不计信源数目的修正MUSIC算法分析

在介绍MUSIC算法的基础上，分析了信源数目估计误差对MUSIC算法测向性能的影响，针对信源数日过估计下出现虚假信号和欠估计下存在谱峰消失的问题，根据阵列协方差矩阵特征分解后噪声特征值非常接近的特点，提出了一种在未知信源数日情况下进行正确DOA估计的修正MUSIC算法，计算机仿真结果证明了该算法的可行性和有效性。     

一种4D毫米波雷达高分辨角度估计方法

针对4D毫米波雷达中雷达孔径受限导致的角度分辨率不高的问题,提出一种改进的多重信号分类(Multiple Signal Classification,MUSIC)算法。首先通过数据预处理手段,补偿多输入输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)虚拟阵列中目标运动引起的相位误差;接着划分子阵并对角度维数据构成的协方差矩阵进行Toeplitz化处理,利用MUSIC算法估计一维角度;最后采用特征值排序的方法将估计出的俯仰角与方位角进行快速配对。该方法有效提高了4D毫米波雷达角度维估计的分辨率和估计精度,也提高了二维角度估计的计算速度。数值仿真与实物实验验证了所提方法在角度高分辨估计上的性能。     

基于空间平滑MUSIC算法的相干信号DOA估计

针对传统解相干算法在低信噪比条件下不能有效分辨角度接近的信号源DOA的问题,提出一种基于空间平滑技术的特征空间多重信号分类MUSIC(Multiple Signal Classification)算法。首先用改进的空间平滑算法对相干信号进行预处理,然后对其应用特征空间MUSIC算法进行精确的DOA估计。计算机仿真结果表明,该算法的改进能更加有效地估计相隔较近的小信噪比信号源的DOA,分辨能力较强。     

同时估计非相干和相干信号的修正MUSIC算法

简要阐述了阵列信号处理中广泛采用的MUSIC算法和MMUSIC算法的基本原理,然后理论分析了MUSIC和MMUSIC算法性能.仿真发现MMUSIC算法只能单独估计相干信号和非相干信号.针对这种情况,提出了一种修正MUSIC算法,该算法可以同时估计相干和非相干信号,计算机仿真结果证明该改进算法是有效的.     

基于MH抽样逐次搜索的快速MUSIC算法

传统MUSIC测向算法直接用于二维DOA估计时,需要在参数空间中进行二维谱峰搜索,计算量很大.针对该问题,结合了马尔可夫蒙特卡罗(MCMC)方法与逐次搜索的方法,提出一种快速的MUSIC测向算法.该算法通过将MUSIC谱函数视为信号来向的概率密度函数,采用MCMC的Metropolis-Hastings抽样器对其进行采样,并利用;肖除空间相关性进行逐次搜索从而估计出各个信号的来向,能够在保持常规MUSIC算法性能的高分辨能力同时大大减少运算量.仿真结果表明了该算法的有效性.     

一种空间分布式变阶数自适应网络滤波算法

现有的自适应网络滤波算法大都假设未知参数向量的阶数已知且恒定,无法解决阶数未知或时变条件下的参数向量估计问题. 以最小化网络均方误差为准则,提出一种空间分布式变阶数自适应网络滤波算法. 该算法仅要求网络中的各节点与相邻节点进行通信,通过扩散的方式实现整个网络数据信息的融合,具有计算量小、可操作性强及估计精度高的特点.仿真表明,提出的算法能够有效地估计和跟踪未知参数向量的阶数和权值.     

基于改进野狗优化算法的二维MUSIC声源定位研究

针对二维多重信号分类算法（MUSIC）在进行信号波达方向估计时存在运算复杂、速度慢的问题，提出基于改进野狗优化算法的二维MUSIC声源定位算法。该算法首先通过结合精英反向学习策略与二次插值方法改进野狗优化算法，提高算法寻优能力，再与MUSIC算法结合，使算法能快速且准确定位。实验结果表明，该算法与传统MUSIC方法对比，定位精度得到提高，且节约了88.6%的搜索时长，计算量降低，获得更好的实时性。     

一种数字图像盲增强的新算法

给出一种数字图像盲增强的新算法. 其中源数字图像及其灰度级未知, 已知的仅仅是被噪声污染了的图像. 该算法首先估计密度函数, 然后估计图像的灰度级, 最后去噪声重建图像, 达到图像增强的目的. 仿真例子说明了该算法的有效性.     

一种新型基于3D-MUSIC的迭代算法

在信号传播的速度与方向有关时,传统的MUSIC、ESPRIT算法和联合位置偏差DOA估计方法计算量太大,且估计精度下降,因此有必要改进算法提高精度。本文提出一种新型的迭代MUSIC优化方法,该方法精确度高,计算量没有增加,仿真试验证明该方法的有效性,正确性。     

一种新的高分辨时延估计算法

多径分量重叠衰落下的精确时延估计对很多系统而言都非常重要,对于定位技术更是如此。近来,MUSIC算法被用来估计信道测量中的多径时间弥散参量,还被用于频域室内几何定位,且性能优于基于IFFT的时域分析。本文首先讨论了MUSIC算法应用于带限脉冲时延估计时存在的问题,针对该问题提出了一种带滑动窗解卷积的、基于MUSIC算法的新的时延估计器,最后将这一算法通过计算机仿真与其它算法作了对比分析。     

一种L型阵列的相干分步降维DOA估计方法*

针对相干信号二维波达方向(Direction Of Arrival,DOA)估计运算复杂度高的问题,本文提出了一种基于前后向空间平滑的分步降维MUSIC算法。该算法首先通过前后向空间平滑技术去相干,然后通过一维空间谱搜索得到一维入射角,最后通过最小二乘法得到二维入射角,进而得到相干信号的DOA。仿真实验表明该方法可以实现对相干信号的二维DOA估计,且具有较好的DOA估计性能,同时降低了运算复杂度。     

Joint direction of arrival estimation and array calibration for coprime MIMO radar

Compared to large-scale MIMO radar, coprime MIMO radar can achieve approximate estimation performance with reduced antenna number. In this paper, joint direction of arrival (DOA) estimation and array calibration for coprime multiple-input multiple-output (MIMO) radar is considered, and an iterative method for the estimations of DOA and array gain-phase errors is proposed. Based on the received data structure of coprime MIMO radar, trilinear decomposition is firstly adopted to obtain the estimations of transmit and receive direction matrices, which are perturbated by the gain-phase errors. Through equation transformation, the un-perturbated direction matrices and gain-phase errors can be iteratively updated based on Least squares (LS). Finally, the unique DOA estimation is determined from the intersection of transmit and receive direction matrices. The proposed algorithm achieves better DOA estimation and array calibration performance than other methods including estimation of signal parameters via rotational invariance techniques (ESPRIT)-like algorithm, multiple signal classification (MUSIC)-like algorithm and joint angle and array gain-phase error estimation (JAAGE) method, and it performs close to the method with ideal arrays. Multiple simulation results verify the algorithmic effectiveness of the proposed method.     

Two-stage ESPRIT for unambiguous angle and range estimation in FDA-MIMO radar

Frequency diverse array (FDA) offers potential applications for joint range and angle estimation, but ambiguous estimates may be generated due to its range-angle coupling and time-variant beampattern. This problem can be addressed by jointly utilizing FDA and multiple-input multiple-output (MIMO) radar, but only multiple signal classification (MUSIC) algorithm was considered in the FDA literature. In order to avoid high computational complexity in the MUSIC algorithm due to the required 2-D peak searching, in this paper, we propose a two-stage estimating signal parameters via rotation invariance technique (ESPRIT) algorithm for FDA-MIMO radar to estimate both range and angle of targets, along with the proposed pairing method for unambiguous estimates. Moreover, closed-form expressions of the mean squared error (MSE) and Cramér-Rao lower bound (CRLB) for angle and range estimations are also derived. All proposed methods and derivations are verified by both theoretical analysis and numerical results, which show the superiority of FDA-MIMO radar over conventional phased-array radar and MIMO radar in target localization.     

一种新的码片内多径时延估计方法

根据信道冲激响应的稀疏特性,提出了一种频域的时延估计压缩感知模型,将时延估计问题转化为基于欠采样数据的稀疏向量估计问题.利用离散傅里叶变换(Discrete Fourier transform,DFT)矩阵的子矩阵所满足的受限等距性(Restricted isometry property,RIP)以及信道冲激响应的稀疏特性充分降低了时延估计所需数据量的要求.分析了本文模型具有码片内多径分辨能力以及良好抗噪性能的原因,并与多信号分类(Multiple signal classification,MUSIC)和旋转不变技术的信号参数估计(Estimation of signal parameters via rotational invariance technique,ESPRIT)算法的时延估计性能进行仿真比较.仿真结果表明,本文提出的方法不需要预知多径的条数,对码片内多径时延具有较高的估计精度,其时延估计性能在特定条件下优于MUSIC和ESPRIT算法.     

信号相关性与修正MUSIC算法二维波达方向估计

实际环境中相干信号源是普遍存在的,但传统的多信号分类(MUSIC)二维测向算法不能处理相干信号的问题,为此,采用修正MUSIC(MMUSIC)算法进行二维波达方向(DOA)估计,将修正MMUSIC算法的应用范围由一维的均匀线阵(ULA)扩展到二维中心对称阵,并理论推导出MMUSIC算法的测向性能与信号相差的余弦值呈反比。仿真实验中,二维MMUSIC对相隔4°以上两相干信号的分辨概率能够达到90%以上。     

一种新的应答着陆系统测角算法

应答着陆系统是一种基于应答机的精密进近着陆引导系统,通过询问并接收飞机应答机的应答信号来估计飞机的方位、仰角和距离等信息;文章分析了应答着陆系统传统的测角算法原理、误差来源和影响因素;通过扩大不模糊角度测量的范围,利用虚拟技术实现了系统天线阵列的虚拟均匀排列;提出了基于MUSIC算法的空间平滑技术进行多目标飞机角度估计的设想;通过计算机仿真对新测角算法的估计能力,成功概率以及精度的分析,验证了新算法的可行性和有效性。     

对称压缩谱的改进求根快速DOA估计*

为提高波达方向(DOA)角估计算法的运算速度,针对对称压缩谱( MSCS)算法,提出了构建MSCS算法的多项式,求解MSCS算法的多项式根的方法。该算法不需要在半谱内搜索,保持了MSCS的镜像特性。理论分析和仿真实验表明,该算法进一步提高了MSCS运算速度;相对于求根类MUSIC算法,该算法提高了DOA估计精度,从而证明了该算法的有效性。     

DPT和虚拟阵列相结合的相干NLFM信号的DOA估计

针对无线电通信领域中经常遇到多径传输和反射因素的现象,必须考虑宽带相干信号源的存在。提出一种离散多项式相位变换(DPT)与虚拟阵列变换法相结合的相干非线性调频(NLFM)信号的波达方向(DOA)估计方法,并对其中的算法做了对比、分析和改进。解决了常规MUSIC、ESPRIT算法不能估计宽带信号、相干信号的问题,不仅能更准确地进行DOA估计,而且不损失阵列的孔径,提高了阵元数的利用率。同时还提出了当两个信号源很近的情况下的角度估计算法。仿真实验证明了该算法的有效性。     

Combining genetic algorithm and iterative MUSIC searching DOA estimation for the CDMA system

This paper deals with direction-of-arrival (DOA) estimation based on iterative MUSIC searching technique for the code division multiple access (CDMA) system. It has been shown that the iterative searching technique suffers from the local maximum searching problem, causing acquisition errors in DOA estimation. In conjunction with a genetic algorithm (GA) for selecting initial search angle, we present an efficient approach to achieve the advantages of iterative DOA estimation with fast convergence and more accuracy estimate over existing conventional spectral searching methods. Finally, several computer simulation examples are provided for illustration and comparison.