基于相位匹配原理的波达方向遗传搜索算法

提出了一种将信号相位匹配原理和遗传算法相结合的信号波达方向估计方法.根据信号相位匹配原理的最小二乘解所确定的期望信号能量函数,设计了遗传算法的适应度函数.分析了不同信噪比下阵元数和FFT序列长度对波达方向估计精度的影响,给出了不同信噪比时波达方向估计的Monte-Carlo实验结果.计算机仿真表明,该方法不但可在360°范围内快速搜索波达方向,而且还能同时对信号频率进行参数估计.只估计波达方向时,在信噪比为0dB、8阵元、1024点FFT和种群规模为20的情况下,20代遗传进化就可搜索到精度较高的波达方向;同时进行方向和参数估计也取得较好的效果,证明了该方法的有效性.     

等距离圆线阵波达方向的估计

文章简述了智能天线的基本原理，并对智能天线的工作基础：波达方向估计进行了讨论，通过建模与仿真，用波达方向估计的3种方法：延迟相加、最小方差无畸变响应(Capon)，多重信号分类(Music)，分别对来自不同方向的4个信号利5个信号进入8个阵元的等距离圆天线阵列进行试验，得出了仿真结果和最大分辨率。     

脉冲性噪声中二维波达方向估计算法

介绍了Alpha稳定分布和其分数低阶矩(FLOM),设计了一种用于2-D波达方向(DOA)估计的阵列配置,并基于相控分数低阶矩(PFLOM)提出了2-D DOA算法.由接收信号的PFLOM协方差矩阵得到有用信号的PFLOM协方差矩阵,对其进行特征值分解,并利用最小二乘或总体最小二乘方法就可得到DOA.最后,比较了基于传...     

嵌套阵的疏密子阵融合波达方向估计方法

为有效利用嵌套阵包含疏密子阵的几何结构以提高估计性能,本文提出一种在2子阵上分别测向再融合的波达方向估计方法。通过理论分析和实际案例阐明融合嵌套阵的两子阵测向结果可以消除信源角度估计模糊,且不会出现互质阵解模糊时伴随的匹配错误。利用无需谱峰搜索的求根多重信号分类方法在嵌套阵2子阵上求解测向结果,若稀疏子阵间距为N倍半波长,推导出对其复根开N次方可获含模糊角的高精度估计,再结合最小方差准则与精度较低但无模糊的密集子阵测向结果进行融合,最终得到高精度的波达方向估计。与嵌套阵已有算法相比,该算法提高了波达方向估计精度和分辨率,由于无需2子阵协方差降低了计算量,且能够支持嵌套阵的分布式配置。仿真结果验证了所提算法的有效性。     

一种小尺度阵空间信号源数估计算法

在信号源数未知或信号源数与估计不符的条件下,大多数高分辨DOA(direction of arrival)估计算法性能都会严重下降或失效。该文通过分析直线阵的阵列流形,给出了波束特征值的概念,并由此提出了一种可应用于小尺度阵的信号源数估计算法.理论分析和仿真实验证明,该算法适用于相干和非相干信号源数估计,并且在低信噪比条件下,仍能进行准确地估计.并且通过蒙特卡洛试验证实了该算法的信源数估计性能优于通常的信源数估计方法.     

基于信号相位匹配原理的正则化方位估计方法

根据信号相位匹配原理，提出了基于正则化方法的方位估计算法。该方法具有尖锐的搜索指向性，改善了接收阵个别阵元故障条件下的方位估计精度。海试数据的处理结果表明，该方法的定向稳定性和方位估计精度优于传统的波束形成方位估计和基于相位匹配原理的奇异值分解方位估计方法。     

基于加权平滑l_0范数的单快拍波达方向估计

针对现有基于压缩感知的DOA估计算法估计精度不高的问题,提出一种基于加权平滑l0范数的单快拍DOA估计算法。所提算法采用一种新的加权方式,在构造一个恰当的平滑连续函数后,根据接收数据的初始解确定一个合适的递减的{σ}序列[σ_1,σ_2,?,σ_J],并对每一个σ值,用最速下降法来求解l0范数的逼近函数H_σ(S)的最小值;然后将该σ值作为下一次迭代的初始值,并在每次迭代开始时更新权值,通过多次的迭代获得逼近函数的最小解,即逼近的最小l0范数。通过仿真实验表明所提算法可对DOA进行有效估计,且容易实现、精度较高,与未加权的改进平滑l_0范数DOA估计方法相比具有更好的估计性能。     

一种新的波达估计方法

分析了目前常用的波达角估计算法,研究了等距线阵和圆阵的特点,指出其存在关于横轴镜像对称信号源的空间模糊性,利用等距T型阵克服了这一困难。提出了一种新的基于训练序列波角达估计新算法,新算法基于如下假设:各个信号源的训练序列互相正交,并且各个信号源都是幅度为1的恒模信号。该文给出了新算法的数学推导过程,得到一个简单的波达角估计公式。应用Matlab对新算法进行了仿真,仿真结果表明新算法能够快速、精确地估计波达方向。     

基于修正MUSIC算法的宽带相干源波达方向估计

提出了一种基于修正MUSIC算法的宽带相干源DOA估计方法。对每一子带的接收数据阵进行共轭重构，利用平均的阵列相关矩阵代替传统的阵列相关矩阵进行子空间方法处理，由各子带结果的综合得到信号的DOA估计。数据阵共轭重构的实质是前后向空间平滑，因此可以解相干源问题。中算法取子阵与原阵列相同，因此不会损失阵列孔径。由于空间平滑包含了平均的意义，因此新算法还可以提高对非相干源的估计性能。仿真结果验证了新方法的有效性。     

利用预投影变换提高分布式目标波达方向估计性能

在有限次快拍和存在系统误差时。分布式目标波达方向高分辨方法性能变差．预投影技术可以在一定程度上降低子空间方法对系统误差的敏感度，减少非期望信号方向上的能量。可以根据信号方向的粗略估计和阵列流形知识预先计算得到投影算子．预处理技术具有有效性和稳健性．     

Joint Estimation of 2-D DOA and Polarization by Using the Linear Array with Diverse Polarizations

Antenna arrays with diverse polarizations havesome inherent advantages over the conventional uni-formly polarized array,for instance,higher accuracyof direction-of-arrival(DOA)esti mation,capabilityof resolving or separating signals based ontheir polar-ization characteristics as well as DOAs[1-7].Thepresence of polarization diversity,complicates themeasurement model which introduces a relativelyhigher computational requirement[8,9].Moreover,many existing algorithms proposed in the literature…     

一种改进的宽带DOA估计算法

针对现有宽带相干信号源DOA估计算法（CSM）存在依赖于初始值的选取以及需要先验信息等缺陷,提出一种改进算法——自聚焦算法.通过建立均匀线阵以及十字阵模型,推导了自聚焦算法,证明了自相关矩阵为正定时聚焦矩阵是一个酉矩阵,不会产生任何的聚焦损失.最后对自聚焦算法和CSM算法进行了仿真.仿真结果验证了自聚焦算法的有效性;与CSM算法相比,自聚焦算法可以有效解决相干信号源的问题,具有更好的鲁棒性.     

DOA高分辨估计的两种贝叶斯算法的性能比较

结合贝叶斯定理和信号处理中的谱分析理论,给出了DOA估计的地斯高分辨技术实现的实算法,并推导出算方法的计算方法,通过理论分析和计算机仿真对两种算法进一步地进行分析和比较,不仅反映了该技术的高分辨特性,而且显示实算法用于DOA估计时存在着严惩的缺陷,证明了对复算法研究的必要性,同时也体现了复算法比实算法更加有效,特别是复算法可以估计线列阵法线方向的来波,并且利用复算法估计的空间角谱关于阵列法向是不对称的,消除了实算法所估计的对称谱对真实DOA估计的影响,同时复算法具有更高的分辨率。     

非圆信号二维DOA和初始相位联合估计算法

为了充分利用非圆信号共轭相关不为零的特性,提高空间到达角（direction of arrival,DOA）和极化参数估计精度,提出了一种信号DOA和极化参数估计的稳健算法.即构造2个非圆信号的4阶累积量矩阵,引入旋转不变子空间（estimation of signal parameters via rotational invariance techniques,ESPRIT）算法思想,利用这2个矩阵之间的旋转不变特性求出旋转因子,实现信号DOA和极化参数更精确估计.与2阶相域ESPRIT相比,改进的算法适用于任意极化状态的信号,提高估计信号的利用率,同时利用4阶累积量对高斯噪声的抑制性处理相关噪声,使估计信号的精度有了明显提升,并通过仿真结果验证了改进算法的有效性.

     

基于循环自相关的DOA估计方法研究

为了克服传统信号DOA估计的不足,提高信号的选择性和分辨率,文章给出了基于循环均值阵列信号模型.根据该信号模型,运用最小二乘得到了对源信号方向进行估计的有效算法.该算法利用信号的循环平稳特性去除接收信号中的非循环平稳信号和不同循环频率的循环平稳信号,用循环统计量方法替代传统的二阶统计量方法,得到很好的DOA估计效果.计算机仿真结果证明,该算法在不同角度下具有很好的估计一致性和噪声抑制性.与其他的DOA估计算法相比,计算量较小,同时处理的对象既可以是窄带信号也可以是宽带信号,具有很好的实际应用价值.     

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.     

矢量水听器扩展孔径线阵方位估计技术

矢量水听器由声压水听器和质点振速水听器复合而成,可以同时测量声场中的声压和质点振速的正交分量,将矢量水听器布成阵列对目标方位进行估计.在不增加阵元个数的情况下,可以把阵布成稀疏阵来增加阵孔径,提高对目标方位的估计精度.按照耐奎斯特空间采样定理,阵元间距超过半波长将会带来方位估计的周期性模糊.该研究利用扩展孔径矢量线阵对目标进行方位估计,以及研究如何去掉方位估计中的周期性模糊,最终获得目标方位的高精度无模糊估计.研究结果表明,在相同的信噪比条件下,利用扩展孔径矢量线阵可获得比具有相同输出路数的声压阵更好的方位估计性能.     

Effective DOA Estimation Under Low Signal-to-Noise Ratio Based on Multi-Source Information Meta Fusion

Efficiently performing high-resolution direction of arrival (DOA) estimation under low signal-to-noise ratio (SNR) conditions has always been a challenge task in the literatures. Obvi-ously, in order to address this problem, the key is how to mine or reveal as much DOA related in-formation as possible from the degraded array outputs. However, it is certain that there is no per-fect solution for low SNR DOA estimation designed in the way of winner-takes-all. Therefore, this paper proposes to explore in depth the complementary DOA related information that exists in spa-tial spectrums acquired by different basic DOA estimators. Specifically, these basic spatial spec-trums are employed as the input of multi-source information fusion model. And the multi-source in-formation fusion model is composed of three heterogeneous meta learning machines, namely neural networks (NN), support vector machine (SVM), and random forests (RF). The final meta-spec-trum can be obtained by performing a final decision-making method. Experimental results illus-trate that the proposed information fusion based DOA estimation method can really make full use of the complementary information in the spatial spectrums obtained by different basic DOA estim-ators. Even under low SNR conditions, promising DOA estimation performance can be achieved.     

定向性天线阵列相位中心对DOA估计的影响分析

针对宽频带定向性天线阵列存在不确定的相位中心、非均匀分布的远场相位以及有限的主波瓣宽度等问题,提出了一种定向性天线组成的均匀圆阵的扇区波达方向（DOA）估计模型.首先通过最优化原则估计定向性天线相位中心,推导出阵列的有效孔径,构建方向性导向矢量;然后综合考虑相位扰动、相位中心估计误差等因素对DOA估计精度的影响,分析并推导出误差矢量;最后对常规理想点源天线阵列的DOA估计模型进行改进,并对影响DOA估计误差的因素进行仿真.实验结果表明,该模型具有单元天线参与数量少、相同误差因素下DOA估计精度高的优点.     

基于ANSG的雷达信号DOA估计算法

针对二维L型阵列参数估计过程中,由于低信噪比（signal-to-noise ratio,SNR）及小快拍数的不理想条件,使得传播算子算法（propagation method,PM）角度估计不准确,提出一种基于阵列扩展的改进PM算法的二维波达方向（direction of arrival,DOA）估计算法.该方法利用阵列的平移不变特性,对协方差矩阵进行扩展重排,并由此扩展协方差矩阵估计得到传播算子,将传播算子分块得到和阵列流型的新关系,进一步提高了估计性能,然后通过快速配对法实现俯仰角和方位角的配对,进而实现角度的精确估计.与现有的算法相比,该方法更适用于低SNR及小快拍数的情况,而且角度估计准确,无须谱搜索,工程应用价值更高.仿真结果显示了本文算法有较好的二维DOA估计性能.