用于非圆信号二维测向的扩展Root-MUSIC算法

利用双平行线阵的阵列结构,提出了用于非圆信号二维测向的扩展root-MUSIC(ERM)算法.ERM算法估计得到的俯仰角与方位角一一对应,自动配对,无需搜索,其可测向信号数大于子阵阵元数,方位测角精度优于同样基于双平|亍线阵的二维测向波达方向矩阵法(DOAM),俯仰测角精度在低信噪比下优于DOAM算法,俯仰角兼并时算法仍有效.     

非圆信号方位、俯仰及初相联合估计

该文利用双平行线阵的阵列结构,提出了用于非圆信号二维方向和初相联合估计的扩展MUSIC(EN-MUSIC)算法。EN-MUSIC算法估计得到的方位角、俯仰角与初相一一对应,自动配对,其可测向信号数大于子阵阵元数,方位及俯仰测角精度与非圆信号二维测向酉ESPRIT(2D-NC-UESPRIT)算法大致相当,优于波达方向矩阵法(DOAM)。     

二维ESPRIT类算法中参数配对的新方法

参数配对是二维ESPRIT类算法中的一个关键问题。为了提高参数配对的准确率,根据矩阵的联合对角化原理,通过对参数幅角排序提出了一种新的参数配对方法。这种配对方法在二维波达方向估计中表现出良好的配对效果,尤其是在信噪比（ SNR）很低的时候,相比已有配对方法其准确率有明显的改善。以L形阵列的ESPRIT类算法为例的仿真结果证明了这种配对方法的性能。     

用于信号波达方向估计的共轭ESPRIT算法及其性能分析

针对阵列天线的波达方向估计问题,给出了一种新颖的ESPRIT算法--共轭ESPRIT算法(C-ESPRIT).此算法利用阵列单元输出信号的共轭信息,得到整个阵列输出的协方差矩阵,通过对此矩阵的特征分解,并构造运算矩阵,最终求得信号的波达方向.仿真实验表明,C-ESPRIT算法不仅克服了传统ESPRIT算法在阵列单元数与信源数相同时不能可靠测向的不足,并且对信号波达方向的分辨能力和测角精度也显著高于传统的ESPRIT算法,因此,C-ESPRIT算法具有更广泛的适应性和更优越的测向性能.     

一种非等间距线阵的DOA估计方法

针对非等间距线阵测向中的测向精度和相位模糊之间的矛盾,该文提出了一种基于四阶累积量的波达角(DOA)估计算法。该算法利用基线间的参差关系解相位模糊,以突破VESPA算法中参考阵元间距不大于半波长的限制,从而有效地提高了测向精度。依靠导向矢量、累积量矩阵特征值以及其对应的特征向量三者之间的关系,该算法实现了各基线的相位差与信号源的配对。仿真实验验证了该算法的有效性。     

高斯白噪声下L阵二维波达方向快速估计

针对L型阵列,提出一种在高斯白噪声环境下的二维波达方向( DOA)快速估计方法。首先利用阵列结构特点构建两个互协方差矩阵,同时实现了噪声分量的有效抑制,再依据协方差矩阵的性质构造了波达方向矩阵。对该矩阵进行一次特征分解即可分别得到包含方位角和俯仰角信息的方向矢量和方向元素,实现二维DOA估计。该算法避免了传统算法的谱峰搜索或大矩阵构造及其特征分解过程,计算量小,且参数自动配对。仿真结果表明,该算法在低性噪比和少快拍下的估计精度与2 D ESPRIT算法近似,但计算复杂度大幅降低,适用于实时性高的工程应用背景。     

单基地MIMO雷达中基于改进传播算子的二维DOA估计算法

单基地多输入多输出（Multiple input multiple output,MIMO）雷达中,针对传播算子算法在低信噪比和小快拍数环境下进行二维波达方向（Direction of arrival,DOA）估计性能下降的实际问题,提出了一种基于改进传播算子（Propagator method, PM）的二维DOA估计算法。该方法将数据共轭重构的思想应用到传播算子的估计中,借助传播算子的线性变换得到方向矩阵,由方向矩阵还原出二维波达角信息,利用矩阵变换与结构特点实现了仰角和方位角的自动配对。复杂度分析和仿真结果表明,该算法具有较低复杂度的同时,改善了传播算子算法在快拍数有限、低信噪比条件下的估计性能,实现二维DOA的自动配对。      

一种毫米波干涉仪测向算法

提出了一种毫米波干涉仪二维测向解模糊算法.通过对圆形阵列阵元与参考阵元之间的测量相位差进行一次或多次虚拟变换运算,获得虚拟阵元与参考阵元之间的无模糊相位差.无模糊相位差被用来得到粗略无模糊的波达方向估计,此粗略无模糊的波达方向估计被用来解原阵列阵元和参考阵元的周期性相位模糊.进而获得高精度波达方向估计.仿真实验表明,所提算法在毫米波频率范围内能获得高精度的二维测向结果.     

一种毫米波干涉仪测向算法（英文）

提出了一种毫米波干涉仪二维测向解模糊算法.通过对圆形阵列阵元与参考阵元之间的测量相位差进行一次或多次虚拟变换运算,获得虚拟阵元与参考阵元之间的无模糊相位差.无模糊相位差被用来得到粗略无模糊的波达方向估计,此粗略无模糊的波达方向估计被用来解原阵列阵元和参考阵元的周期性相位模糊.进而获得高精度波达方向估计.仿真实验表明,所提算法在毫米波频率范围内能获得高精度的二维测向结果.     

基于伪数据矩阵的二维自动配对角度估计方法

针对多窄带远场信号的无配对问题,提出了一种用L阵进行二维波达方向估计方法.此方法利用时间信息构造具有相同"伪信号"信息的伪数据矩阵来达到自动配对的目的.利用时间信息可以有效消除噪声影响,但是矩阵的构造与同样利用时间信息的辅助变量法是不同的,因此,所提方法具有阵列扩展的能力.仿真试验充分说明了该方法在精度估计、成功配对检测概率、多非相关信号源的估计能力方面都表现出优越的性能.     

A new algorithm for 2-D DOA estimation

In this paper we present a new algorithm to estimate the 2-D direction of arrival (DOA) of narrowband sources lying in the far field of the array. The array consists of matched co-directional triplets, and can be considered as an extension of the 1-D ESPRIT scenario to 2-D. The proposed approach is simple and direct and does not require a search procedure or initialization. Existing algorithms require a search to match the correct elevation and azimuth angles and are computationally more expensive. This technique automatically pairs the azimuth and elevation angles by marking them. The computational complexity is twice that of 1-D ESPRIT. Simulation results and comparisons with other existing algorithms are presented to demonstrate the performance of the proposed technique.     

一种可自动配对的二维波达方向估计算法

针对非相关远场窄带信号,提出了一种基于L阵模型的低复杂度高分辨二维波达方向估计算法。该方法通过利用互相关矩阵以及L阵的几何结构,消除了附加噪声的影响,且对于方位角和俯仰角的求取仅仅需要一维估计,同时该算法只需对一个低维矩阵进行特征值分解,减少了运算负担,该算法利用特征值求取俯仰角,利用相应的特征向量构造出的虚拟阵列响应矩阵求取与俯仰角配对的方位角。仿真进一步证明了算法的有效性,通过仿真还可以看出,该文所提方法在低信噪比、小快拍数和较小角度间距的情况下都具有良好的性能。     

微透镜阵列实现3维物体旋转不变实时识别

为了实现3维物体旋转不变实时识别,应用微透镜阵列的多视角成像特点,利用透射像阵列的高关联性,实现3维物体信息与2维透射像阵列信息之间的转换,从而可以利用光学2维图像识别技术实现3维物体的识别。对转换和识别过程进行了理论分析,用匹配滤波的方法进行了实验验证,实现了3维物体旋转不变实时识别。得到了良好的识别效果,并实现了旋转方向的准确定位和旋转角度大小的比较判别。结果表明,应用微透镜阵列可以实现旋转3维物体旋转不变实时识别。     

多径循环平稳信号二维波达方向估计——极化域平滑法

针对相干循环平稳信号,该文提出一种估计二维波达方向的新方法极化域平滑法。该算法充分利用信号的循环平稳特性以及极化多样性,在不影响阵列孔径的情况下,进一步增大可估计的相干信源数目,且具有信号选择和噪声抑制能力。估计过程中各参数自动配对。仿真结果验证该文方法的有效性。     

Efficient 2-D DOA and frequency estimation for L-shaped array via RD-PM

This paper addresses the issue of joint two-dimensional direction of arrival (2-D DOA) and frequency estimation via reduced-dimensional propagator method (RD-PM) with L-shaped array. The proposed algorithm has no need for eigenvalue decomposition of the sample covariance matrix and simplifies three-dimensional global spectral search within the three-dimensional propagator method (3-D PM) to one-dimensional local search, which greatly reduces computational complexity. Furthermore, the proposed algorithm can work under both uniform and non-uniform L-shaped array and can achieve paired 2-D DOA and frequency estimates automatically. In addition, the 2-D DOA and frequency estimation performance for the proposed method is approximate 3-D PM algorithm and parallel factor (PARAFAC) method but exceeds the estimating signal parameters via rotational invariance techniques (ESPRIT) algorithm and improved PM algorithm. The detailed derivation of Cram´er-Rao bound (CRB) is provided and the simulation results demonstrate the effectiveness and superiority of the proposed approach.     

基于MUSIC算法的L型阵列MIMO雷达降维DOA估计

该文提出一种基于MUSIC算法的L型阵列多输入多输出雷达降维波达方向(DOA)估计算法。该算法首先针对L型阵列导向矢量的结构,构造出一个降维矩阵,将回波信号转换到低维空间。然后利用二次优化方法将2维DOA估计分解为两个1维DOA估计。最后利用MUSIC空间谱估计其中1维角度,并利用求得的角度回代谱函数,对另1维角度进行求根估计。该算法将2维空间谱搜索降为1维搜索,极大地降低了运算复杂度。理论分析和仿真结果验证了该算法的准确性和可行性。     

基于多项式求根的双基地MIMO雷达多目标定位方法

该文提出了一种基于多项式求根的双基地MIMO雷达多目标定位方法,该方法将2维的收发方位角度估计分离为两个1维的方位角度估计过程,采用多项式求根法对1维方位角度进行估计,避免了传统的2维谱峰搜索,所估计的2维方位角能够自动配对,不需要额外的配对运算,而且系统的最大可定位目标数目不少于接收机数目。仿真结果证明了算法的有效性。     

一种新的LPI信号的测向方法

低截获概率（LPI）信号的测向是现代电子战的一大难题。时域滤波互功率谱密度（TDFCSD）的相位部分包含了双通道信号的时差信息，利用其线性相位分量可进行测向。首先对TDFCSD测向法进行了分析，并加以改进，提出了一种新的LPI信号的测向方法——平均时域滤波互功率谱密度（ATDFCSD）测向法，然后对影响测向误差的因素进行了分析，最后仿真实验证明了新方法所带来的性能改善。