基于均匀圆阵的二维DOA估计的新算法

文章针对均匀圆阵的阵列流形,分析了均匀圆阵的导向矢量,并在此基础上,通过构造相应的二阶统计量得到了信号方位角和俯仰角的闭式解．同已有的二维DOA估计算法相比较,该算法有明显的计算优势,只需要3个阵元即可以达到二维DOA估计的结果．理论分析证明,该闭式解不受空间白噪声的影响,只要选取适当的快拍数,该算法可以在较低的信噪比环境下稳健的工作．计算机仿真结果表明,该算法可以利用圆阵的3个阵元有效地估计信号的二维到达角,并且减少了运算量,降低了白噪声的影响,可以稳健而有效的工作．     

一种基于均匀圆阵的宽频段相干源二维DOA估计方法

基于均匀圆阵，在频率估计的基础上，提出了一种适用于宽频段窄带相干信号的二维DOA估计新方法．计算机仿真表明该方法在总阵元数没有超过UCA-RB-MUSIC法中所需阵元数的前提下，在宽频段内对相干源的二维DOA估计有高精度，而且对接收信噪比的变化表现出很强的鲁棒性．     

均匀圆阵DOA估计的抗干扰预处理

针对许多置零预处理方法不能应用于圆形阵列的问题,利用傅立叶变换,提出一种基于函数拟合理论的均匀圆阵抗干扰预处理方法,并将该方法运用于MUSIC算法中．该方法可以在获得最小干信比的同时获得最大信噪比．仿真实验验证了该方法较之现有方法的优越性．     

色噪声下圆阵的相干源DOA估计快速算法

提出了色噪声下基于圆阵的相干源快速算法。该方法首先利用模式转换技术将阵元空间内的均匀圆阵转换为模式空间的均匀线阵,再利用前后向平滑技术,对信源进行解相干,然后基于转换矩阵法,通过对阵列数据相关矩阵进行预处理,克服了色噪声对方位估计的影响,最后利用线性运算代替特征分解来得到噪声子空间,实现了子空间算法的快速估计。计算机仿真结果证实了该方法的正确性和有效性。     

在均匀圆阵模式空间内实现的 二维ESPRIT算法

本文以均匀圆阵模式空间内的二维ESPRIT算法为基础,推导出用实数特征分解代替复数特征分解的改进算法.改进算法运算量减少,且因其构造的信号子空间与阵列方向向量张成的空间更相近,所以DOA估计的性能有所提高.计算机模拟结果证明了以上结论.     

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。     

基于空间平滑算法的二维相干源DOA估计

基于均匀矩形阵列,利用2D Unitary ESPRIT算法二维参数自动配对的优点,运用二维空间平滑技术进行解相干,并结合虚拟阵列扩展的EVESPA算法,提出了相干源的2D-SS-EVESPA-DOA估计算法。该算法在多径环境下能精确估计出二维波达角,能实现多径波达方向的分组估计,而无需进行谱峰搜索;并实现二维角度的自动配对,二维参数自动配对,无需二维谱峰搜索。仿真实验证明了算法的有效性。     

一种改进的二维扩展DOA估计方法

经典的DOA估计方法对目标信号源的分布特性非常敏感,导致DOA估计性能严重恶化,为了降低信源扩展对算法性能的影响,该文利用圆阵协方差矩阵的特点,直接由接收信号协方差矩阵的两条次对角线元计算分布式目标到达角,并提出了两种到达角估计方法,即直接由协方差矩阵的两条次对角线得到两维到达角的闭合解,和另一种利用两条次对角线构造最小二乘方程来估计分布源的两维到达角.计算机仿真结果表明,它们对均匀圆阵小角度扩展信号DOA估计具有良好的性能.     

一种非均匀L阵及其快速二维DOA估计算法

针对现有L阵研究无法处理欠定二维角度估计问题,首先建立了一种由两组M元共轭嵌套阵列构成的非均匀L阵,其次针对该阵列利用子阵内互相关矩阵和Khatri-Rao积扩展阵列孔径,使其自由度由O(M)提升到O(M~2),进而利用Toeplitz矩阵重构和ESPRIT算法分别得到二维角度估计,最后利用基于MMP算法的稀疏重构方法实现角度配对。通过仿真实验验证,所提算法突出优点是在低快拍数、欠定条件下良好的角度估计性能和高的角度正确配对率及较低的运算复杂度。     

基于修正ESPRIT算法的二维DOA估计

针对二维ESPRIT算法在求解相干信号的时候存在较大的阵列冗余度,为了降低计算量,提高算法的解相干能力,在双排平行均匀线阵的基础上,介绍了一种二维修正ESPRIT算法.通过对子阵的合并,摒弃了原协方差矩阵中的冗余数据,使得新构成的协方差矩阵的维数比原来下降了近33%,从而降低了特征值分解的维数,并且新构成的协方差矩阵可以对接收数据进行共轭重排再利用.理论分析和仿真实验表明,该算法降低了计算量,提高了对非相干信号的估计准确度,同时具有一定的解相干能力.     

基于均匀圆阵的矢量重构解相干算法

为解决基于均匀线阵矢量重构法不能直接用于均匀圆阵这一问题,提出一种模式空间矢量重构算法.提取模式变换后最大广义特征值对应的特征矢量,并对修正的信号特征矢量采用前后矢量重构方式构造数据矩阵实现解相干.在变换前提取最大特征值对应的信号特征矢量,充分去除噪声,且无需变换后广义特征分解计算,算法复杂度显著降低.理论分析和仿真结果验证了该算法的有效性.     

2-D DOA estimation of coexisting uncorrelated and coherent signals

The common two dimensional (2-D) direction of arrival (DOA) estimation algorithms for coexisting uncorrelated and coherent signals are based on the complex array structure, such as the uniform rectangular array, so the computational complexity is high and the array aperture is not utilized efficiently. By taking advantage of the L-shape array and adopting an efficient method to eliminate the Gaussian noise, a new 2-D DOA estimation method is proposed. Firstly, the DOAs of the uncorrelated signals are estimated and the influence of the coherent signals is eliminated by utilizing its characteristics. Then, the data covariance matrix containing the coherent information only is obtained by exploiting the Toeplitz property of the uncorrelated signals, and the DOAs of the coherent signals are estimated by the direction finding method based on the compressed sensing theory. Theoretical analysis and simulation results show that the proposed method has a small computational load, high array aperture as well as excellent estimation performance.     

均匀圆阵下单个近场源信号四维参数估计快速算法

针对近场源三维参数估计效率低下及信号源的载波频率估计较少的情况,提出了一种基于均匀圆阵(UCA)的近场源四维参数估计快速算法,利用UCA的中心对称结构构造出两个相关序列,其中一个为利用错位相乘构造的相关序列,使之含有信号源的方位角、俯仰角以及载波的频率信息,而另外一个构造的相关序列则含有信号源的距离参数,这样两个相关序列的相位就包含信号的4-D参数信息.首先对利用错位相乘构造的相关序列利用最小二乘方法给出方位角、俯仰角和频率的估计,然后再利用另一个序列估计出距离参数.仿真结果表明该算法和3-D MUSIC算法性能相当,但由于所提算法无需三维搜索和特征分解,因而计算更加简单利于工程实时实现.     

2-D spatial-spectrum estimation for wide-band signals without a priori knowledge of the number of sources

In array signal processing,the existing methods for DOA estimation of wide-band signals are only related to the azimuth estimation when the number or sensors is known.It is shown that a circular array possesses several nice properties.2-D spatial-spectrum estimation for wide-band sources is performed by using a circular array of sensors with sample delay lines.Further,the Choi' s approach is extended,which was suggested to estimate DOA of narrow-band signals when the number of sensor was unknown,to wide-band signal processing.The extended approach is shown to be quite adequate for wide-band signal subspace spatial-spectrum estimation (BASS-LE),and a large aperture (r>λvin/2) circular array is found to possess superior resolution capability and robustness.