基于时域聚汇和补偿估计WLFM信号DOA的FRFT-MUSIC算法

本文提出了分数阶付氏变换(FRFT)-MUSIC算法估计多个宽带信号到达角参数(DOA)。该算法通过对到达角的初始估计,在时域内经补偿和聚汇将宽带线性调频信号的时变方向矩阵变换为固定的方向矩阵,然后利用分数阶付氏变换和MUSIC算法实现入射信号DOA估计。本文同时提出了一种对FRFT-MUSIC的组合估计方法以减少计算量。仿真实验证明了算法的有效性。     

基于空时频协方差矩阵重构的高效跳频信号DOA估计

为了充分利用跳频信号的空域信息来进行信号的DOA估计,在信号空时频分析的基础上,本文提出了一种基于协方差矩阵重构的高效跳频信号DOA估计方法。首先将接收信号的均匀线阵（uniform linear array, ULA）平均划分成2个子阵,分别对每个子阵接收到的信号进行时频分析,在时频域选择有效跳,构造每跳的空时频矩阵（spatial time-frequency distribution, STFD）,然后求得2个子阵的互协方差矩阵。将2个子阵的互协方差矩阵进行重构运算得到等效的信号子空间,最后构造空间谱多项式求根估计出信号的DOA。仿真结果表明该方法相比于以往改进类子空间算法能够有效提高估计精度和降低算法复杂度。      

时空DOA矩阵方法

本文提出了一种新的基于信号空时特征结构的高分辨二维DOA估计方法-时空DOA矩阵方法.该方法在保持原DOA矩阵方法无需二维谱峰搜索和参数配对等优点的基础上,利用阵元输出之间的互相关关系将空域的阵列观测数据变换到时空域,通过空时二维处理在时空域中衍生出大量虚拟阵元,从而大大减弱了传统方法中对阵列结构、排布方式和阵元一致性的约束,不需要匹配子阵,无冗余阵元与孔径损失,并适用于阵元排列不规则的阵列.仿真结果证明了该方法的有效性.     

宽带谱相关时空DOA矩阵方法

本文提出了一种新的基于信号时空特征结构的二维DOA估计方法－－宽带谱相关时空DOA矩阵方法。该方法利用信号的循环平稳特性实现了对宽带信号的有效处理,同时通过空时变换将传统的一维空域处理拓展到了二维空间处理,更充分地利用了信号的时域特征,从而大大简化了阵列结构,提高了算法的性能。理论分析与仿真结果表明,该方法既继承了循环平稳方法在谱估计方面的优势,又具有原DOA矩阵方法无需二维谱峰搜索和参数配对的特点。     

一种新颖的DOA估计算法

子空间类波达方向(Direction Of Arrival, DOA)估计算法的关键在于得到高质量的信号子空间估计。该文利用矩阵伪逆的双正交性,针对源信号不相关而其本身是色信号的情况,给出了一种新颖的DOA估计算法,它不需要知道噪声统计特性。该算法利用一组空时相关矩阵的结构化信息,能稳健而精确地估计出信号子空间,从而得到DOA的精确估计。仿真实验证实了所给算法的有效性。     

基于均匀线阵的混合源波达方向估计方法

文中提出了一种基于均匀线阵的混合源波达方向DOA估计的改进方法。该方法首先利用传统MUSIC方法估计出非相干信号源的DOA,然后接收数据协方差矩阵进行差分消除不相关源和噪声的影响,对其进行特殊的空间平滑去相干,从而利用重建的数据协方差矩阵估计相干源的DOA。此方法的特点是分别估计不相关信号和相干信号的DOA。优点是算法在估计出多于阵元数信号的前提下具有较高的DOA估计精度和稳健性。仿真结果表明此方法的估计性能优于空间差分平滑算法。     

基于空时频分析的多FH/DS信号DOA估计

提出了一种基于空时频分析的跳频/直扩(Frequency Hopping & Direct Sequence, FH/DS)信号的波达方向(DOA, Direction of Arrival)估计方法,该方法能够在欠定条件下(传感器数目小于信号数目)实现多个FH/DS信号的精确测向.首先对每个阵元的数据进行时频变换,得到全景时频图;再在时频域提取有效hop,并根据各阵元的时频值建立每点的空时频矩阵;最后分别运用基于线性空时频方法和二次空时频方法估计每hop信号的DOA.仿真结果验证了方法的有效性.     

基于L型阵列酉变换矩阵重构的二维DOA估计

二维空间信号波达方向（DOA）的估计是阵列信号处理的一个关键研究问题。经典的二维 MUSIC算法固然精度高,但此算法需要二维谱峰搜索,运算较为复杂。提出一种用于L型阵列的二维DOA估计算法,通过矩阵重构使得阵列输出矩阵变为中心对称矩阵,再利用酉变换矩阵将其由复值矩阵变为实值矩阵。该方法可以直接得到目标参数,不需要谱峰搜索,使得运算量大大降低。相比于 L 型阵列适用的增广矩阵束（MEMP）算法,该算法可以估计更多信源的DOA,并能获得较高的分辨率。计算机仿真结果表明,该算法具有较高的DOA估计精度。     

基于数字信道化和空时频分析的多网台跳频信号DOA估计

提出了一种基于数字信道化和空时频分析的多跳频信号DOA(direction of arrival)估计方法,该方法能够在欠定条件下(传感器数目小于信号数目)实现多个信号的精确测向.首先利用多相滤波器组实现数字信道化接收机的设计,然后对各子信道的数据进行时频分析,得到全景时频图;再在时频域提取跳频信号的有效hop,针对每个hop建立一个空时频矩阵;最后运用空时频方法估计每hop的DOA.仿真结果验证了方法的有效性.     

一种非平稳信号的DOA估计方法

利用空时频分布(STFD)矩阵估计非平稳信号DOA的关键是选择合适的时频点。用白化后的接收信号矢量构造STFD矩阵,利用该矩阵迹构造判决量来选择时频图的自项,将选择的自项的STFD矩阵平均,然后运用MUSIC算法来估计DOA。仿真证明:本文的方法可以很清晰的选出非平稳信号的自项,运用该自项点的平均STFD矩阵估计的信号DOA更准确。     

一种有效的二维DOA估计算法研究

为了获取用户空间位置,实现通信容量倍增的目的,采用时空DOA矩阵方法,并提出了一种有效的改进算法——时空虚拟DOA矩阵方法。做了60多次Monte—Carlo仿真实验,获得时空DOA矩阵方法和时空虚拟DOA矩阵算法的仿真结果。得到的结论是时空DOA矩阵具有很强的分辨能力,且能解决二维估计中的角度兼并问题,时空虚拟DOA矩阵算法可以估计超过阵元数的信号,具有较高的分辨性能和较好的稳健性。     

基于时空极化导向矢量的阵列信号多维参数联合估计

通过对极化敏感阵列的时域采样构造了具有旋转不变结构的矩阵对,该矩阵对分解的特征值与对应特征向量分别是旋转矩阵和阵列的时空导向矢量,利用该导向矢量和旋转矩阵直接得到信号的频率、二维波达方向和极化的联合估计,该多维参数计算方法具有虚拟阵元和较高的估计精度。简述了多维ESPRIT方法的基本原理,其配对方法采用了多个矩阵束具有相同的特征向量,两种方法均利用了的相同信息-矩阵束的特征值和特征向量,仿真实验验证和比较了两种方法的性能。     

用一种新的空时导向矢量联合估计CDMA信号波达方向与多径时延

本文针对CDMA系统提出了一种不需要训练信号而直接对接收的正常通信信号进行处理,实现感兴趣用户的波达方向(DOA)与多径时延联合估计的新方法.该方法是一种基于空时二维的MUSIC方法,首先建立了一种新的数据结构,并对其形成的相关矩阵进行特征分解,然后采用构造的新导向矢量对特征空间进行搜索.这种方法克服了要求接收信号数小于阵元数的局限,能有效估计时延不同、波达方向相差很小的多径信号的参数.     

DOA estimation of wideband sources using a harmonic source modeland uniform linear array

We consider the problem of estimation of the DOAs of multiple wideband sources incident on a uniform linear array (ULA) in the presence of spatially and temporally white Gaussian noise (WGN). The approach presented builds up on the IQML algorithm suggested by Bresler and Macovski (1986) for the case of narrowband DOA estimation. It is shown that the concept of an ARMA model for the observed data vector for the narrowband case can be generalized to model an appropriately stacked, space-time data vector obtained by combining the space-time samples. The coefficients of the corresponding 2-D predictor polynomial can be used to represent the null subspace of the wideband array steering matrix, and rooting of the polynomial at each frequency, separately, gives the DOA estimates. These separate estimates at multiple frequencies are combined into a single DOA estimate in a least squares sense. This leads to the formulation of an IQML like procedure for the spatial parameter estimation of wideband sources. Like its narrowband counterpart, the proposed approach is applicable to both noncoherent and coherent sources. The performance of the proposed method is studied via extensive computer simulations and by comparison with the Cramer-Rao bounds     

针状波束智能天线中基于最大特征值的DOA估计

本文针对应用于DS-CDMA系统的针状波束智能天线,提出了一种基于最大特征值的DOA检测算法.由于充分利用了CDMA系统特性,这种算法具有结构简单、运算量低、分辨率高的特点.理论分析和计算机仿真结果表明,它具有很高的稳定性和很强的抗多径的能力.     

高性能空时二维角度估计改进算法

干扰角度估计是数字阵列雷达抗干扰的基础,本文针对实际数字阵列天线阵元间距大于半波长导致大角度估计时阵元相位出现模糊问题,提出一种新的基于时空DOA矩阵的多目标高性能二维角度估计算法。该算法首先计算时空DOA矩阵并进行特征值分解,接着利用空时矩阵特征向量与来波导向矢量匹配特性,对估计得到的各导向矢量分别进行相位解模糊,进而利用导向矢量联立方程组,得到各来波角度信息的最小二乘解。相位解模糊过程主要通过计算多组模糊解对应的导向矢量与实际估计得到的导向矢量的相关性,选取相关值最大的一组模糊解作为真实解来实现。仿真与数字阵列天线实测结果表明,与时空DOA矩阵法相比,本文算法具有更高的测角精度和更加稳健的输出性能。      

宽带非高斯信号的二维波达方向估计方法

该文提出了一种解决宽带非高斯信号二维波达方向估计的方法。该方法利用相干信号子空间方法把宽带的阵列频域数据四阶累积量聚焦到同一个参考频段下,然后利用基于信号空时特征结构的时空DOA 矩阵方法来进行二维DOA估计。理论上证明该方法在高斯噪声环境下对宽带非高斯信号都具有很好的估计性能,通过计算机仿真也验证了该方法的有效性。     

Utilization of a unitary transform for efficient computation in the matrix pencil method to find the direction of arrival

In this study, we use the matrix pencil (MP) method to compute the direction of arrival (DOA) of the signals using a very efficient computational procedure in which the complexity of the computation can be reduced significantly by using a unitary matrix transformation. This method applies the technique directly to the data without forming a covariance matrix. Simulation results show that the variance of the estimate approaches to the Cramer-Rao lower bound. Using real computations through the unitary transformation for the MP method leads to a very efficient computational methodology for real time implementation on a digital signal processor chip. A unitary transform can convert the complex matrix to a real matrix along with their eigenvectors and thereby reducing the computational cost at least by a factor of four without sacrificing accuracy. This reduction in the number of computations is achieved by using a transformation, which maps centro-hermitian matrices to real matrices. This transformation is based on Lee's work on centro-hermitian matrices.     

低快拍下多输入多输出雷达中的角度估计算法

研究了双基地多输入多输出(MIMO)雷达中的角度估计问题,提出了一种低快拍下的MIMO雷达的离开角(DOD)和波达角(DOA)联合估计算法。该算法利用矩阵束方法从接收数据中构造出扩展矩阵来进行奇异值分解(SVD),进而进行二维角度估计联合估计。在低快拍数情况下所提算法的角度估计性能优于传统的借助旋转不变技术的信号参数估计(ESPRIT)方法,同时该算法能自动配对、无需谱峰搜索,而且复杂度也低于传统的ESPRIT算法。分析了所提算法复杂度,推导了克拉美-罗界(CRB)。仿真结果验证了该算法的有效性。