基线引导式快速相关干涉仪测向性能分析及提升方法

基线引导式快速相关干涉仪算法计算复杂度低,能较好解决宽带信道化二维测向处理时的计算复杂度高的问题。为了对该算法的性能进行评估,推导了该算法在任意形式引导基线情况时的方位角与仰角估计的误差方差表达式,并与测向误差的克拉美-罗界(CRB)进行了对比。以均匀圆阵为模型,改进了取向方式,提高了测向准确度,并给出了一种解模糊基线的选择方法。与相关干涉仪算法、伪线性最小二乘算法进行了仿真对比,仿真结果说明选择合理的引导基线与解模糊基线,快速相关干涉仪算法不仅具有计算复杂度低的优势,还能较好的兼顾测向准确度与解模糊稳健性。      

基于稀疏面阵的低复杂度三维信源定位算法

针对3维信源定位中阵列结构过于复杂、算法复杂度过高、谱峰搜索范围过大的问题,该文提出一种基于互素线阵互素平移的稀疏面阵(CLACS-SPA)的3维降秩MUSIC算法(RARE-MUSIC)。所提CLACS-SPA拥有中心对称的互素稀疏面阵结构,相较于同口径均匀面阵结构减少了大量的阵元,降低了阵列的结构复杂度;以CLACS-SPA为基础的3维RARE-MUSIC算法利用泰勒公式将接收信号中的方向信息与距离信息进行分离估计,从而将3维谱峰搜索转化为方位角俯仰角的2维搜索和距离项的1维搜索,降低了定位算法的计算复杂度。仿真分析表明:在口径与定位算法相同条件下,与均匀面阵结构相比,所提结构的计算复杂度降低了1～2个数量级;在相同口径与CLACS-SPA结构下,与经典3维MUSIC算法相比,所提算法的复杂度降低了2～3个数量级;在相同口径和阵元数量条件下,与经典3维MUSIC算法相比,所提算法不仅降低了计算复杂度,而且提升了方位角与俯仰角的测量精度。     

一种基于DSP的快速MUSIC测向方法研究与实现

讨论了MUSIC测向算法在DSP上快速实现的一种方法。利用多级维纳滤波的方法求解信号特征矢量和信号空间维数,有效地减少了算法的运算量;同时利用TI公司高速DSP芯片(TMS320C6713)的可多流水线并行运行优势,实现了一种基于9元均匀圆阵的快速MUSIC测向方法。     

基于稀疏面阵的低复杂度三维信源定位算法

针对3维信源定位中阵列结构过于复杂、算法复杂度过高、谱峰搜索范围过大的问题,该文提出一种基于互素线阵互素平移的稀疏面阵(CLACS-SPA)的3维降秩MUSIC算法(RARE-MUSIC).所提CLACS-SPA拥有中心对称的互素稀疏面阵结构,相较于同口径均匀面阵结构减少了大量的阵元,降低了阵列的结构复杂度;以CLACS-SPA为基础的3维RARE-MUSIC算法利用泰勒公式将接收信号中的方向信息与距离信息进行分离估计,从而将3维谱峰搜索转化为方位角俯仰角的2维搜索和距离项的1维搜索,降低了定位算法的计算复杂度.仿真分析表明:在口径与定位算法相同条件下,与均匀面阵结构相比,所提结构的计算复杂度降低了1～2个数量级;在相同口径与CLACS-SPA结构下,与经典3维MUSIC算法相比,所提算法的复杂度降低了2～3个数量级;在相同口径和阵元数量条件下,与经典3维MUSIC算法相比,所提算法不仅降低了计算复杂度,而且提升了方位角与俯仰角的测量精度.     

一种基于余弦特性的快速DOA估计算法

为了满足实时测向处理系统的要求,需要降低测向算法的运算量。在众多测向算法中,其中基于圆阵的MUSIC类算法因为其测向频段宽,可估计二维波达方向,性能稳健,测向精度高,并且在各个方向上具有相同的测向性能而广泛应用于实际系统中。本文主要针对均匀圆阵的阵列流形,分析了均匀圆阵导向矢量的特点,提出了一种基于余弦特性的快速DOA估计算法。该算法利用余弦信号周期特性来构造统计量,通过数学推倒可以证明该统计量只与俯仰角有关,与方位角无关。通过这种分维处理的思想从而可以先估计出俯仰角,再通过所得俯仰角的空间谱切片把二维搜索转化为一维搜索,这样处理大大降低了算法运算量,提高了算法估计速度,特别适合阵元数目较多的应用场合。同时考虑到实际应用中在同一个窄带信道中干扰信号和期望信号同时存在,并且互相影响,特别是强信号对弱信号的影响。本文利用数字滤波器提取期望信号估计,减少了干扰信号对期望信号的影响,提高了估计精度。通过计算机仿真验证了该算法的有效性。      

均匀圆阵DOA估计的一种酉变换方法

针对基于均匀圆阵的子空间类DOA估计算法包含大量复数运算、硬件实现复杂的问题,提出了阵元空间中的一种酉变换方法。该方法利用阵列的中心对称性将协方差矩阵和导向矢量分别转化为实对称阵和实矢量,从而大大降低了硬件实现复杂度。基于该酉变换的MUSIC算法在性能上优于传统的MUSIC算法和均匀圆阵模式空间酉MUSIC算法。     

非圆信号多级维纳滤波MUSIC测向算法

为降低非圆信号的MUSIC(记为NC-MUSIC)测向算法的计算量,提出了基于多级维纳滤波的NC-MUSIC算法.首先,该算法将非圆信号特性用于多级维纳滤波算法,构造出扩展阵列输出矩阵,利用多级维纳滤波的递推特性求出信号子空间,而不需要估计样本协方差矩阵和对其特征值分解;其次,为了进一步降低算法的计算量,推导出信号子空间的谱峰一维搜索公式进行非圆信号谱峰搜索的计算,快速估算出目标的方位值.仿真结果和计算复杂度分析表明,新算法不但在均方根误差性能上与其他快速算法相似,均接近于NC-MUSIC算法,具有良好的估计性能,而且降低了NC-MUSIC算法的计算最,使其计算复杂度小于非圆信号扩展传播算子快速测向算法的计算复杂度.证实了新算法快速有效的估计性能.     

基于流形分离技术的稀疏均匀圆阵快速DOA估计方法

该文针对阵元数有限以及阵元稀疏的均匀圆阵,提出基于流形分离技术(Manifold Separation Technique,MST)的快速波达方向估计算法,PM-Root-MUSIC方法。该方法避免了均匀圆阵中基于相位模式激励原理的波束空间变换所带来的映射误差,同时利用传播因子(PM)和根MUSIC算法,避免了传统算法中的特征分解和谱峰搜索过程,有效降低了计算量,并获得了接近克罗美劳(Cramer-Rao)下限的估计精度。仿真实验验证了该文算法的有效性。     

基于均匀圆阵的二维ESPRIT算法研究

在深入研究均匀圆阵扩展阵列流形的基础上，针对某些均匀圆阵的扩展阵列中含有旋转不变性的子阵列组以及中心对称性质，提出了2种基于均匀圆阵的二维ESPRIT算法，第一种算法减少了一次奇异值分解，第二种算法避免了参数配对。仿真结果验证了算法的正确性和有效性，并且在高斯色噪声条件下，其测向性能均优于MUSIC算法和最大似然算法。     

基于均匀圆阵相干信源的二维DOA估计

随着通信技术的不断发展,信号传输环境变得日益复杂。针对多径传播形成的高度相关和相干信号测向问题,提出了一种基于均匀圆阵相干信源的二维DOA估计方法。该方法利用均匀圆阵轴向虚拟平移解相干,通过去噪后利用虚拟子阵的自协方差矩阵和互协方差矩阵构造波达方向矩阵,利用该矩阵特征分解估计信号的俯仰角;然后将平滑后的自协方差矩阵与波束空间变换矩阵相乘,使圆阵的导向矢量具备范德蒙结构,最后用求根MUSIC算法估计出信号的方位角,完成了相干信号的二维DOA估计。该方法无需二维谱峰搜索,方位角和俯仰角自动配对,计算量小,分辨率高。仿真实验证明了所提方法的正确性。     

利用有效相位模式计算任意阵列MUSIC谱的快速算法

针对任意阵列MUSIC谱的快速计算问题,提出了一种利用模式空间中有效相位模式(EPM)计算MUSIC谱的快速算法。利用空间谱计算时不同方向各阵元的空间相移因子构成一组新的方向向量,由于各方向向量与噪声子空间中特征向量的乘法计算具有循环卷积特性,从而可以利用DFT实现MUSIC谱函数的计算。新的方向向量可以等效为对相应的虚拟连续圆阵采样的结果,根据圆阵能激发的有效相位模式数远小于MUSIC谱的点数的事实,利用DFT计算MUSIC谱时只需要使用有效的相位模式参与计算,从而使计算量大幅度减小。根据方向向量的过采样特性,通过对方向向量进行抽取,利用抽取后的序列计算有效相位模式,进一步较小了计算量。通过仿真实验验证了提出算法的有效性。      

A fast computation method for MUSIC spectrum function based on circular arrays

The large computation amount of multiple signal classification (MUSIC) spectrum function seriously affects the timeliness of direction finding system using MUSIC algorithm, especially in the two-dimensional directions of arrival (DOA) estimation of azimuth and elevation with a large antenna array. This paper proposes a fast computation method for MUSIC spectrum. It is suitable for any circular array. First, the circular array is transformed into a virtual uniform circular array, in the process of calculating MUSIC spectrum, for the cyclic characteristics of steering vector, the inner product in the calculation of spatial spectrum is realised by cyclic convolution. The computational amount of MUSIC spectrum is obviously less than that of the conventional method. It is a very practical way for MUSIC spectrum computation in circular arrays.     

一种双基地MIMO雷达快速多目标定位方法

该文研究了双基地MIMO雷达测向交叉多目标定位方法,提出了一种基于传播算子的双基地MIMO雷达快速多目标定位算法。该方法避免了一般子空间方法中占主要运算量的协方差矩阵估计和奇异值分解,不需要二维谱峰搜索,在保证二维方位角估计性能的基础上,降低了运算复杂度。利用矩阵的初等变换以及矩阵、矩阵特征值和特征值对应的特征向量三者之间的关系,该算法所估计二维方位角参数能自动配对,不需要额外的配对运算。最后仿真结果验证了该算法的有效性。     

一种快速DOA估计算法

MUSIC算法需要将天线阵列接收数据的协方差矩阵进行特征分解,并在全空域进行谱峰搜索。该算法具有很高的分辨力、估计精度及稳定性,但是运算量巨大,难以实时实现。通过对等距线阵特点及MUSIC算法的研究,提出了一种无需特征分解和在全空域进行谱峰搜索的快速算法,算法采取降维处理的方法快速估计信号子空间,然后根据基于阵列一次快拍的FFT算法粗略估计的局域信号空间进行谱峰搜索,从而有效降低了算法的计算量,理论分析和计算机仿真结果证明了该算法的有效性。     

柱面共形阵列高性能低复杂度DOA估计算法

针对柱面共形阵列的波达方向(DOA)估计问题,从信号子空间的角度分析了在阵元遮挡下应用多重信号分类(MUSIC)算法的性能缺陷。在此基础上提出通过偏置常数的方法克服经典MUSIC算法的阵元遮挡问题。进一步提出一种基于数据自适应子阵分割的快速DOA估计算法,该方法先利用稀疏采样的偏置MUSIC算法进行DOA预估,依此确定所需要的子阵及二维搜索区域,确定MUSIC算法的搜索范围,进而得到高精确度的DOA估计。利用子阵分割的方法进行DOA估计,避免了经典MUSIC算法因阵元遮挡导致运算量大、精确度低等问题。仿真结果表明,该方法能大幅度降低运算复杂度,同时提高DOA估计精确度。     

基于噪声子空间映射的二维波达角快速估计算法

为了降低二维MUSIC(Two Dimensional Multiple Signal Classification,2-D MUSIC)算法的计算量,提高算法的实时处理能力,基于噪声子空间映射思想提出了一种适用于任意平面阵列结构的二维波达角(Direction Of Arrival,DOA)快速估计算法.新算法利用空间角度划分及非线性变换将信号子空间与噪声子空间的正交性等价地压缩至某个角度分片内,使得真实DOA在该角度分片内产生虚拟镜像,通过搜索该角度分片得到虚拟DOA,最后利用数学式直接计算得到真实DOA.理论分析和实验结果表明新算法能够成倍地提高DOA估计的速度,同时具有比MUSIC算法更高的空间分辨率.     

一种估计多信号频率的快速子空间方法

多重信号分类（Multiple Signal Classification,MUSIC）法在估计多信号频率时需要对采样数据序列的自相关矩阵进行特征值分解，并准确划分出信号和噪声子空间，使得其计算量比较大。利用自相关矩阵的Toeplitz特性快速计算其逆矩阵，通过计算逆矩阵的多次幂来逼近噪声子空间，避免了MUSIC法的特征值分解和估计信号个数的过程。在谱峰搜索环节，采用先粗估计频率值再在小区间进行精细搜索的策略，能够避免搜索无用的频率范围。计算量比较分析以及与理论克拉美罗界（Cramer-Rao Bound,CRB）的对比验证结果表明，快速方法性能与MUSIC法相当，能够较好地逼近CRB，且计算量更小，适合实时性要求高的应用场合。