性能的影响

近年来,针对非圆信号的测向算法已陆续提出,对这些算法的渐近性能及Cramer-Rao界的分析也已见报道,但仍未涉及模型误差对此类算法影响的分析.本文概括介绍了用于非圆信号测向的MUSIC(Multiple Signal Classification)算法,对其空间谱函数进行一阶泰勒展开,得到了测向误差的表达式,从而求得测向均方误差统计意义上的表达式.仿真实验验证了推导的正确性,并由理论结果分析了模型误差条件下测向误差与角度间隔和非圆相位差的关系.     

修正MUSIC算法对相关信号源的DOA估计性能

本文介绍了用修正ＭＵＳＩＣ算法提高相关信号源ＤＯＡ估计性能的方法。理论分析表明,采用该方法后,可将相关信号源的相关系数平均降低为原来的６３％,因而可改善ＭＵＳＩＣ算法对相关信号源的ＤＯＡ估计性能。且该方法不影响对非相关信号源ＤＯＡ的估计,计算量也无明显增加。计算机仿真实验结果验证了上述理论分析的正确性。     

电磁矢量传感器阵列信号波达方向估计:双模MUSIC

 针对电磁矢量传感器阵列信号波达方向(DOA)估计问题,提出了一种基于张量模型的双模MUSIC算法,并讨论了双模MUSIC角度参数和极化参数的分离问题,提出一种低维双模MUSIC算法.(低维)双模MUSIC算法利用了张量信号子空间与两个噪声子空间的双模正交性,通过连续两次子空间投影完成DOA估计.计算机仿真结果表明,(低维)双模MUSIC算法性能要明显优于传统基于矩阵模型的MUSIC方法.     

无源单通道阵列快速DOA估计算法

针对现有无源单通道阵列DOA估计算法复杂度较高,实时性较差的问题,提出一种适用于单通道阵列的快速DOA估计算法。该算法将常规多通道阵列的空间FFT算法引入单通道阵列信号处理中,将通道切换时间带入FFT运算,构建了新的变换核函数,利用该核函数可直接对单通道阵列的采样信号进行空间FFT变换,基于此提出了适用于单通道阵列的SAA—FFT算法。理论分析与仿真实验证明了该算法的有效性。     

阵列天线在近场条件下的幅相校正和阵元位置估计

在运动阵列存在幅相误差和阵元位置未知的条件下,提出了一种基于子空间方法的阵列幅相误差校正和阵元位置估计方法。该方法要求一个方位已知的近场校正源。计算机仿真结果表明,该校正方法可有效地估计出阵列参数。     

一种DOA估计的快速子空间算法

MUSIC算法是一种属于特征结构的子空间超分辨方法，该算法性能优良，但需要估计协方差矩阵并对其进行特征分解，运算量大，很费计算时间。本文对波这方向估计问题进行了研究并提出了一种采取降维处理的快速子空间算法，该算法利用阵列协方差矩阵的一个子矩阵快速得到信号子空问，无需特征分解，且无需估计整个协方差矩阵，只需估计该子矩阵，故快速算法运算复杂度远低于MUSlC算法，而性能损失并不太大。理论分析和计算机仿真结果表明此方法是有效的。