非圆信号二维DOA和初始相位联合估计算法

为了充分利用非圆信号共轭相关不为零的特性,提高空间到达角（direction of arrival,DOA）和极化参数估计精度,提出了一种信号DOA和极化参数估计的稳健算法.即构造2个非圆信号的4阶累积量矩阵,引入旋转不变子空间（estimation of signal parameters via rotational invariance techniques,ESPRIT）算法思想,利用这2个矩阵之间的旋转不变特性求出旋转因子,实现信号DOA和极化参数更精确估计.与2阶相域ESPRIT相比,改进的算法适用于任意极化状态的信号,提高估计信号的利用率,同时利用4阶累积量对高斯噪声的抑制性处理相关噪声,使估计信号的精度有了明显提升,并通过仿真结果验证了改进算法的有效性.

     

一种谐波信号源DOA估计的新算法

针对传统谐波信号源DOA估计中算法复杂、计算量大的问题,提出了一种互相关序列的修正协方差AR谱估计（CCS-MC）算法.CCS-MC算法首先利用均匀线阵的空域信号与复正弦信号互相关得到一个序列,然后对其进行功率谱估计,得出信号源的波达方向.与ISM、CSM算法相比,该算法不需要DFT变换、构造聚焦矩阵,大大降低了计算量,同时它在对相干信号源进行DOA估计时有效避免了阵列孔径的损失.仿真结果表明：该算法可以精确地估计出谐波信号源的波达方向,同时有效解决了CCS-PL算法所存在的严重角度模糊问题,改善了低信噪比条件下的DOA估计性能,更适合于谐波信号源的DOA估计.     

基于四元数MUSIC算法的声矢量传感器阵列二维波达角估计

利用声矢量传感器导向矢量和四元数之间的相似性,推导并建立了以四元数形式表示的导向矢量,给出了声矢量传感器阵的四元数模型,理论分析了导向矢量与噪声子空间的正交性,在此基础上提出了基于四元数MUSIC空间谱的二维波达角估计方法。仿真实验表明,四元数MUSIC算法的分辨力要优于矢量MUSIC算法,在低信噪比下具有较高的DOA估计精度,验证了四元数的正交性优势,同时本文方法不局限于L线阵和面阵,对其他阵型也具有普遍适用性。     

基于空间平滑算法的二维相干源DOA估计

基于均匀矩形阵列,利用2D Unitary ESPRIT算法二维参数自动配对的优点,运用二维空间平滑技术进行解相干,并结合虚拟阵列扩展的EVESPA算法,提出了相干源的2D-SS-EVESPA-DOA估计算法。该算法在多径环境下能精确估计出二维波达角,能实现多径波达方向的分组估计,而无需进行谱峰搜索;并实现二维角度的自动配对,二维参数自动配对,无需二维谱峰搜索。仿真实验证明了算法的有效性。     

基于修正ESPRIT算法的二维DOA估计

针对二维ESPRIT算法在求解相干信号的时候存在较大的阵列冗余度,为了降低计算量,提高算法的解相干能力,在双排平行均匀线阵的基础上,介绍了一种二维修正ESPRIT算法.通过对子阵的合并,摒弃了原协方差矩阵中的冗余数据,使得新构成的协方差矩阵的维数比原来下降了近33%,从而降低了特征值分解的维数,并且新构成的协方差矩阵可以对接收数据进行共轭重排再利用.理论分析和仿真实验表明,该算法降低了计算量,提高了对非相干信号的估计准确度,同时具有一定的解相干能力.     

复杂噪声背景下谐波信号频率估计新方法

利用待测谐波信号的周期性及混沌信号能量集中在低频部分的特性,提出一种将倍频法、小波包分解与互谱分析相结合的强混沌噪声背景下谐波频率估计新方法。首先,利用谐波信号的周期性,将采样数据等距取值构造谐波信号倍频的新数据序列,且倍频谐波偏离混沌能量中心频段;其次,利用小波包分析法对新数据进行多层分解,使倍频谐波信号与混沌噪声主能量分离;最后,对谐波信号能量集中的分量进行互谱功率谱分析,估计谐波频率。该方法适用于强混沌信号与强观测噪声共存背景下的周期小信号频率估计。仿真实验结果表明:该方法十分有效,且计算量小。     

二维传播算子DOA估计的改进算法

针对传播算子算法在低信噪比和小快拍数环境下进行二维DOA估计性能下降的实际问题,提出了一种改进的二维传播算子DOA估计方法.该方法继承了ESPRIT算法无需谱峰搜索的优点,并且利用线性运算代替特征分解求得旋转不变关系矩阵,再通过简单的除法运算实现方位角和俯仰角的快速配对,极大地降低了运算量.重新构造的协方差矩阵对接收数...     

空间非平稳噪声环境下的DOA估计新算法

针对环境噪声为白噪声而阵元噪声为空间非平稳的情况,文中提出了一种加性色噪声环境下的DOA估计新算法,该算法可以有效估计出加性色噪声相关矩阵,通过利用估计的噪声协方差矩阵对阵列数据相关矩阵进行预白化处理,克服了空间非平稳噪声对空间谱估计的影响误差,进而实现色噪声环境下DOA精确估计,理论分析和仿真结果均表明所提方法的有效性.     

基于四阶累积量的极化近场源距离、频率及到达角的联合估计算法

研究了由与坐标轴方向一致的偶极子对构成的均匀线阵。使用四阶累积量提出了一种极化近场源距离、频率及到达角(DOA)三维参数联合估计算法。该算法不需谱峰搜索且各参数自动配对,适用于任意加性高斯噪声环境。仿真结果表明,该算法在性能上优于相应的没有利用极化信息的算法。     

均匀圆阵波束空间二维DOA估计算法

摘要：为把适用于均匀线阵的ESPRIT算法、空间平滑技术等推广到均匀圆阵中,采用预处理技术将均匀圆阵从阵元空间映射到波束空间,采用实特征值分解方法得到信号和噪声子空间,并将二维MUSIC和ESPRIT算法结合起来．理论分析和模拟实验表明,该算法减小了计算量,提高了对非相干信号源的估计准确度,同时具有解相干的能力．     

一种基于L型阵列的二维波达方向估计的新方法

提出了一种在高斯白噪声环境下基于L型阵列的二维DOA估计的新方法。该算法利用阵列结构的特点首先计算3个互相关矩阵,然后用这3个互相关矩阵构造一个特殊的大矩阵,对其进行特征值分解获得信号子空间的估计,进而利用二维ESPR IT方法实现方向角与仰角的估计。该方法不需要谱峰搜索,能够很好地解决参数配对问题。仿真试验表明,该算法估计精度高、计算量小,有一定的实用性。     

提高二维DOA估计分辨率的改进MUSIC算法

针对经典二维多重信号分类(Multiple Signal Classification, MUSIC)算法在低信噪比和小快拍数情况下,分辨率受阵列孔径限制的问题,提出了一种改进的基于MUSIC算法的二维测向算法．该方法利用MUSIC谱函数极大值点处对方位角和仰角的二阶偏导数小于零的特性,通过对方位角和仰角求二阶偏导,构造了新的空间谱函数．对新的空间谱函数进行谱峰搜索,其负向谱峰所对应的角度就是目标的波达方向 (Direction Of Arrival, DOA)估计．理论分析和仿真结果表明,在低信噪比、小快拍数下,该方法对相近信源有更高的角度分辨率和更低的均方根误差,并且可适用于任何阵型．     

Y形阵列宽带信号二维来波方向估计

利用Y形阵列结构的特点,提出一种宽带信号二维来波方向的估计方法.该方法在相干信号子空间法的基础上,通过采用流型矩阵展开的方式获得聚焦矩阵,并针对聚焦后的协方差矩阵,利用基于子阵的ESPRIT算法和二维MUSIC算法进行联合估计,从而提高了测向精度且减小了谱峰搜索的范围.理论分析和计算机仿真实验表明,该方法对于非相干信号源和相干信号源都具有较好的估计效果,并具有较低的计算量.     

基于特征空间算法的非圆相干信源DOA估计

针对非圆相干信号的解相干问题,给出了一种新的特征空间算法(eigenspace-direction of arrival,ES-DOA)。利用信号源的非圆特性,虚拟地扩展了阵元个数,使阵列信息增至扩展前的两倍,对信号源数目的估计突破了M-1(M为阵元数)的限制;将信息量加倍后的协方差矩阵加以重构,给出一种新的特征空间算法进行解相干,最大限度地利用了噪声子空间与信号子空间的信息,避免了空间平滑思想的阵列孔径损失及最大似然算法运算量过大的问题;该方法还对信号源功率进行了估计,提高了对小能量信号的估计成功概率。仿真结果表明,该方法对波达方向估计具有很好的鲁棒性。     

四元数在均匀圆形矢量传感器阵列信号参数估计中的应用

四元数的四维超复数结构是一种正交结构,各矢量传感器分量保持其固有的正交性,从而提高了矢量传感器阵列的抗干扰能力以及分辨力。在均匀圆形矢量阵列信号的参量估计中引入四元数理论,建立基于四元素的电磁矢量传感器阵列信号接收模型。充分利用四元数的多维正交特性,结合四元数矩阵理论及已有算法对电磁矢量传感器阵列信号的波达方向和极化信息进行联合估计,仿真实验验证了方法的有效性。并与传统的基于长矢量的MUSIC算法(V-MUSIC算法)进行比较,结果表明,基于四元素的信号接收模型可显著提高信号参数的估计精度。     

基于瞬时互相关和STFT的LFM信号测向算法

现代电子对抗中,实现对线性调频(LFM)信号这种低截获概率雷达信号的精确测向已经非常重要.针对LFM信号提出一种无模糊、高精度的DOA估计算法.该算法首先计算单基线天线接收到的信号的瞬时互相关,然后通过短时傅里叶变换(STFT)提取互相关输出中的单频信号.利用该信号的频率与到达角之间单调的对应关系实现对到达角的无模糊估计.算法克服了相位干涉仪测向算法中存在的多值模糊问题,并且由于只需要单基线天线,所以能够应用于天线孔径尺寸受限的场合.对算法的性能进行了理论分析,推导了测向算法的精度和估计误差,并且理论推导了角度分辨率和测角实时性之间的量化关系,仿真实验结果表明了该算法的正确性和有效性.     

跳频信号2D-DOA与极化参数的欠定估计

为在欠定条件下估计跳频(frequency hopping,FH)信号二维波达方向(two dimensional direction of arrival,2D-DOA)和极化参数,从而有效辅助FH网台分选和信号识别、跟踪等,提出基于空间极化时频分析的联合估计算法.在建立FH信号极化敏感阵列快拍数据模型基础上,推导空间极化时频分布(spatial polarimetric time frequency distributions,SPTFD)的线性时频扩展形式SPSTFT,同时给出一种组合时频分布方法定位各跳(hop)信号在时频面上的自项区域,据此构造各hop的SPTFD和SPSTFT矩阵.利用SPSTFT/SPTFD矩阵中蕴含的信源极化-空域特征信息采取两种不同方法估计2D-DOA和极化参数.新算法无需多维参数寻优和配对,计算量小.仿真结果表明,本算法能在欠定条件下有效估计FH信号2D-DOA和极化参数,SPTFD矩阵法估计精度高,并能处理发生频率碰撞的hop.     

色噪声环境下的快速DOA估计算法

提出了一种色噪声环境下的DOA估计新算法。该算法通过协方差矩阵差法进行预处理，克服了色噪声对空间谱估计的影响。由于不需对变换后的数据矩阵进行特征分解，所以该方法具有计算量小的优点。计算机仿真结果证实了这一算法的有效性。     

基于虚拟阵列的相干信号快速测向算法

基于均匀圆阵提出了一种快速的解相干方法,该算法对均匀圆形阵列(UCA)的输出信号进行模式激励,使其成为虚拟阵列,利用阵列结构的特点来重构一个特殊的协方差矩阵,再根据ESPRIT方法成功地估计出相干信号的来波方向。该方法不需采用空间平滑技术,也不需谱峰搜索,减少了运算量,最后计算机仿真验证了该方法的有效性。