一种空时分布多径信号DOA-时延联合估计的ESPRIT方法

在城市密集环境下,由于局部密集多径反射信号不再符合点目标模型,传统多径参数(波达方向与相对时延)联合估计算法往往失效。针对此类问题本文考虑一种基于空时相干分布的多径模型,并在得到信道估计后将其转化至频率域去卷积获得空时联合信号子空间,由于多径扩展影响该信号子空间不再具有旋转不变结构,本文通过在联合信号子空间中抽取行向量构造不同的矩阵对,使各矩阵对在相位上满足旋转不变性质,然后,利用ESPRIT算法估计中心时延与中心DOA参数。与点目标ESPRIT方法相比该方法能够有效克服多径扩展影响,实现参数自动配对,且具有不敏感于多径分布形式的优点,仿真实验证明了其有效性。     

稀疏极化敏感阵列的波达方向和极化参数联合估计

该文采用稀疏分布极化敏感阵列(SD-PSA),研究了多目标波达方向(DOA)和极化参数的估计问题。首先建立稀疏极化敏感阵列信号模型;然后利用阵列的空间旋转不变性运用ESPRIT算法得出信号的高精度周期性模糊多值DOA估计;同时利用子阵列导向矢量之间的关系得出信号的极化信息和DOA的无模糊粗估计;最后利用DOA粗估计值解模糊,得到信号的高精度无模糊DOA估计。该文所提阵列的阵元间距大于半个波长距离,扩展了阵列2维物理孔径,一定程度上降低了阵元间的互耦影响,相应的信号DOA估计精度大大提高。仿真实验结果验证了该算法对信号DOA和极化参数估计的有效性。     

基于自适应步长萤火虫-多重信号分类算法的低空目标波达方向估计

该文针对传统多重信号分类算法(MUSIC)不适用于低空多径环境下目标波达方向(DOA)估计且谱峰搜索计算量大的问题,在解相干基础上,提出一种基于自适应步长萤火虫算法的多重信号分类算法.该方法通过对快拍数据协方差矩阵虚拟平滑实现多径信号的完全解相干和满秩相关矩阵的构造,利用自适应步长萤火虫算法实现谱峰搜索和目标角度估计.仿真结果表明,新方法能够在无孔径损失的情况下较好克服低空多径效应影响,快速、精确地估计目标波达方向.      

空间色噪声背景下双基地多输入多输出雷达低仰角估计方法

针对多径效应的影响,该文提出一种空间色噪声背景下双基地多输入多输出(MIMO)雷达低仰角估计方法。首先对双基地MIMO雷达中低仰角目标的多径环境进行建模,同时考虑发射和接收端的镜面反射信号,并用空间色噪声模拟漫反射。然后利用协方差矩阵求差方法消除未知色噪声的影响,在发射端和接收端进行空间平滑对多径信号解相干,即进行空间差分平滑处理。最后利用酉变换旋转不变技术(ESPRIT)算法估计目标的发射角(DOD)和接收角(DOA)。该文指出特殊情况下空间差分平滑协方差矩阵缺秩的问题,并提出一种修正的空间差分平滑方法。该算法对阵元数要求不高,适用于未知噪声背景及低信噪比环境,并且解决DOD与DOA联合估计的角度兼并问题。仿真实验表明了所提算法的有效性。     

基于Burg叠代的多径信号DOA估计算法

讨论了移动通信环境中的信号多径DOA估计问题，首先对典型算法作了简要回顾，然后给出了阵接收多径信号模型，给出了基于Burg算法的多径DOA估计算法原理，指出了该方法的特点，最后给出了计算机仿真实验结果。     

基于多帧相位增强的米波雷达低仰角目标DOA估计方法

针对米波雷达低仰角目标的DOA估计问题,该文提出一种新的基于多帧相位特征增强方法,所提方法可以有效解决低仰角条件下阵列接收信号中直达信号相位特征模糊问题,进而提高DOA估计精度。通过学习多帧原始数据的相位分布特征与理想环境下直达波信号的相位分布特征之间的复杂映射关系,有效削弱多径信号引起的相位误差,将增强后的相位信息与原始的幅度信息进行数据重组,并利用已有的超分辨算法进行DOA估计。通过计算机仿真实验和实测数据验证,该文所提方法在DOA估计性能以及泛化能力上优于基于物理驱动的MUSIC算法以及数据驱动的基于特征反演和基于支持向量回归的两种估计方法。     

基于JADE算法的盲DOA估计

研究了复杂多径环境下DOA估计问题,提出了基于JADE盲源分离算法的一种新方法.该方法在信号方向矢量没有任何先验知识的情况下,通过JADE盲辨识技术对阵列流型矩阵进行估计,并将多径环境下的方向矢量看成是由多个复正弦信号线性混合而成,进而利用频谱分析的方法实现信号的DOA估计.经过仿真验证,新方法可以对来波方位相同的2个信号进行分辨,且在多径环境下的稳定性要优于Toplitz近似算法,在信源数(含相干多径信号)大于阵元数时仍然可以使用.     

三正交分离式极化敏感阵列的波达方向估计

该文研究了分离式极化敏感阵列(SS-PSA)的多目标波达方向(DOA)估计问题。首先建立三正交分离式极化敏感均匀稀疏阵列的信号模型;接着利用阵列的旋转不变性采用ESPRIT算法计算出多值模糊DOA估计;利用该模糊DOA估计值对分离式极化天线进行空间相移的补偿,然后利用共点式极化天线之间的多维角度结构求出对应的虚拟DOA估计;最后通过提取多值模糊估计值和对应虚拟估计值之差的最小范数得到多目标的DOA估计。该文所提阵列采用分离式极化天线代替传统共点式极化天线,降低了阵列的互耦影响;采用稀疏阵列结构有效地扩展了阵列的物理孔径,大大提高了DOA估计精度。计算机仿真结果证明了该算法对分离式极化天线DOA估计的有效性和高精度性。     

一种相干分布源中心DOA快速跟踪算法

在智能天线和无线定位等技术中,精确跟踪目标的波达方向(DOA)十分重要。大多数传统的DOA跟踪方法都将目标信号看成是点源。但在密集的移动通讯环境中,信号的多径散射将引起信号能量的扩散,采用分布式信源模型更适合。因此,研究分布源的DOA跟踪技术更有意义和价值。针对相干分布源,本文基于均匀线阵提出了一种中心DOA快速跟踪算法。该算法首先通过正交紧缩近似投影子空间跟踪(OPASTD)算法实时更新信号子空间,然后利用一种低复杂度的方法估计分布源的中心DOA。本文算法避免了对样本协方差矩阵进行重复的特征分解,计算复杂度较低。算法的跟踪性能良好,并能有效跟踪多个分布源。此外,算法不需要分布源角分布形式的先验知识,稳健性好。仿真结果证实了算法的有效性。      

基于差分时间平滑的多径信号DOA估计

针对移动通信环境中,多径信号与独立信号共存的混合信号模型DOA估计问题,依据差分方法与时间平滑原理,提出一种改进的DOA算法。该算法增加了可分辨信源个数,同时提高了相干信源DOA估计的性能,仿真实验证明,该算法在混合信号模型下解相干性能优于传统空间平滑法。     

2-D DOA estimation in case of unknown mutual coupling for multipath signals

In this paper, two dimensional (2-D) direction-of-arrival (DOA) estimation problem in case of unknown mutual coupling and multipath signals is investigated for antenna arrays. A new technique is proposed which uses a special array structure consisting of parallel uniform linear array (PULA). PULA structure is complemented with auxiliary antennas in order to have a structured mutual coupling matrix (MCM). MCM has a symmetric banded Toeplitz structure which allows the application of the ESPRIT algorithm for 2-D paired DOA estimation. The advantage of the PULA structure is exploited by dividing it into overlapping linear sub-arrays (triplets) and spatial smoothing is employed to mitigate multipath signals. Closed form expressions are presented for search-free, paired and unambiguous 2-D DOA estimation. Two algorithms PULA-1 and PULA-2 are proposed to effectively solve the problem. Several simulations are done and the accuracy of the proposed solution is shown.     

时变WOC信道的二阶盲辨识与估计研究

时变及干扰严重是室内光无线通信应用的主要限制.本文引入基于二阶统计量的盲辨识信道估计与去噪策略,对WOC室内信道变化进行自适应跟踪.采用不同的WOC信道作为研究对象,完成了对噪声的估计及信道系数的预测.模拟中对SNR的跟踪范围达30dB,结果证明该方法对信道变化具有适应性.利用该方法对WOC进行改进,可以获得稳定、高效的WOC室内应用系统.     

一种有效的多径信号DOA估计算法

本文讨论了移动通信环境中的信号多径DOA估计问题,文中首先对典型算法作了简要回顾,然后给出了阵接收多径信号模型,给出了基于时间平均的多径DOA估计算法原理,指出了其存在的问题,并提出了一种有效的解决方法.最后给出的计算机仿真实验结果验证了提出方法的有效性.     

基于Toeplitz协方差矩阵重构的互质阵列DOA估计方法

针对基于互质阵列的欠定DOA估计方法对于虚拟阵元非连续部分利用率不高的问题,该文提出一种基于Toeplitz协方差矩阵重构的DOA估计方法。首先,从互质阵列差联合阵的角度分析虚拟阵元分布特性,结合其与协方差矩阵中各元素得到的波程差存在对应关系,将协方差矩阵进行扩展得到一个数据缺失的高维协方差矩阵;然后,根据矩阵填充理论,用迹范数代替秩范数进行松弛,对缺失元素进行填充;最后,利用现有root-MUSIC方法进行DOA估计。理论分析和仿真结果表明,该方法提升了虚拟阵元的利用率,从而增加了虚拟孔径和可估计信号数,同时无需对角度域进行离散化处理,有效消除了模型失配的影响,并且避免了正则化参数选取问题,提高了估计精度和分辨率。     

A MATCHED FILTER BANK BASED DOA ESTIMATION FOR ASYNCHRONOUS MULTIPATH CDMA CHANNELS

In this paper, a Direction Of Arrival (DOA) estimation algorithm is proposed for multiuser signals through uplink asynchronous multipath Code Division Multiple Access (CDMA) channels. The algorithm is based directly on the correlation matrices of matched filter bank outputs of desired user‘s multipath signals and it does not require that the elements of base station antenna array outnumber the multipath signals, which is necessary for the conventional sub-space based direction-finding algorithm. Simulation results show that the proposed algorithm estimates the DOA of multipath signals effectively and acceptably. The proposed algorithm has the prominent advantages of low complexity, simpleness and practicality, which make it much more suitable for practical application.     

DOA estimation of LFM signals based on STFT and multiple invariance ESPRIT

In order to improve the angle measurement precision of LFM signals with a low computational complexity, a direction of arrival (DOA) estimation algorithm STFT-MI-ESPRIT is proposed in this paper. The algorithm is based on short time Fourier transform (STFT) and multiple invariance estimation of signal parameters via rotational invariance techniques (MI-ESPRIT). Firstly, the STFT of the array element’s output is calculated and the signals are transformed to the time-frequency domain. Then the spatial time-frequency distribution matrix can be obtained through selecting multiple single-source time-frequency points in the time-frequency plane and the signal subspace can also be obtained using Eigen decomposition. Finally, the multiple rotational invariant equation of the array based on STFT is obtained and the closed-form solution is obtained using the multi-least-squares (MLS) criterion. The simulation results show that the proposed algorithm can improve the estimation precision greatly compared with the traditional ESPRIT-like algorithms and its computational complexity remains the same in general. This paper also proposes that the STFT-MI-ESPRIT algorithm can use partial rotational invariances of the array instead of all the rotational invariances, which can reduce the computational complexity on the basis of ensuring the estimation precision basically. The simulation results verify the effectiveness of the conclusion.     

利用空时平均最大特征值算法的DOA估计

利用阵列天线接收信号的空时平稳特性,在最大特征值法的基础上提出一种改进的DOA估计算法.通过对阵列输出采样协方差矩阵的修正,在低信噪比、小采样数的情况下,能有效改善DOA估计性能.理论分析和实验仿真表明,改进算法结构简单、收敛速度快,对多径信号具有很强的鲁棒性.