一种基于盲源分离的DOA估计方法

文中基于特征矩阵联合近似对角化JADE（Joint Approximate Diagonalization of Eigen-matrices）的盲分离算法提出了一种DOA估计新方法。该方法对阵列流型矩阵进行了盲估计,并将阵列流型中的方向矢量看成是由多个复正弦信号线性混合而成,进而利用频谱分析的方法实现信号的DOA估计。实验结果表明：该方法在同等条件下完成同样的方位分辨要优于多重信号分类MUSIC（Multiple Signal Classification）的方法,而且还可以实现对相干信号源进行分辨。     

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.     

一种基于线性预处理的米波雷达低仰角处理算法

由于多径效应的存在,使得米波雷达在低仰角时接收到的回波是两组相干信号,即直达信号和反射信号的矢量叠加.本文提出了一种米波雷达在低仰角情况下DOA(波达方向估计)的新方法,先对实测数据进行线性变换,然后对线性变换后的数据和实测数据的差分结果应用角度超分辨算法,实现米波雷达低仰角的波达方向估计.算法对信号所处环境不敏感,可以有效地克服多径效应.理论分析和计算机仿真都表明新算法的优越性.     

极化分集下的共形阵列波达方向估计

提出了一种基于双馈源共形阵列的极化分集信号盲极化波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计方法.通过投影和旋转变换,分析并给出了双馈源共形阵列下正交极化分集信号的等效导向矢量,将信号空间划分为两个正交极化信号子空间,实现了正交极化信号的盲极化分离.在此基础上给出了基于多重信号分类(Multiple Signal Classification,MUSIC)的极化信号的DOA估计算法.该算法无需估计极化参数,能够实现任意共形阵列对正交极化分集信号的DOA估计,最大估计信号数目能够超过阵元个数.仿真实验验证了该算法具有很好的估计性能.     

基于自适应步长萤火虫-多重信号分类算法的低空目标波达方向估计

该文针对传统多重信号分类算法(MUSIC)不适用于低空多径环境下目标波达方向(DOA)估计且谱峰搜索计算量大的问题,在解相干基础上,提出一种基于自适应步长萤火虫算法的多重信号分类算法.该方法通过对快拍数据协方差矩阵虚拟平滑实现多径信号的完全解相干和满秩相关矩阵的构造,利用自适应步长萤火虫算法实现谱峰搜索和目标角度估计.仿真结果表明,新方法能够在无孔径损失的情况下较好克服低空多径效应影响,快速、精确地估计目标波达方向.      

相干多径环境下信号空间特征及波达方向估计

以均匀直线阵和四阶累积量为基础,提出了一种新的空间特征盲估计算法.该算法首先利用阵列输出四阶累积量构造了一种空间特征矩阵,对其作特征分解可以得到各用户的空间特征估计.然后,在空间特征估计基础上,结合前向/共轭后向空间平滑技术进行了多径波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计.该方法突破了传统MUSIC、ESPRIT等算法的局限,可以利用M阵元估计2M2/3个DOA,且各DOA与信源自动配对.该算法不依赖于信号具体特征,适用于任意加性高斯噪声(如有色噪声)环境.理论分析和仿真结果说明了算法的有效性和鲁棒性.     

基于MEMS矢量传声器的声源DOA估计

微机电系统（Micro Electro Mechanical System,MEMS）矢量传声器在声源波达方向（Direction of Arrival,DOA）估计领域具有巨大的潜力及优势。本文分析MEMS矢量传声器接收信号模型,并结合随机性最大似然原理推导矢量传声器DOA估计模型。针对时变非均匀噪声影响矢量传声器DOA估计性能的问题,提出基于空间噪声预白化的极大似然DOA估计方法。此外,开展仿真分析及园区环境下的定向验证试验。结果表明,通过噪声协方差估计矩阵对矢量传声器接收信号数据进行预白化处理,能够克服时变非均匀噪声对信号协方差矩阵的影响,实现矢量传声器对目标DOA精确估计,验证了该方法的有效性及实用性。     

一种实用的多径信号时间平滑二维DOA估计方法

在二维波达方向(DOA)估计领域,均匀圆阵(UCA)应用越来越广泛.针对均匀圆阵,提出了一种可在多径环境下估计二维波达方向的新算法,该算法充分利用了空间和时间上的特性,估计P个多径信号方向仅需P+1个天线阵列.多径信号经过时间平滑处理后,再利用改进的主分量分析(PCA)迭代算法求空间谱,各来波方向可被实时快速地估计出来,整个估计过程中不需要预先知道多径数量,运算复杂度低,系统结构简单.最后给出的仿真试验结果验证了提出方法的有效性.     

一种利用旋转结构的分布式信号DOA估计方法

某些领域中由于多径影响信号往往具有分布特性,此时传统波达方向(DOA)参数估计算法往往失效.针对此类问题提出了一种无需搜索的分布式信号DOA估计算法,该方法利用已知信号有用信息逐一估计分布信号在相邻阵元间产生的旋转因子,利用DOA旋转不变结构估计分布目标DOA参数.与点目标ESPRIT方法相比该方法能够有效克服多径扩展影响,不敏感于多径分布的具体形式,并在一定程度上抑制相位误差影响.仿真实验证明了其有效性.     

采用Radon-Wigner变换的二维波达方向估计

针对宽带多线性调频信号2维波达方向(2-D DOA)估计精度低的问题,该文提出了一种基于Radon-Wigner变换(RWT)的2-D DOA估计方法。该方法利用RWT在多目标环境下能够有效抑制交叉项干扰和噪声,具有很好的时频汇聚性特点,通过峰值搜索确定目标个数并重构信号阵列,最后利用MUSIC空间谱分析方法实现了对多个LFM信号的2-D DOA估计。仿真实验表明,基于RWT的DOA估计方法能对非平稳信号进行有效的2-D DOA估计。