基于部分重合信号的空间谱估计新方法

为了提高色噪声背景下空间谱估计多重信号分类(MUSIC)算法的分辨率,根据诱饵信号覆盖雷达信号时,实际被动测向系统接收脉冲信号部分重合的特点,提出了一种色噪声背景下空间谱估计的新方法。首先对接收数据进行分段,然后估计每段数据的信源数,最后对各段接收数据的协方差矩阵对角线进行归一化,利用协方差差值MUSIC算法,给出各信号的协方差矩阵,通过多次谱峰搜索,分步得到信号波达方向(DOA)估计结果。计算机仿真及实际系统测试均验证了所提出的方法是可行的。     

基于四元数MUSIC的双极化散射中心参量提取

针对既有水平极化发射水平极化接收,又有垂直极化发射垂直极化接收数据的双极化雷达目标散射中心模型,提出用四元数MUSIC算法进行参量提取。该算法首先将hh和vv数据用四元数联系起来,然后采用MUSIC算法的思想,构造四元数信号子空间和四元数噪声子空间,并利用四元数噪声子空间和四元数信号子空间相互正交的特性,通过谱峰搜索估计双极化散射中心的参量。同复数域的MUSIC算法相比,四元数MUSIC算法在信噪比较低时仍能较好地估计出散射中心参量。仿真实验验证了算法的有效性。     

基于数据融合的辐射源目标定位EM算法研究

对于辐射源目标无源定位,充分利用冗余数据,降低系统误差,提高定位精度和算法普适性在现实工程应用中有着十分重要意义。提出了一种基于数据融合的期望最大化(EM)定位算法,通过对采样数据进行集中融合处理后极大化更新参数集,然后再迭代计算,直到达到阈值设定,最终确定目标估计位置。仿真结果表明,采用EM算法,可以有效利用多种定位方法的冗余采样数据,在强噪声环境下,可以快速有效地提高系统的定位精度,并对多个密集目标实现区分。     

阵列单元取向对DOA估计的影响

针对以往DOA估计算法中智能天线系统的阵列单元模型多采用全向振子的情况,分析了当天线单元存在方向性时对MUSIC算法估计信号到达角的影响,并在进行阵元互耦校正后,讨论了影响MUSIC算法分辨率的一些因素,通过计算机仿真结果的比较表明单元取向、阵列方向性、信噪比对到达角分辨率有较大的影响。     

基于改进MUSIC算法的二维DOA估计方法

提出了一种改进的二维MUSIC算法,该算法通过重构阵列接收数据协方差矩阵来降低入射信号源间的相关性,抑制信号子空间向噪声子空间的扩散,从而解决用MUSIC算法估计相干信号源到达方向(DOA)时的漏估计问题.该方法不仅对相关信号源的DOA估计有好的特性,也可以提高非相关信号源的DOA估计特性,而且计算量也没有大的增加.仿真试验证明了改进算法的有效性.     

基于SOPC技术的阵列信息处理技术实现研究

传统波达方向估计采用MUSIC算法进行估计时,当出现信号相关、低信噪比以及角度相近时,效果较差.在此基础上文中采用一种改进的MUSIC算法来实现对波达方向的可靠辨识.由于改进的MUSIC算法计算量较大,因此利用FPGA芯片以及硬件系统的SOPC(System On the Programmable Chip,可编程片上系统)技术,结合嵌入式软核与硬件加速的方法,设计并实现了阵列信息的高速处理与并行计算.     

一种阵元位置误差条件下的DOA估计方法

针对存在阵元位置误差时多重信号分类(MUSIC)算法的信号波达方向(DOA)估计性能严重下降的问题,结合微粒群(PSO)算法,提出了一种在阵元位置误差情况下的DOA估计方法.该方法首先根据MUSIC算法原理拟合校准目标函数,然后运用PSO算法对函数进行寻优,再校准误差矩阵,最后利用MUSIC算法进行DOA估计.通过不同的参数设置条件下仿真结果比较,选择估计性能最好的一组作为PSO算法的关键参数设置,并对比了校准前后MUSIC算法的DOA估计性能.仿真结果表明:本文方法能够有效改善MUSIC算法的角度分辨能力.     

一种反辐射导弹抗非相干诱饵的新方法

针对雷达和非相干诱饵的功率和相关性特点,利用噪声子空间的不变特性,提出了改进的子空间DOA估计方法,与MUSIC算法相比,不仅对空间分布很近的信号有更高的角分辨力,而且对功率不等的信号和相关性较强的信号均能很好地分辨,将此方法应用于被动雷达导引头中,能够很好地分辨雷达和非相干诱饵,计算机仿真结果和实测数据均验证了算法的性能．     

基于MUSIC算法的矢量水听器阵源方位估计

矢量水听器阵的每个阵元同时测量声场中的声压量和质点振速的3个正交分量,相对于声压水听器阵来说,矢量阵获取声场中更多的信息.利用矢量阵所获得的速度场的信息可去除目标方位估计中的180°模糊.多重信号分类(MUSIC)算法是通过对数据协方差矩阵进行本征分解获得信号空间谱估计的方法.本文采用矢量水听器均匀线阵研究了利用MUSIC算法对声源进行方位估计,以提高对源方位的估计精度.仿真结果表明,在SNR=10dB的条件下,相对于常规波束形成器输出,MUSIC空间谱的主波束宽度锐化了30°左右,旁瓣降低了16dB左右,利用MUSIC算法可提高对源的定向精度及对多目标的分辨能力.     

智能天线DOA估计技术研究

智能天线DOA估计技术中子空间分解类算法存在计算量大和采样数据多的缺点,为实现实时准确的DOA估计,提出一种在局部信号空间搜索谱峰的改进MUSIC算法,与经典算法仿真对比,结果表明改进算法运算量明显降低.此外,为克服传统算法采样数据量大且存在冗余的不足,研究基于压缩感知的DOA估计方法,即由阵列数据通过阵列流型矩阵重构出空间稀疏信号,从而估计目标信号的DOA,实验结果表明该方法估计效果显著,且性能优于传统算法.     

基于AR模型的反辐射导弹检测算法

根据反辐射导弹(ARM)的特点及其雷达回波信号中速度、加速度等特征,提出了一种新的基于AR模型的ARM检测算法．该方法通过建立二阶AR模型、估计代表不同目标的模型极点并由此估算目标加速度来判断目标性质．该方法不仅可以在雷达已跟踪上ARM载机后采用,而且可以适用于雷达搜索扫描时．仿真结果表明该方法具有分辨率高,对雷达脉冲重复频率PRF及积累脉冲数要求不高的特点,在低的PRF、及少的积累脉冲下,利用该方法仍可有效地识别检测出ARM．     

电力变压器局部放电方位估计的仿真研究

提出了一种基于改进MUSIC算法的变压器局部放电源方位估计的方法,该方法在变压器油箱外壳安装超声相控阵接收传感器,通过传感器阵元接收放电源辐射的超声波信号。应用改进MUSIC算法对接收信号进行空间谱分析,完成变压器内一个甚至多个局部放电源的方位估计。仿真结果表明,改进MUSIC算法具有很高的分辨力和估计精度,尤其对于相近的多个信号源,该算法同样具有很高的分辨力。     

基于延时相关预处理的MUSIC算法

针对MUSIC算法的分辨力受信噪比、快拍数及阵元数等因素限制的问题,利用各阵元接收数据的延时相关函数重新构造协方差矩阵,提出了基于延时相关预处理的MUSIC算法.根据阵元间的延时相关函数与原阵列流型及信号延时相关函数的关系,推导了4个与原阵列流型相同（共轭）的延时相关函数矩阵,分别对各矩阵求协方差并按规则求和得到新的协方差矩阵,之后对协方差矩阵进行特征分解,根据信号子空间处理稳健性高和噪声子空间处理估计精度高的特点构造谱函数进行谱峰搜索,实现DOA估计.通过仿真实验验证了本文算法的可行性和有效性.     

基于数据阵共轭重构的MUSIC角估计算法

介绍了一种利用接收数据及其共轭重构得到新的数据矩阵,然后借助于数据阵奇异值分解实现的修正MUSIC算法,并指出了这将有助于改善协方差矩阵特征值的分布,从而提高信号到达方向(DOA)的估计性能。在相同的信噪比和快拍数条件下,该方法无论是在角估计的均方误差、信号源角分辨能力等方面均优于普通的MUSIC算法,并给出了验证理论分析的计算机仿真结果。     

DS_CDMA系统中的DOA估计算法研究

DS-CDMA系统中,智能天线方向图的形成必须依赖于对移动台的到达方向估计.为精确估计来波方向,首先分析研究了适用于DS-CDMA系统的DOA估计的传统算法:MUSIC算法和ESPRIT算法.这两种算法基于子空间分解,运算量大,不易于实时实现.提出使用两种基于MUSIC算法和ESPRIT算法的改进算法进行DOA估计,计算量大大降低.通过模拟实验证明,在CDMA系统多径信号环境下,两种改进算法易于实时实现.     

矢量阵自初始化MUSIC算法的试验研究

利用单个矢量阵元的阵簇估计提供的初始参数,对MUSIC噪声子空间谱进行迭代搜索谱峰,实现目标的方位估计.该方法减少了运算量,同时提高了目标方位估计的精度.为了检验算法的性能,进行了外场试验.利用3个矢量水听器组成了三元矢量阵,对比了矢量阵自初始化MUSIC算法和MUSIC空间谱估计以及常规波束形成的性能.试验结果表明,矢量阵常规波束形成的目标方位估计精度较差,MUSIC空间谱的估计性能较好,而迭代搜索MUSIC谱峰方法的定向精度最高.当空间严重降采样时,常规波束图的栅瓣高度接近主瓣高度,MUSIC空间谱表现出较强的栅瓣抑制能力,而自初始化MUSIC算法不受空间降采样的影响,总能给出正确的目标方位估计值.     

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。     

雷达辐射源自动识别的设计与实现

针对基于五大常规参数的传统雷达辐射源识别方法的局限性,提出关于方位角稀释后的脉冲串波形数据的雷达辐射源自动识别方法.该方法通过对脉冲串波形数据的波形调理与脉冲分离、脉内特征参数提取、信号调制类型识别、脉冲归类和所属雷达辐射源识别等环节的设计研究,完成雷达辐射源自动识别系统架构的工程实现.采用模拟数据测试结果表明,基于该方法设计的系统识别速度快、准确率高,可为雷达对抗侦察设备的改进提供重要参考.     

基于传播算子的间谐波参数智能估计算法

为了降低多重信号分类(MUSIC)法频率估计的计算复杂度,提出基于传播算子的间谐波频率估计方法.通过传播算子可以得到噪声子空间,不需要估计协方差矩阵和进行特征分解,并且不需要间谐波个数的先验知识,基于传播算子MUSIC算法的频率估计性能与MUSIC算法几乎相同.构造复数域自适应线性神经网络模型来估计谐波和间谐波的幅值和相位.该模型的输入变量和权值仅为实数域自适应线性神经网络的一半,简化了网络结构;采用Levenberg Marquardt(LM)算法对网络进行学习,大大减少了学习次数.仿真结果表明,该算法无需同步采样,能够快速准确地估计间谐波的频率、幅值和相位.     

共形阵列MUSIC算法分辨力性能分析

针对共形阵列分辨力性能分析问题,本文首先对锥面、柱面、球面等3种常见共形阵列进行信号建模,并基于MUSIC算法实现共形阵列下极化-DOA参数的联合估计,然后通过MUSIC零谱的定义以及噪声子空间投影矩阵的期望,给出MUSIC期望谱的具体表现形式,在此基础上详细分析推导了MUSIC算法在共形阵列中的分辨力门限;最后通过计算机仿真研究共形阵列分辨力门限理论值与仿真值的关系,以及共形阵列与均匀圆阵在分辨力性能上的差异,仿真结果显示共形阵列的分辨力门限随着信噪比的增加逐步降低,验证了理论分析的正确性.