一种改进的加权空间平滑算法

对加权空间平滑算法计算加权因子时需要预估计信源方向的问题,提出 了一种新的相干信源波达方向估计的加权空间平滑算法。在计算加权矩阵时不需要知道信源 的先验信息,也不需要预估计信源方向,而是对原始阵列进行特殊结构的子阵划分,结合子 阵间的自、互相关矩阵对角度估计的贡献不同,采用嵌套的空间平滑算法得到加权矩阵,从 而实现相干信源的解相干和波达方向估计。本文算法相比原算法具有更优的加权因子、更好 的解相干 性能、更高的角度分辨率和角度估计的准确性。理论分析和仿真结果表明新算法的有效 性。     

一种附加约束的ESPRIT测向方法

经典旋转不变技术（ESPRIT）算法测向估计性能在大多理论情况下接近于克拉美罗下界,且其在计算量方面要明显优于多信号分类算法（MUSIC）。本文首先论述了经典ESPRIT方法,描述了广义特征值分布在单位圆附近的实际工程应用情况,并提出了一种将广义特征值附加约束在单位圆上的修正ESPRIT算法。理论分析和仿真实验表明,该算法同经典的ESPRIT算法相比,当阵列存在几何误差的情况下,可明显改善测向估计的性能。     

一种利用非圆信号特点的实值DOA估计算法

针对非圆信号波迭方向(DOA)估计问题,提出了一种ESPRIT类的实值DoA估计算法.根据信号源为实数的特点,分别求取接收数据的实部和虚部,形成实值数据,并对其加以重新组合,提高了数据利用率,减少了运算量,在此基础上利用新构造数据的结构特点形成一个实值对角矩阵,进而得到一种ESPRIT类的DOA估计算法.该算法通过使用两个选择矩阵获得旋转因子,避免了信道附加相位对DOA估计的影响.仿真实验表明,该算法具有分辨力高、估计精度高以及稳健性强等优点.     

一种高性能的二维波达方向估计算法

在二维虚拟ESPRIT算法的基础上,提出了一种高性能的改进算法。改进方法依照子阵数据直接空间平滑的思想对子阵数据进行预处理,用虚拟阵列变换技术实施阵列变换,采用波达方向矩阵法的思路计算二维角度参数。仿真结果表明,相比于空域平滑的DOA矩阵法和空域平滑的二维虚拟ESPRIT算法,该方法在低信噪比情况下对相干信号源具有更好的估计性能,对独立信号源,能够估计出超过子阵阵元数的信号。     

一种稳健的自适应图像平滑算法

图像平滑作为去除图像中含有噪声的图像增强处理技术，是各种与图像有关软件中必不可少的功能模块。优秀的平滑算法应该在有效处理含有多种噪声的受污图像时，仍具备良好的图像细节保持能力。为了能够在有效地处理含有多种噪声的受污图像的同时保持图像细节，提出了一种结合非线性和线性滤波器的稳健平滑算法，该算法是在分析几种细节保持能力良好的平滑算法(梯度加权平滑、自适应中值滤波、稳健平滑、边缘保持滤波器)的基础上，通过吸收上述几种平滑算法细节保持效果较好的优点，结合它们各自对不同噪声的适应性而得到的。针对含有多种噪声的受污图像，用该算法进行了去噪试验，多次试验结果表明，该算法在稳健地处理这些受污图像的同时，仍可以保持良好的图像细节，同时该算法还可以稳健地处理复杂的含噪图像，且具备良好自适应性，可以为涉及图像处理的软件架构，提供相应的算法支持。     

一种用于二维DOA估计的新颖Unitary ESPRIT算法

提出了一种基于双均匀线阵的特性新颖的Unitary ESPRIT算法。算法根据阵列接收数据,构造了一种实值数据形式,对其作实值奇异值分解,获得信号子空间。算法利用阵元几何的平移不变特性,构造了包含入射信号方位角和俯仰角的估计量。利用构造的估计量的特征值估计俯仰角信息,利用其对应的特征向量估计方位角信息,自动完成角度的配对。所提方法不仅保持了矩阵DOA估计算法和二维ESPRIT算法的优点,如自动的参数配对、不需要二维谱峰搜索等,而且能够在实数域中直接获得信号子空间,能够有效降低运算量。算法可以增加估计信号个数。仿真实验验证了算法的有效性。     

高效相干源DOA估计的ESPRIT新方法*

ESPRIT算法是一种速度快、精度高的常用算法,但它不能解相干。针对此缺陷,提出了一种新的高效相干源DOA估计的改进ESPRTIT方法,新方法对数据协方差矩阵的最大特征值对应的特征向量按一定方式进行重排处理,以此来重构需要解相干矩阵。它不仅解决了常规ESPRIT算法不能解相干的问题,同时相对常规ESPRIT算法计算过程大大简化。计算机仿真实验证明了该方法在解相干方面的良好性能,为解相干的ESPRIT算法在阵列信号处理的超高分辨领域开辟了新的途径。     

基于子空间跟踪的ESPRIT空间谱估计算法

在实际中接收天线与辐射源之间通常存在相对运动,此时传统的高分辨算法性能将严重下降,针对上述问题提出一种自适应信号波达方向即DOA估计算法。新算法以快速稳定的信号子空间跟踪算法为基础,结合ESPRIT算法实现DOA估计,不需要特征值分解,计算复杂度小。仿真实验显示新算法比基于幂迭代的动目标DOA估计算法具有更好的估计性能。     

基于ESPRIT的噪声抑制频率估计算法

在中低信噪比时,协方差矩阵受噪声影响较大导致ESPRIT算法性能降低,使其与克拉美罗下限(CRLB)有一定距离。针对该问题,提出一种基于ESPRIT的噪声抑制频率估计算法,利用信号频域内若干子带的谱线估计协方差矩阵,通过该矩阵的特征向量张成信号子空间,估计信号各分量的频率。实验结果表明,该算法能用于多个频率分量的信号分析,归一化频率估计的范围为 ,且性能接近于CRLB下限。     

阵列信号处理中基于MUSIC算法的空间谱估计

阐述了阵列信号处理中广泛采用的用于来波方向(DOA)估计的多信号分类(MUSIC)算法原理,理论分析了算法的实现过程,并结合Matlab实验,从理论和系统仿真两方面证明将此法用于确定目标方位角的实用价值,是一种有效的测量目标方位角的方法。     

An eigenstructure-based 2D DOA estimation method using dual-size spatial invariance array

A sparse planar array vertically placed in y-z plane is proposed to improve the angle estimation accuracy of sources in low angle region with reflection multipath.With two sizes of spatial invariances along both dimensions,the array estimates the azimuth and elevation angles using unitary ESPRIT(estimation of signal parameters via rotational invariance techniques).The first spatial invariance with a displacement of half-wavelength yields unambiguous coarse estimates of high-variance,while the second spatial...     

基于改进加权空间平滑的凸优化协方差估计

针对相干信号受到非均匀噪声的干扰,在低信噪比环境中常规DOA估计存在估计效果较差甚至失效的情况,基于改进加权空间平滑,提出一种使用凸优化构造最优权重矩阵的方法。改进加权空间平滑算法解相干的同时构造权重矩阵,再用凸优化重构无噪声权重矩阵,将平滑过的协方差矩阵加权,并用MUSIC算法进行DOA估计。仿真结果证实,所提方法相对于空间平滑（spatial smoothing,SS）、基于特征空间MUSIC的空间平滑估计（spatial smoothing and eigen space based MUSIC,SS-ESMUSIC）以及接收信号协方差矩阵秩最小化（spatial smoothing based covariance rank minimization,SS-CRM）算法能更好地抑制非均匀噪声和解相干,且减少了低信噪比的干扰,展现出更优良的分辨力和准确性。     

相干信号源DOA估计ESPRIT改进算法研究

ESPRIT算法是空间谱估计中的经典算法,算法仅适用于非相干信号。提出了一种基于SVD思想的ESPRIT改进算法,算法对接收数据阵列的协方差矩阵进行特征值分解,取能代表信号全部信息的最大特征值所对应的特征向量,并将它按照一定的方式进行矩阵重构,对重构后的矩阵进行SVD分解,从中取出信号子空间,然后按照LS—ESPRIT算法求解。通过大量仿真结果表明：该算法适用于解相干信号,并且效果优于基于空间平滑思想的改进ESPRIT算法;在解非相干信号的时候,改进算法效果优于常规的LS—ESPRIT算法。     

A distributed algorithm for H_infinity fixed_lag smoothing

In this paper,a new approach to H-infinity fixed-lag smoothing is developed by applying the innovation analysis theory.The smoother is derived by resorting to the augmentation state.However,being completely different from the previous work,the augmented state here is considered as just a theoretical mathematical tool for deriving the estimator.A distributed algorithm for the Riccati equation of the augmented system is presented.The calculation of the estimator does not require any augmentation.The comparison of the computation costs between the new approach and previous work is made.The main technique applied in this paper is the re-organized innovation analysis in an indefinite space.     

A distributed algorithm for H_infinity fixed_lag smoothing

In this paper,a new approach to H-infinity fixed-lag smoothing is developed by applying the innovation analysis theory.The smoother is derived by resorting to the augmentation state.However,being completely different from the previous work,the augmented state here is considered as just a theoretical mathematical tool for deriving the estimator.A distributed algorithm for the Riccati equation of the augmented system is presented.The calculation of the estimator does not require any augmentation.The comparison of the computation costs between the new approach and previous work is made.The main technique applied in this paper is the re-organized innovation analysis in an indefinite space.     

A distributed algorithm for H-infinity fLxed-lag smoothing

1IntroductionThe problemof estimating the values of a random(orstochastic) process given observations of a related randomprocess is encountered in many areas of science andengineering, i .e . communication, control , signalprocessing,economics and statistics [1] .There are twowell_known approaches for such problems .One is based onanL2or an H2criterion,where the estimators are designedto minimize thelinear meansquared error ,for example ,theWiener filtering and Kalmanformulation [2] .The oth…