基于虚拟阵列变换的共形阵列信号DOA估计

共形阵列是指与载体表面共形的天线阵列,对载体空气动力性能影响小,在军用、民用等飞行器上具有广泛的应用。针对共形阵列信号处理中的角度估计问题,给出了一种基于虚拟阵列变换思想的共形阵列信号DOA估计算法。该算法首先对接收数据进行虚拟阵列变换,利用变换后的数据,采用ESPRIT算法和MUSIC算法相结合,实现了对共形阵列信号二维角度估计。算法对阵列形状限制小,真正实现了适用于任意共形阵列。以圆柱共形阵列为例,通过仿真实验验证了算法的有效性。     

基于虚拟阵列的非圆信号DOA估计

针对传统的子空间类波达方向（Direction of Arrival,DOA）估计算法只适用于入射信号个数少于天线数的局限性,利用现代通信系统中常用的非圆信号实值特性,提出了一种虚拟阵列多重信号分类法（Virtual Array Based Multiple Signal Classification,VA-MUSIC）。该方法通过对阵列输出信号进行共轭重构和合并,获得虚拟阵列来增加阵列的有效孔径。更进一步,结合空间平滑技术有效地解决了相干信号的DOA估计问题。与传统的MUSIC算法相比,新算法不仅可以增加最大可估计信源数,而且在DOA估计精度、信号源角分辨能力等方面均有明显的优势。计算机仿真验证了该算法的有效性和优越性。     

基于改进实数遗传算法的DOA估计

文献[7]提出的估计方法直接以误差矩阵的2范数建立适应度函数,文中利用该矩阵是Toeplitz矩阵的特性,构造了一个新的适应度函数,提出了一种基于基因分量独立变异的实数遗传算法。该方法不需进行矩阵的特征值分解,充分利用了遗传算法的全局寻优特性,获得了良好的参数估计性能。仿真结果表明,相对文献[7],达到同样要求所需要的运算量减小了一半。     

基于约束MUSIC的二维DOA估计

本文首先分析了约束MUSIC算法的原理,然后采用这种方法,研究了均匀圆阵的二维到达波方向估计问题,并推广到平面任意阵的情况.研究结果表明,对于相关信号源的DOA估计,采用约束MUSIC法比MUSIC法具有更好的估计性能.     

基于虚拟阵列扩展的DOA估计

讨论了基于虚拟阵列扩展的DOA估计问题,对此问题传统阵列处理方法主要利用高阶累积量进行阵列扩展,计算量较大。在四阶矩基础上,通过扩大阵列孔径和自由度解决信源数目较阵元数多的DOA估计问题,利用特殊矩阵对扩展阵列的冗余信息进行剔除,降低了计算复杂度,提高了计算效率。仿真结果验证算法高效可靠,为工程实现提供了理论基础。     

基于广义互质双平行阵列的二维DOA估计方法

对于给定阵元数目的 传统双平行均匀线阵,由于其阵列布局受到空间采样定理限制,阵列孔径不能有效扩展,二维波达方向(DOA)估计的精度和自由度难以得到有效提升.提出一种基于广义互质双平行阵列的二维DOA估计方法.采用两个互相平行的广义互质线阵进行虚拟扩展得到含有较多虚拟阵元的差分优化阵列,并利用该虚拟阵列的协方差信息和互协...     

基于提升小波算子的MUSIC法的DOA估计

在低信噪比且不增加接收阵元数目的条件下,提出利用提升小波算子对接收信号进行预处理,然后用MUSIC法进行谱估计。仿真试验表明该算法有效提高了DOA估计的分辨率和精度,与传统的基于一代小波域的DOA估计的算法对比,该算法具有复杂度低、收敛快且精度高的性能,为实时信号的处理提供了支持,在科研和工程实践领域具有一定的理论价值和应用价值。     

基于虚拟阵列变换的相干源测向方法

针对传统空间谱测向方法对相干信号源测向失效的实际问题,提出了一种基于任意形状平面阵列的测向方法。该方法在建立了相干信号源数学模型的基础上,对虚拟阵列变换思想进行了分析,给出了采用虚拟阵列变换原理和MUSIC算法实现了对相干信号源DOA的估计,提高了测向性能。经仿真试验和理论分析,验证了算法的可行性,并分析了该算法的适用局限性。     

基于虚拟阵列的二维稀疏阵列相干源DOA估计

波达方向DOA估计是雷达阵列信号处理的一个重要方向,传统的MUSIC算法对均匀阵列条件下独立信号源的估计有很强的适应性,但实际的雷达工作中,稀疏布阵下多相干源测角是一个经常出现的应用场景。文中针对二维稀疏阵列的相干源测角,提出了一种基于虚拟阵列的相干源DOA估计方法。该方法利用虚拟阵列内插的方法,将一个任意二维稀疏阵列内插为一个均匀面阵,再通过二维空间平滑方法对相干源进行测角,能够同时获得信号的方位角和俯仰角信息。稀疏面阵和稀疏圆阵的仿真实验结果表明,该方法可以有效的解决二维稀疏阵列的相干源测角问题。     

一种矢量传感器阵列误差的自校正算法及DOA估计

突破大多数阵列误差校正技术针对标量传感器阵列误差模型的限制,提出一种对电磁场矢量传感器阵列误差进行自校正的方法。该方法针对存在方位依赖阵元幅相误差的矢量传感器阵列模型;所提算法基于子空间的思想可对任意极化状态多源信号的信源方位、极化参数和对应的阵元幅相误差进行无模糊联合估计;该方法适用于具有任意几何结构的矢量传感器阵列,仿真试验表明了该算法的有效性。     

基于四阶累积量的共形阵列波达方向估计算法

由于共形天线阵列流形的多极化特性（Polarization Diversity）,共形阵列天线的信源方位估计需要与信源的极化状态联合进行。分析总结共形阵列天线波达方向（DOA）估计特点的基础上,针对窄带远场非高斯独立信源,提出了一种共形阵列天线盲极化DOA估计算法。该算法利用四阶累积量对阵列口径的扩展性,结合旋转不变子空间（ESPRIT）算法,在信源极化状态未知条件下实现了共形阵列天线的高分辨DOA估计。所提算法的方位估计不需要天线单元方向图以及信源极化状态的任何信息,适用于多种常用共形载体（锥面、柱面以及球面共形载体）,具有较为广泛的应用环境。以柱面共形阵列天线DOA估计为例,详细推导了算法机理,给出了算法步骤,计算机Monte Carlo仿真实验验证了所提算法的有效性。     

一种新的波达方向估计子空间算法研究

MUSIC算法是一种属于特征结构的子空间超分辨方法。该算法性能优良,但需要进行矩阵特征分解,运算量大。对波达方向估计问题进行了研究并提出了一种新的子空间算法。该算法利用总体最小二乘（TLS）方法取代特征分解得到噪声子空间,运算复杂度低于MUSIC算法,使其实时实现成为可能。总体最小二乘处理减轻了噪声的影响,该算法性能与MUSIC算法相当。理论分析和计算机仿真结果表明此方法是有效的。     

柱面共形阵列天线盲极化波达方向估计算法

针对柱面共形阵列天线的单曲率特点,建立了柱面共形阵列天线的快拍数据模型,基于高分辨波达方向（DOA）估计的子空间原理与秩损理论,结合合理的阵元排列结构设计,将信源极化状态、俯仰角以及方位角去耦合,通过参数的一维搜索与方程求解,实现了信源极化状态未知条件下的2D DOA估计。针对相干信源情况,推导了柱面共形阵列天线的解相干算法,最终提出了适用于独立和相干信源的柱面共形阵列天线盲极化DOA估计算法。该算法估计精度高,计算量小,且无需参数配对。计算机仿真实验验证了所提算法的有效性。     

基于任意麦克风阵列的声源二维DOA估计算法研究

对基于麦克风阵列的声源定位技术进行了研究,分析了基于麦克风阵列的远场信号模型,并结合子空间的方法推导出了声源二维(水平角和俯仰角)DOA估计——2D-MUSIC算法,该算法适用于任意拓扑结构的麦克风阵列。利用MATLAB仿真工具,对几种典型阵列结构进行了对比分析,提出了2种新型的三维麦克风阵列:均匀球面阵和三维均匀直线阵。仿真结果表明,提出的DOA估计算法在二维的均匀圆阵、三维的均匀球面阵和三维均匀直线阵中,均能得到较好的DOA估计效果。     

一种最小冗余线阵的目标DOA估计方法

针对目标波达方向(DOA)估计的子空间类算法工程实现上的问题,提出了一种次最小冗余线阵的目标DOA估计方法。该方法应用孔径合成理论和最小冗余线阵理论,在保证阵列孔径等价的前提下,从工程应用的实际问题出发,对次最小冗余线阵的阵元配置进行研究。在分析MUSIC及MMUSIC算法的基础上,对次最小冗余线阵进行仿真。通过与相同孔径的均匀线阵和最小冗余线阵对比表明,次最小冗余线阵与相同孔径的均匀线阵性能相仿,并有更小的计算复杂度,比最小冗余线阵有更大的阵元灵活性,可以解决一般最小冗余线阵不能解决的相干信源的DOA估计问题。     

基于共形天线阵的免搜索来波方向估计算法研究

运算量大,受阵列拓扑结构限制是传统基于子空间分解的来波方向(DOA)估计算法的主要问题,这些问题大大限制了其在实际工程中的应用。针对共形天线阵的特殊性,结合实际的共形阵,研究了几种可以应用于任意阵列结构的免搜索DOA估计算法,并比较了这些算法在共形阵上的性能。理论分析和数值仿真表明:在一定条件下这些算法均可在共形阵上取得较优的估计性能。     

Nested planar array: configuration design,optimal array and DOA estimation

Nested array enables to enhance localisation resolution and achieve under-determined direction of arrival (DOA) estimation. In this paper, we improve the traditional nested planar array to achieve more degrees of freedom (DOFs) and better angle estimation performance. The closed-form expressions for sensor positions of the improved array are given and the optimal array configuration for largest available DOFs is derived. Meanwhile, a computationally efficient DOA estimation algorithm is proposed. Specifically, we utilise two dimensional Discrete Fourier Transform (2D DFT) method to obtain the coarse DOA estimates; Subsequently, we achieve the fine DOA estimates by 2D spatial smoothing multiple signals classification (SS-MUSIC) algorithm. The proposed algorithm enjoys the same estimation accuracy as SS-MUSIC algorithm but with lower complexity because the coarse DOA estimates enable to shrink the range of spectral search. In addition, estimation of the number of signals is not required by 2D DFT method. Extensive simulation results testify the effectiveness of the proposed algorithm.     

修正MUSIC算法对相关信号源的DOA估计性能

本文介绍了用修正ＭＵＳＩＣ算法提高相关信号源ＤＯＡ估计性能的方法。理论分析表明,采用该方法后,可将相关信号源的相关系数平均降低为原来的６３％,因而可改善ＭＵＳＩＣ算法对相关信号源的ＤＯＡ估计性能。且该方法不影响对非相关信号源ＤＯＡ的估计,计算量也无明显增加。计算机仿真实验结果验证了上述理论分析的正确性。     

均匀圆阵部分阵元失效情况下的DOA估计方法

在空间谱估计中,均匀圆阵(Uniform Circular Array--UCA)具有诸多优点,其得到广泛的应用.但在用MUSIC 算法测向时,一旦某一个或几个阵元通道失效,则通道数据变成无效数据,导致测向性能严重恶化,甚至完全失效.本文对在均匀圆阵部分通道失效的情况下,利用均匀圆阵其余阵元数据实现对信号来波方向进行有效估计的方法进行了分析和验证.其原理在于,直接将失效阵元进行隔离,利用剩余阵元形成的非均匀圆阵,进行MUSIC算法测向.该方法能在较高信噪比条件下实现和原阵列几乎相同的估计精度,在较低信噪比、信号数较小的条件下,也能取得良好的估计性能,大大增强了整个阵列谱估计的稳健性和鲁棒性.