麦克风阵列二维方向估计聚焦算法研究

聚焦算法是解决宽带信号方向(DOA)估计问题的重要算法。常规的宽带聚焦算法需要进行预估计和多次迭代,算法的计算复杂度较高。该文根据宽带聚焦算法的思想,结合语音信号的特点,以各频率点的频域相关矩阵和聚焦点的相关矩阵的均方误差最小为最优化准则,提出了一种不需要预估计和迭代的二维宽带聚焦算法。该算法实时性好、计算复杂度低。采用八元均匀圆环麦克风阵列,仿真验证了该算法的良好二维DOA估计性能。     

近场源频率、二维到达角和距离的联合估计

文章基于四阶累积量提出了一种多个独立非高斯窄带近场源频率、二维到达角和距离的联合估计算法。该算法首先构造六个四阶累积量矩阵,由它们组成五个矩阵对,然后对五个矩阵对进行广义值分解并对广义特征值进行配对,由配对后的广义特征值求得中间参数,最后由中间参数解出各个近场源的参数。该算法无需任何搜索,而且只需五个阵元放置在固定的位置,对阵列的其它阵元并无要求。由于采用四阶累积量,所以该算法适用于任意高斯噪声环境。计算机仿真结果证实了该算法的有效性。     

基于压缩思想的低运算近场信号估计算法

针对近场源参数估计计算复杂度大的问题,提出了一种基于对称阵列结构的快速估计算法。首先通过对称阵列结构构造多项式,通过求解多项式的根得到近场源的角度信息;在距离估计的时候,结合压缩多重信号分类算法(Compressed multiple signal classification,C-MUSIC)的思想,将菲涅尔区域分为若干个子区域,通过构造噪声子空间簇的交集,得到新的谱函数,将原来整个区域搜索变换成小区域搜索,可节省运算时间。通过仿真试验验证了算法的有效性,证明该算法的运算复杂度与传统估计算法相比得到了很大改善。     

基于MP的近场源方位角、仰角、距离和极化参量联合估计算法

提出了一种基于十字极化阵列的近场源五维参数联合估计方法。采用中心对称的十字阵列结构,阵列由与坐标轴方向一致的偶极子对组成,分别感应x轴方向和y轴方向的电场分量。利用极化阵列的接收数据,构造出六对矩阵束,并通过对矩阵束广义特征值分解得到的广义特征值来联合估计信源的方位角、仰角、距离和极化等参数。算法不需要谱峰搜索,广义特征值包含参数配对信息,配对方法简单,且不需要构造高维累积量矩阵,适用于加性高斯噪声环境(白噪声和色噪声),仿真试验证明了该算法的有效性。     

一种近场源参数估计新方法

提出了一种基于子空间的近场窄带信源频率、到达角及距离三维参数联合估计新方法．该方法选择特定序号阵元输出计算的4阶累积量构造4个高维矩阵,然后结合这些矩阵结构特点构造3个新的矩阵,利用新构造矩阵的特征值联合估计信源参数．与现有基于高阶累积量的方法相比,这种方法有效地减小了阵列孔径损失,从而具有较高的估计精度．     

中心对称声矢量圆阵的相干双声源方位估计方法

针对水下2个相干目标的远程探测问题,本文提出了一种基于前后向空间平均的声矢量圆阵方位估计方法。该方法根据中心对称声矢量圆阵的结构特性,将声矢量传感器顺序重新排列建立中心对称的阵列形式。利用声压振速联合处理构建声压与振速的互协方差矩阵,引入后向互协方差矩阵,从而通过平均前向和后向矩阵得到前后向平均的互协方差矩阵。采用最小方差无畸变响应波束形成器完成2个相干目标的方位估计。理论分析与仿真结果表明:与声压处理方法、声压振速独立处理方法以及相位模态域声压振速联合处理方法相比,本文所提方法具有较高的角分辨能力、方位估计精度以及较强的噪声抑制能力;相比相位模态域声压振速联合处理方法,该方法可适用的频带范围更宽。试验结果进一步验证了该方法具有较好的相干双目标方位估计能力。     

估计近场源三维参数的新方法

针对近场源的方向角、仰角和距离的三维参数估计,提出了一种新的近场源三维参数的估计方法。该方法利用十字阵列的结构特点和四阶累积量估计信源的方向角、仰角和距离参数。十字阵列的其中一个子阵仅需2个阵元,从而减少了阵列的阵元个数,同时具有无需谱峰搜索和估计精度高的优点,且适用于高斯有色噪声环境。仿真实验证明了该方法的有效性。     

基于秩亏损的近场源定位快速算法

为避免近场源参数估计中的搜索计算,提出了一种改进的Root-MUSIC算法.该算法把阵列分成两个对称的子阵,并利用两个子阵信号子空间的广义旋转关系得到信号源角度的估计,然后利用估计出的角度和GESPRIT方法给出距离的估计.该方法在低信噪比下性能优越,能完成参数的自动匹配,且无需谱峰搜索计算复杂度低.仿真结果表明了此算法的有效性.     

声矢量阵快速子空间方位估计算法

针对声矢量阵高分辨方位估计算法运算量大的问题,基于声压振速联合信息处理,提出了一种快速的声矢量阵高分辨方位估计算法．该算法选择参考阵元的电子旋转矢量作为期望信号,运用多级维纳滤波器(MSWF)对信号子空间进行快速估计,不需要计算声矢量阵的互协方差矩阵,不用进行特征值分解,从而大大缩减了计算量．另外,该算法基于矢量传感器声压与振速的相干性原理,充分利用了声压振速组合抗干扰能力,有效抑制了各向同性噪声．理论分析和计算机仿真表明,该算法在拥有良好DOA估计性能的同时,大大减小计算量．     

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.     

一种存在阵列误差情况下的宽带DOA估计方法

相对于窄带信号,宽带信号阵列模型误差更加复杂和多样。文章首先给出了宽带信号条件下的阵列误差模型,利用四阶累积量估计出各频点上实际的方向矩阵,然后利用总体最小二乘(TLS)算法给出了一种存在阵列误差情况下的聚焦矩阵的求法。仿真结果表明此方法在存在阵列误差时DOA估计精度较高,稳健性好。     

未知噪声背景下的波达方向及载波频率三维联合估计方法

设定了一个具有信号子空间旋转不变性的传感器阵列以及一个任意流形的参考阵列，充分利用其加性噪声之间的无关性，提出了一种基于总的最小平方意义下的三维基准-参考(3D Fiducial-Referential)UN-ESPRIT算法，以完成在未知相关噪声背景下的二维波达角及载波频率3D联合参量估计的任务。该方法不需要一般UN-ESPRIT方法对于两组传感器必须具有相同阵列流形以及旋转不变性的要求，可以同时获得波达方向与载波频率的估计，且无需任何谱峰搜索过程。计算机仿真试验也证实了算法的有效性，并给出了较好的仿真结果。     

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．     

线阵相干源方位估计的波束域WSF算法实验验证

波束域加权子空间拟合（ｗｅｉｇｈｔｅｄ ｓｕｂｓｐａｃｅ ｆｉｔｔｉｎｇ－－ＷＳＦ）算法保留了阵元域ＷＳＦ算法最佳的目标方位估计性能,而其运算量则有所降低。本针对声呐系统中常用的线阵,通过计算机模拟实验和消声水池物理仿真实验研究了波束域ＷＳＦ算法解相干信源的性能。计算机模拟结果表明波束域ＷＳＦ算法可在低至－８ｄＢ的信噪比上分辨半常规束宽的强相关等功率信源,而水池实验则进一步表明算法可分辨不等功率     

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.     

智能天线中平面阵列的波达方向估计的研究

研究智能天线中平面阵列的波达方向估计．以等距线阵为基础,把每一线阵作为平面阵列的一个子线阵,信号在不同子线阵上形成的波达方向估计就构成平面阵列的波达方向估计．提出采用MUSIC算法来实现平面阵列波达方向估计的方法．阵元数目的增加,很大程度上提高了方向估计的准确性．文中模拟了现实的无线环境,在相同噪声情况下,讨论不同数目的入射信号对平面阵列的波达方向估计的影响,并在不同噪声情况下,通过多次实验得到噪声与入射角度分辨率的关系．     

基于均匀面阵的相干信号源二维DOA估计新方法

相干信号源的来波方向(Direction of Arrival,DOA)估计问题一直是阵列信号处理技术的一个研究热点。现实环境中的信号源多为相干的,针对此问题提出一种改进的相干信号源二维DOA估计算法。通过对接收信号协方差矩阵进行矩阵重构处理,将采样数据协方差矩阵的秩恢复到等于信号源的个数;对重构的协方差矩阵进行特征分解,构造出信号子空间矩阵和噪声子空间矩阵,将两个子空间矩阵联合构造出新的空间谱函数;基于新的空间谱函数进行二维谱峰搜索,即可估计出多个入射信号的二维DOA。使用计算机软件进行仿真验证,仿真结果表明了所提方法的有效性。     

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.     

高分辩DOA估计的子空间方法

首先对基阵所张成的空间、信号子空间和噪声子空间给出了定义.通过这些定义对用于高分辩DOA估计的子空间方法,阐述了一个较为系统的理论,并且应用这个理论,对几种典型的子空间方法进行了分析.指出了用子空间方法进行DOA估计的关键是:第一,如何将基阵张成的空间划分为信号子空间和噪声子空间;第二.如何利用信号子空间和(或)噪声子空间估计信号方向矢量.给出了在已知信号子空间和噪声子空间的条件下,满足方位估计唯一性的控制矢量条件,并且给出了证明.     

基于最小冗余四阶循环累积量阵的DOA估计新方法

利用实际通信信号的循环平稳特性,提出了一种基于最小冗余四阶循环累积量阵的DOA估计新方法。与传统的MUSIC算法相比,新算法能抑制任意分布的平稳噪声或不具有目标信号循环频率的非平稳干扰或噪声,以及所有的高斯噪声,使该高斯噪声具有和目标信号相同的循环频率。新方法计算量较小,具有很强的信号选择性和很高的空间分辨率,并且具有很好的阵列扩展能力。