信号稀疏分解降噪在DOA估计中的应用

提出了一种基于稀疏分解的阵列信号降噪方法。该算法是通过匹配跟踪（MP）的稀疏分解对阵列接收信号进行降噪,然后结合一般的MUSIC算法实现DOA估计。首先将对阵列接收数据分阵元通道独立进行基于MP分解的降噪处理,在不改变阵列流型的前提下,达到了对阵列信号降噪的效果,且在实际算法中分析了MP分解迭代终止阈值的确定。通过仿真分析证实了信号MP分解降噪的方法应用于DOA估计中的可行性。仿真结果显示,在低信噪比环境中,基于MP分解降噪后的MUSIC估计方法取得了更好的估计性能,因此证实了该算法的有效性。     

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．     

求根MUSIC初值设置和更新算法

作为波达方向(direction-of-arrival,DOA)估计的重要方法之一,求根MUSIC(root-MUSIC)算法在实际工程中常需选择一定初值、进而借助迭代对多项式求根。为了提高求根的计算效率和正确性,必须研究适合root-MUSIC的初值设置和更新算法.致力于此,本文根据root-MUSIC多项式根的分布特点,提出了以迭代初值到单位圆平均距离最短(least average distance to unit circle,LADTUC)为准则的root-MUSIC迭代初值设置和更新算法.理论分析和实验结果表明,该算法能有效避免错误解和加速迭代收敛速度,从而为root-MUSIC算法的实际工程化提供理论参考.     

利用延时预处理的DOA估计方法

针对MUSIC算法的分辨力和测角精度受到信噪比、快拍数等因素限制的问题,提出了利用延时预处理的波达方向(DOA)估计算法,该算法充分利用蕴含在接收数据延时相关函数中的信号角度信息.利用所有阵元接收数据的延时相关函数构造新的阵列输出矩阵进而得到新的协方差矩阵,对其进行特征值分解,得到噪声子空间,最后引入变尺度混沌优化算法来简化空间谱估计函数的构造和谱峰搜索过程.仿真实验表明,该算法分辨率和测角精度均优于MUSIC算法并且减小了计算时间.     

几种DOA估计算法分析

通过对波达方向算法中的延迟-相加算法、Capon最小方差算法和MUSIC算法分别进行讨论，并在相同条件下对3种算法分别进行仿真，仿真结果证明MUSIC算法性能最好．     

几种DOA估计算法分析

通过对波达方向算法中的延迟-相加算法、Capon最小方差算法和MUSIC算法分别进行讨论,并在相同条件下对3种算法分别进行仿真,仿真结果证明MUSIC算法性能最好.     

波达方向(DOA)估计方法的研究

本文在介绍传统的DOA估计技术基础上，针对其不足之处，介绍了近年来DOA估计中出现的新的信号处理技术，主要包括高阶累积量、高阶谱技术、时频分析技术、循环平衡信号分析与处理技术等，并介绍了这几种方法的主要基本思想及应用背景。最后给出了MUSIC算法、ESPRIT算法及基于累积量的DOA估计算法的仿真结果。     

一种改进的SRP-PHAT宽带信源DOA估计算法

针对离散联合可控响应功率和相位变换（DSRP-PHAT）算法用于宽带信号DOA估计时精度不稳定问题,在线性阵列条件下提出了一种改进算法（IDSRP—PHAT）．该算法首先计算各时延对应的角度,对其进行排序,然后通过滑窗法计算波束功率并反推得到波束角度,最后在峰值搜索中采用加权求和的方式估计DOA．仿真实验表明,相比DSRP-PHAT算法,IDSRP-PHAT算法提高了平均估计精度,同时也消除了不同DOA带来的精度差异．     

基于旋转不变阵列的分段平稳信号欠定DOA估计

为克服KR-MUSIC算法限定阵列为均匀线列阵、需要空域谱搜索、计算量较大的缺点,提出了一种基于旋转不变阵列的DOA估计算法,扩大了应用范围,且算法通过解析运算估计DOA,避免了计算量较大的谱搜索.该算法可估计的DOA个数由KR-MUSIC方法的2N-1增加到N²/2.仿真结果表明,在同样信噪比、帧长和帧数条件下,本文算法的性能要优于KR-MUSIC算法.     

适于相干信号DOA估计的改进矩阵差分方法

提出一种适用于色噪声背景下窄带信号的波达方向估计方法. 假设未知色噪声协方差矩阵具有对称的Toeplitz结构,利用线性变换改变阵列协方差矩阵,并与阵列协方差相减,理论上消除了噪声对算法估计性能的影响. 新差分算法适用于信号不相干或仅有2个信号相干的波达方向估计. 当相干信号多于2个时,通过与空间平滑算法结合,拓展了算法的应用范围. 与传统差分算法相比,新算法避免了“伪”波达方向估计,降低了计算复杂度. 仿真实验结果表明,新算法具有优越的估计性能.     

非圆信号的二维相干测向新方法

传统的二维相干测向算法都是针对圆信号提出的,且要求大快拍数和较多阵元数,在低信噪比时估计性能较差.通过充分利用非圆信号的特点和L型阵列的结构优势,提出了一种非圆信号的二维解相干新方法.该方法利用阵列接收信号数据及其共轭信号数据,重新构造阵列接收数据矩阵,有效地扩展了阵列孔径;同时,提出了一种修正的空间平滑技术进行解相干,最后采用ESPRIT算法实现相干信号的二维DOA估计.所提方法具有阵列利用率高的优点,能够有效弥补传统二维测向算法阵列利用率低的缺点,提高了ESPRIT算法在低信噪比时的估计性能.实验仿真结果表明,所提方法能够有效实现二维相干信号估计并且估计性能优良.     

采用变对角加载多级维纳滤波方法抑制机载雷达杂波的研究

受机载雷达体积和重量的限制, 传统方法难以在低复杂度下达到最优雷达杂波抑制效果. 该文在分析多级维纳滤波结构基础上, 提出了一种变对角加载多级维纳滤波的空时二维自适应处理方法, 通过理论推导, 建立了新方法的后向递推算法, 并应用新算法抑制机载雷达杂波. 仿真结果验证了该算法的可行性和有效性. 在低维滤波器结构下, 该算法性能优于相关传统方法, 鲁棒性强. 在机载雷达杂波抑制中, 该算法能获得-80dB的零陷深度, 可实现良好的杂波抑制效果, 具有实际工程应用前景.     

多通道阵列相干源波达方向超分辨估计

采用发射阵列分布式布阵、接收阵列密布阵的多通道阵列,提出了一种虚拟子阵积累算法,在获得空间分集增益的同时可以超分辨估计相干源的波达方向.先通过正交信号分选的方法在接收端得到虚拟子阵,然后叠加积累各虚拟子阵接收数据的协方差.该算法利用空间分集克服了目标闪烁,同时具备解相干的能力,且避免阵列物理孔径的损失.理论分析和仿真结果表明,该算法可以有效处理多通道阵列相干源波达方向估计.     

基于分形天线阵列的快速DOA估计算法（增刊）

针对智能天线要求结构尺寸小和测向算法收敛快的问题，在深入论述分形天线阵列技术和降秩理论的基础上，提出基于Cantor线性阵列天线的快速DOA估计算法。不仅使得智能天线的结构尺寸减小了30%，通过多级嵌套维纳滤波器前向递推的方法，子空间的分解和维数确定可同时进行，不需要估计接收信号的协方差矩阵和对其作特征值分解，运算量可以明显降低，收敛速度快。该方案具有很好的理论价值以及应用前景，蒙特卡罗仿真结果表明了本方法的有效性。     

DOA estimation of coexisted noncoherent and coherent signals via sparse representation of cleaned array covariance matrix

A new direction finding method is presented to deal with coexisted noncoherent and coherent signals without smoothing operation. First the direction-of-arrival (DOA) estimation task is herein reformulated as a sparse reconstruction problem of the cleaned array covariance matrix, which is processed to eliminate the affection of the noise. Then by using the block of matrices, the information of DOAs which we pursuit are implied in the sparse coefficient matrix. Finally, the sparse reconstruction problem is solved by the improved M-FOCUSS method, which is applied to the situation of block of matrices. This method outperforms its data domain counterpart in terms of noise suppression, and has a better performance in DOA estimation than the customary spatial smoothing technique. Simulation results verify the efficacy of the proposed method.     

阵列测向系统性能分析与仿真

测向模糊和测向精度是阵列测向系统的重要性能指标,特别是在阵元间距与载波波长之比很大时,不同的阵列结构的测向模糊特性有明显的不同,通过对测向模糊的理论分析,利用MUSIC算法,在八元均匀园阵和七元均匀L阵及非均匀L阵的基础上,对测向系统进行了性能仿真。根据对这三个不同阵列的模糊性和测向精度的比较与分析,得出了具体阵列的设计方案。     

一种特殊阵列实现DOA估计的方法

提出了一种基于特殊阵列形式实现DOA估计的方法,在均匀线性阵列（Uniform Linear Array,ULA）上增加一个阵元,将阵元放在特定的位置,得到一组特殊的阵元组合,打破了均匀线阵中导向矢量的周期性,成功地避免了角度估计模糊.此外,该方法在同等硬件资源的条件下,得到了更多阵元组合,可以获得更高的阵列方位分辨率.提出了一种适用于新阵列结构的矩阵分块空间平滑算法,利用其导向矢量的局部周期性将其数据协方差矩阵分块空间平滑后,重新组合得到修正后的数据协方差矩阵,实现了相干信号源的DOA估计.