基于压缩感知DOA估计的稀疏阵列设计

根据格拉姆(Gram)矩阵优化测量矩阵的方法,给出了一种基于压缩感知波达方向(DOA)估计的均匀线阵的稀疏阵列设计方法.该方法不需要对阵列的输出数据进行压缩采样,直接利用稀疏阵列的输出数据,然后利用稀疏恢复算法求解DOA估计信息.实验仿真证明,相比于原均匀线阵,所提方法在阵元数目较少且信噪比较低的情况下具有更好的DOA估计性能.     

六角形阵列相干信号二维DOA估计

提出了一种基于扩展重构相关矩阵去相干的二维DOA估计算法。针对六角形阵列的结构特点,首先对各个阵元的接收数据求其共轭矩阵来扩展阵列,扩展后的阵列分为3个六角形子阵列,以此为基础,求得各子阵列的自相关矩阵及互相关矩阵来扩展重构相关矩阵,从而实现解相干的目的,最后利用二维MUSIC算法进行DOA估计。该算法在不减少阵列有效孔径的前提下,增加了可估计相干源数目,并且能够得到较好的估计性能。最后,通过计算机仿真证实了该算法的有效性。      

修正的MUSIC算法在相干信源DOA估计中的应用

引用了两种修正相关矩阵最大似然(ML)估计的方法对MUSIC算法进行优化,对相干信源的波达方向(DOA)进行估计。前向空间平滑算法要求阵列的平移不变性,将阵列划分为若干相互交叠的子阵;前向-后向空间平滑要求阵列的旋转不变性,应用了相关矩阵的倒置矩阵。两种方法均可以修正阵列接收信号的相关矩阵的最大似然估计,使之满足MUSIC算法的前提条件。计算机仿真证明两种算法改善了传统的MUSIC算法对相干信源进行DOA估计的性能,前向-后向空间平滑算法作出了比较准确地估计。     

波形相关矩阵未知情况下单基地MIMO雷达中一种改进MUSIC的DOA估计算法

该文研究了波形相关矩阵未知情况下多输入多输出(MIMO)雷达中的角度估计问题,提出了一种单基地MIMO雷达中改进多重信号分类(MUSIC)的到达角(DOA )估计算法。该算法可以在波形相关矩阵未知的情况下工作且性能优于传统的传播算子(PM)和借助旋转不变技术估计信号参数(ESPRIT)算法以及基于接收信号重构的MUSIC算法。该文算法可以扩展到任意阵列结构的MIMO雷达中进行角度估计。该文还给出了单基地MIMO雷达中DOA估计的克拉美罗界(CRB)。仿真结果验证了该算法的有效性。     

未知信源数量DOA估计方法

针对传统阵列天线来波方向（Direction of Arrival,DOA）估计算法需要准确获取信源数量的问题,提出了一种未知信源数量类多重信号分类（Multiple Signal Classification,MUSIC）DOA估计方法。首先根据阵列天线的多个快拍数据估计输入信号自相关矩阵;其次对信号自相关矩阵进行特征值分解,并使用重构相关矩阵的方式实现信号分量的抑制;最后结合传统MUSIC谱估计算法实现未知信源数量条件下的DOA估计。仿真实验表明,所提算法的复杂度较低,且DOA估计误差性能接近传统MUSIC算法。     

一种有效降低复杂度的2×1D维纳滤波信道估计方法

在应用于正交频分复用(OFDM)系统的信道估计方法中,维纳滤波是一种估计性能较好的算法,但该方法实现时,需估计噪声方差和多普勒频率,并根据估计的这两个关键参量进行实时相关矩阵的计算,复杂度较高。为此,提出了一种基于关键参量固定值的离线产生相关矩阵来简化维纳滤波信道估计方法。仿真结果表明本方法在性能损失不大的情况下,大大地降低了实现复杂度。     

基于缺失数据模型的长码直扩信号的伪码估计

 在信号截获应用背景下,提出了一种新的缺失数据模型用于长码直扩信号的盲同步和伪码估计.在同步环节中,传统短码同步算法Frobenius范数最大法被扩展至缺失数据模型并验证了渐进有效性;在伪码估计环节,提出了一种低计算复杂度的用于加权低秩逼近的交替投影算法.由于本文提出的方法能够直接利用接收数据,而不仅仅是它的自相关矩阵,仿真表明其性能明显好于传统的只依赖自相关矩阵的算法,特别是在短数据场合.     

具有良好宽容性的逆波束形成干扰抑制算法研究

在阵列信号处理中,逆波束形成干扰抑制算法利用干扰的方位信息估计干扰信号从而进行干扰抑制,但在复杂海洋环境中阵列接收的干扰信号往往存在相位随机扰动,此方法估计的干扰信号与实际干扰信号有较大偏差,造成干扰抑制效果不理想。为适应干扰相位的随机扰动,具有良好宽容性的逆波束形成干扰抑制算法充分考虑随机扰动的存在,利用干扰重建矩阵估计干扰信号,此时估计干扰信号更接近实际干扰信号,保证干扰抑制有较好的结果。该文算法充分考虑了复杂海洋环境中干扰信号的相位扰动,可以获得较好的干扰抑制效果,提高了算法的宽容性。理论分析、计算机仿真结果均表明该文算法的有效性。     

基于互质阵列的相干与非相干目标DOA估计算法

提出基于互质阵列的相干与非相干混合目标空间达波方向(DOA)估计算法。首先,基于差协同阵等效的概念,将互质阵列相关矩阵的元素重排形成增广相关矩阵;然后采用矩阵重构对增广相关矩阵进行解相关处理;最后,对解相关的增广相关矩阵进行多重信号分类(MUSIC)空间谱搜索,实现对目标的DOA估计。仿真结果表明,该算法可实现对数目多于互质阵列物理阵元的相干与非相干混合目标的DOA估计。对比矩阵重构、前向空间平滑和前后向空间平滑3种解相关算法,矩阵重构解相关获得了更大的可分辨目标数目,在低信噪比(SNR)下呈现出更佳的估计误差性能,而空间平滑解相关在低快拍情况下具备更优的估计误差性能。     

低信噪比下基于L型阵列的信源个数和DoA估计

低信噪比（signal-to-noise ratio,SNR）或小接收快拍数条件下,经典波达方向（direction of arrival,DoA）估计算法存在估计误差较大的缺点。针对该问题,充分利用L型阵列接收数据的自、互相关信息,给出一种适用于低SNR和小接收快拍数据环境的信源个数及DoA估计算法。该算法首先利用接收数据互协方差矩阵所得自相关矩阵的特征值,给出了一种信源个数估计方法;进而提出了一种新的二维DoA估计方法。计算机仿真验证了该算法在低SNR及小接收快拍数情况下的有效性。     

基于矢量传感器MIMO雷达的DOD DOA和极化联合估计算法

该文研究了一种基于多输入多输出(MIMO)电磁矢量传感器阵列雷达目标波离角(DOD),波达角(DOA)和极化联合估计问题。提出一种新型矢量阵MIMO雷达系统模型,发射阵列采用常规阵元,而接收阵列采用电磁矢量传感器。在此基础上,该文提出4维MUSIC, ESPRIT和迭代1维MUSIC 3种联合参数估计算法。其中迭代1维MUSIC算法首先利用矢量传感器的内在结构特点获得目标DOA预估计,随后采用MUSIC算法对DOD和DOA分别进行1维搜索获得目标角度的高精度估计,最后给出一种基于ESPRIT的目标极化估计算法。迭代1维MUSIC算法可用于不规则阵列,对接收阵列约束较少,无需2维搜索及多维搜索,还可以利用矢量阵特点扩展阵列孔径提高DOA估计精度。此外,论文还推导了DOD, DOA和极化联合估计的CRB。仿真实验表明,与前两种算法相比,迭代1维MUSIC算法具有与CRB更接近的估计精度。     

频率选择性慢衰落信道下的快速频率估计

给出了在频率选择性慢衰落信道下适用于突发传输的两种快速频偏估计算法。针对慢衰落选择性信道下的频率估计问题,两种算法均给出了一个简单的闭式解,且算法实现无需任何信道幅度信息。第一种算法要求用于频率估计的训练序列的自相关矩阵具有对角特性,第二种算法使用周期的训练序列,两种算法所需的运算量大大低于最大似然估计算法。仿真结果显示,在较高信噪比下两种算法均具有较好的估计性能。     

用滤波器组构成的传送多路复用器结构实现MMSE盲信道均衡

冗余滤波器组构成的传送多路复用器可以用来对FIR信道进行估计和均衡.本文提出一种在FIR滤波器组框架结构下,首先利用信号的相关矩阵对信道进行估计,然后在此基础上用MMSE准则下设计的FIR均衡器对数据进行均衡的盲算法.该均衡算法的性能要明显好于基于ZF准则的方法,并且在消除ISI的同时可以抑制噪声的影响,从而使系统的输出信噪比达到最优,而增加的复杂度很有限.文中最后在两种典型信道下对所提出的盲信道均衡算法进行了仿真,结果验证了上述性能.     

基于粒子滤波的宽带信号波达方向估计

利用粒子滤波对不同频率点处的目标阵列流形进行跟踪,实现宽带信号波达方向估计.该算法基于当前时刻的观测信息,无需估计观测协方差矩阵,使得在短数据情况下仍能够取得优良的估计性能.同时算法从一组随机的初始值出发,无需预估计波达方向,并且递推过程是基于极大似然估计的思想,具有解相关的能力.计算机仿真验证了算法在短数据、低信噪比...     

基于空间时频分布的高频雷达接收阵校正

传统阵列校正大多使用目标的空间相关矩阵,利用信号的时域或频域信息对阵列的幅相误差进行估计。但在实际应用中,由于时域信号信噪比无法满足要求,频域信号快拍数目又过少,导致无法准确估计出目标的空间相关矩阵,从而极大地影响了阵列的校正效果。针对此问题,首次利用空间时频分布理论进行阵列校正,通过时频点的选取提高信噪比,使校正效果和误差容限得到提升。通过计算机仿真给出了该方法与传统方法的性能对比,最后将该方法应用到实测雷达数据中,验证了校正的有效性与可行性。     

LTE系统中有关维纳滤波信道估计的性能分析

基于LTE系统下行信道中离散分布的导频符号,本文提出了一种时频维纳滤波信道估计方法。分别在频域和时域使用维纳滤波方法获得信道响应。这种方法有两种实现形式：一种是利用自相关矩阵计算导频部分的信道响应,再利用插值算法获得数据部分的信道响应,另一种是利用互相关矩阵直接计算导频和数据部分的信道响应。在瑞利衰落信道环境下进行MATLAB仿真,维纳滤波相比LS算法性能有很大提高,时频维纳滤波信道估计算法的性能优于LMMSE算法,自相关时频维纳滤波信道估计算法性能优于互相关时频维纳滤波信道估计算法。     

基于均匀圆阵的扩展信号二维方向角估计

直接利用均匀圆阵的阵列流形,建立对点信号和小角度扩展信号都适用的数学模型。根据系统数据矩阵不存在扰动和存在扰动两种情况,分别采用最小二乘(LS)法和加权总体最小二乘(WTLS)法估计单个扩展信号的二维方向角,并分析了最小二乘估计算法的数值稳定性。此方法充分利用了均匀圆阵的良好性能,不仅对信号类型,而且对系统扰动都具有顽健性。计算机仿真证明了此方法的有效性。     

基于稀疏协方差矩阵迭代的单快拍气流速度估计算法

该文研究基于声传感器阵列的单快拍气流速度估计问题。首先,根据声波在亚音速和超音速气流中的传播特性,针对特定的测量装置,建立了声传感器线性阵列的输出模型。在此基础上,提出一种稀疏协方差矩阵迭代的单快拍(Sparse Covariance Matrix Iteration with a Single Snapshot, SCMISS)气流速度估计算法,与其他稀疏估计方法相比,该文提出的SCMISS算法无需正则化参数选择,计算量更低,具有更强的实时性,且只需单快拍采样数据就可对亚音速和超音速气流速度进行统一估计。最后,为了评价所提算法的估计性能,推导了气流速度估计的克拉美-罗界(Cramr-Rao Bound, CRB)表达式。仿真实验验证了该算法的有效性。     

存在互耦误差条件下的米波雷达低仰角测高算法

由于多径效应的存在,雷达在低仰角跟踪时除了接收到目标的直接回波外,还会接收到与直接回波相干的地(海)面反射的多径信号.针对存在阵元间互耦情况下的米波雷达低仰角测高问题,本文提出了一种改进的加权空间平滑算法.首先,通过特殊的子阵划分方式,使互耦误差和波达方向估计的代价函数无关,使之转化为无互耦误差条件下波达方向估计问题.然后,直接利用阵列接收数据求得最优加权矩阵,对子阵输出的自相关矩阵和互相关矩阵进行加权空间平滑,改善解相干的性能,提高存在互偶误差情况下米波雷达低仰角波达方向估计的精度.理论分析和计算机仿真都表明了新算法的优越性.     

均匀圆阵中盲联合角度和时延估计方法

提出了均匀圆阵中一种盲联合角度和时延的估计方法（BJADE）。对阵列天线输出的过采样样本的Fourier变换后信号进行分析，表明此信号具有三线性模型特征。该算法先利用三线性交替最小二乘（TALS）算法估计出方向矩阵和时延矩阵，然后利用时延矩阵的Vandermonde特征、基于最小二乘方法进行时延估计；利用方向矩阵结构特点和基于最小二乘方法进行二维角度估计。仿真结果说明BJADE方法具有较好角度和时延估计性能，且在过载情况下仍有较好的性能。该方法无须信道冲激响应，是一种盲、健壮的联合处理方法。