均匀圆阵多宽带LFM信号的二维DOA估计

针对均匀圆阵（UCA）,根据不同线性调频（LFM）信号在对应阶次上的分数阶傅里叶变换（FRFT）域具有能量聚集性的特点,将不同时频特性LFM信号在FRFT域分离成一系列平稳单频信号,构造出FRFT域上新的空时频分布模型数据,结合MUSIC算法,提出了一种新的均匀圆阵多宽带LFM信号的二维DOA估计。通过仿真实验验证了该方法的有效性。     

基于均匀圆阵的相干源三维参数估计算法

基于均匀圆阵,提出了一种宽频段信号频率和二维到达角联合估计的新方法—CTDS算法。通过对构造的波达矩阵进行特征分解,该算法能精确地估计具有相同数字频率的相干信号的三维参数,无需多维谱峰搜索,具有计算量小,三维参数自动配对的优点。另外,算法通过增加延迟抽头级数解相干,因此避免了通常的降维解相干算法引起的阵列孔径损失,同时减少了所需的阵元数。计算机仿真结果验证了算法的有效性。     

宽带Chirp雷达回波相干积累方法

宽带Chirp雷达经去线性调频处理后的回波特性表明,运动目标回波脉间频率变化率与脉内剩余调频斜率一致。利用分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform,FrFT)处理Chirp信号的能量集聚性,提出基于FrFT的运动目标宽带Chirp雷达多周期回波相干积累方法。仿真结果表明该方法能实现匀速运动目标宽带雷达多次回波相干积累,并对机动目标的脉间能量相干积累具有较好的适应性。     

脉冲噪声下基于压缩变换函数的LFM信号参数估计

针对现有线性调频(LFM)信号参数估计方法在脉冲噪声下性能退化甚至完全失效的问题,该文提出一种脉冲噪声下估计LFM信号参数的新方法.该文构造了一种新的压缩变换(CT)函数,分析了该函数在零点附近的近线性,推导了任意随机变量经该函数变换后的2阶矩有界,证明了函数变换前后LFM信号的初始频率和调频斜率信息不变.将经过函数变换后的信号进行分数阶傅里叶变换(FrFT),根据FrFT域中峰值坐标和信号参数的关系,寻找变换域中的峰值点,实现信号参数的估计.仿真实验表明,该方法可有效抑制脉冲噪声且能准确估计出信号的参数信息,实现简单,不需要噪声的先验信息,具有良好的稳健性.     

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。     

基于均匀圆阵的相干信源DOA估计算法研究

针对均匀圆阵相干信源的波达方向估计问题,提出了一种去相干的正交预处理方法——阵列移位算法。阵列移位算法改进了抗相干干扰的波束形成方法,通过圆阵移位和MUSIC算法的结合,使相干信源角估计的性能得到改善。与传统的模式空间平滑算法相比,该方法减少了阵列孔径损失,提高了计算速度。     

脉冲噪声下基于压缩变换函数的LFM信号参数估计

针对现有线性调频(LFM)信号参数估计方法在脉冲噪声下性能退化甚至完全失效的问题,该文提出一种脉冲噪声下估计LFM信号参数的新方法。该文构造了一种新的压缩变换(CT)函数,分析了该函数在零点附近的近线性,推导了任意随机变量经该函数变换后的2阶矩有界,证明了函数变换前后LFM信号的初始频率和调频斜率信息不变。将经过函数变换后的信号进行分数阶傅里叶变换(FrFT),根据FrFT域中峰值坐标和信号参数的关系,寻找变换域中的峰值点,实现信号参数的估计。仿真实验表明,该方法可有效抑制脉冲噪声且能准确估计出信号的参数信息,实现简单,不需要噪声的先验信息,具有良好的稳健性。     

一种多 LFM 信号检测与参数估计的方法

针对常规方法对多个线性调频（LFM ）信号进行处理时存在运算量大、不能满足快速检测和交叉干扰的问题,分析了采用分数阶傅里叶变换（FrFT ）对LFM 信号进行参数估计的原理,基于快速解线性调频技术,将LFM 信号检测与参数估计由二维搜索转换为2个一维搜索。该方法可以有效减小运算量,易于工程实现。仿真结果表明,此方法在低信噪比下仍具有良好的性能。     

基于FRFT的多LFM信号的分离及参数估计

线性调频（LFM）信号在某个阶次的FRFT域中具有能量聚集性,根据这一特性采用分数阶傅里叶变换（FRFT,Fractional Fourier Transform）来分离多个未知任何先验参数的LFM信号,通过在FRFT域搜索峰值点来检测并分离出LFM信号,并用相关系数对分离效果进行了评价。针对二维搜索峰值点的计算复杂性,提出了曲线拟合优化技术来进行FRFT模值检测,把二维搜索转化为一维曲线拟合问题,并介绍了高斯混合模型近似FRFT模值分布。计算机仿真表明,这一方法极大地降低了计算复杂度,对多分量LFM信号进行了有效的分离及参数估计。     

LFM信号参数估计的插值FrFT修正算法

针对线性调频（LFM）信号参数估计插值FrFT算法在信噪比较低时性能下降而且针对不同参数估计性能不稳定的问题,提出了一种修正的插值FrFT算法。首先分析了现有插值FrFT算法问题出现的原因,然后定义了分数阶域量化频率,指出当信噪比较低时,若LFM信号初始频率接近分数阶域量化频率点,插值FrFT算法出现反向补偿的概率增大,性能下降。修正的插值FrFT算法改进了插值方向的判决条件以提高噪声免疫力,并通过频移LFM信号初始频率使其不在分数阶域量化频率点附近。最后,对不同初始频率的LFM信号进行仿真,结果表明,修正的插值FrFT算法提高了LFM信号参数估计精度,性能稳定,而计算量并没有明显增加。      

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。     

一种利用均匀圆阵对称特性的近场源酉变换估计算法

针对现有均匀圆阵的近场源三维参数估计算法运算量大的缺点,提出了一种基于均匀圆阵对称特性的近场源酉变换估计算法。该算法利用均匀圆阵对称特性将阵列导向矢量进行酉变换和对角化分离处理,消除距离参数,把三维搜索问题化简为二维搜索问题,同时把复值方向矢量转化为实值方向矢量。计算机仿真结果显示,所提算法估计性能优于相关序列降维估计方法,与三维多重信号分类算法性能相当,且通过矩阵分离降维和实值化处理,减少了运算量,有利于工程实时处理。     

基于均匀圆阵的近场源定位技术研究进展

近场源定位在雷达、声呐和通信中发挥着重要的作用。该文利用均匀圆阵的阵列结构优势,系统梳理了窄带近场源定位方法以及解模糊方法,并在此基础上从时域、频域、分数阶傅里叶域等方面阐述了近场线性调频(LFM)信号的方位角、俯仰角和距离等3维位置参数快速精确估计方法。最后,对相干辐射源和近远场混合源参数估计等后续研究内容进行了展望。     

基于均匀线阵的混合源波达方向估计方法

文中提出了一种基于均匀线阵的混合源波达方向DOA估计的改进方法。该方法首先利用传统MUSIC方法估计出非相干信号源的DOA,然后接收数据协方差矩阵进行差分消除不相关源和噪声的影响,对其进行特殊的空间平滑去相干,从而利用重建的数据协方差矩阵估计相干源的DOA。此方法的特点是分别估计不相关信号和相干信号的DOA。优点是算法在估计出多于阵元数信号的前提下具有较高的DOA估计精度和稳健性。仿真结果表明此方法的估计性能优于空间差分平滑算法。     

一种均匀圆阵的校正方法

幅度增益和相位误差使得高分辨率的参数估计算法的性能下降,特别是相位的误差,将会引起参数估计的偏离.所以对于阵列天线各通道的校正是很有必要的.文中提出了通道的一种校正方案,用于减小各信道的不一致性.方案的基本思想是在圆形阵列的圆心处放置一个辅助天线,辅助天线将接收到的信号再发送到阵列天线各通道,联系辅助天线和各阵列天线的...     

基于旋转均匀圆阵的单近场源参数估计解模糊算法

基于阵列的信源定位在无线通信、雷达、声纳等领域运用广泛.针对均匀圆阵下单个高频近场源参数估计存在相位模糊的情况,本文提出利用旋转使同一阵元形成虚拟短基线的解模糊算法.首先,为了对旋转前后两组观测数据进行配准,在圆阵中心设置参考阵元并利用其初始相位差对其他阵元数据进行相位补偿;随后,在通过复共轭积计算各阵元旋转前后无模糊相位差的基础上,使用最小二乘法反演出近场源的方位、俯仰和距离;进一步地,利用反演得到的无模糊近场源参数消除旋转前最长基线阵元间接收信号的相位差模糊,得到长基线下的高精度参数;最后,利用仿真实验验证了本文算法在高频单近场源下的解模糊性能.     

一种有效的相关噪声背景下宽带相干信号DOA估计算法

利用均匀线阵,本文提出了一种有效的相关噪声下宽带相干信号DOA估计算法.首先,在各个频率点,利用空间差分技术消除色噪声分量,并通过平方操作构造新矩阵;然后,通过聚焦操作得到通用的协方差矩阵;最后,通过使用传播算法估计得到宽带相干信号的DOA.算法能够分辨的相干组中相干信号的个数可以是奇数或是偶数.仿真结果验证了算法的有效性和性能.