利用延时预处理的DOA估计方法

针对MUSIC算法的分辨力和测角精度受到信噪比、快拍数等因素限制的问题,提出了利用延时预处理的波达方向(DOA)估计算法,该算法充分利用蕴含在接收数据延时相关函数中的信号角度信息.利用所有阵元接收数据的延时相关函数构造新的阵列输出矩阵进而得到新的协方差矩阵,对其进行特征值分解,得到噪声子空间,最后引入变尺度混沌优化算法来简化空间谱估计函数的构造和谱峰搜索过程.仿真实验表明,该算法分辨率和测角精度均优于MUSIC算法并且减小了计算时间.     

相干/同向信号波达方向与多普勒频率的联合估计

针对相干/同向信号波达方向(DOA)与多普勒频率的联合估计问题,提出了一种基于特征空间的修正二维MUSIC联合估计算法。首先,建立包含DOA和多普勒频率信息的广义阵列信号模型,通过共轭重构对阵列接收信号的协方差矩阵进行修正,使其有效适用于相干/同向信号下DOA与多普勒频率的联合估计。同时,在二维MUSIC算法的基础上,提出了一种基于特征空间的DOA与多普勒频率联合估计算法,该算法充分利用了信号子空间和噪声子空间的信息,并且可以对源信号功率进行估计。对该算法加以修正后同样可以应用于相干/同向信号的DOA与多普勒频率联合估计,且可以得到比修正二维MUSIC算法更好的估计效果。最后,通过仿真试验验证了本文算法的有效性。     

双基地MIMO雷达的快速测向算法

提出了一种双基地MIMO雷达的离开角(DOD)和到达角(DOA)的快速估计算法,本算法需要结合已有的测向算法才能完成DOA、DOD的联合估计。首先,利用已有的算法将DOD估计出来。然后,利用已估计出来的DOD将多目标模型分解成多个单目标模型,从而完成DOA的快速估计。在DOA的估计过程中,不需要任何的奇异值分解和谱峰搜索,而且能够实现自动配对。本算法的主要优点是在保证估计精确度的前提下简化原算法,即使在DOD未能被精确估计的前提下,依然能得出比较理想的DOA估计。仿真实验证明了本文算法的有效性。     

分布式部分校正子阵MIMO雷达角度估计算法

针对子阵部分校正情况下的分布式子阵多输入多输出(MIMO)雷达角度估计问题,提出了一种基于秩亏(RARE)方法的角度估计算法.该算法通过利用分布式子阵MIMO雷达虚拟导向矢量的特殊结构,在构造RARE角度搜索函数时将未知子阵间校正信息排除在外,仅仅利用已知信息估计目标角度,实现了整个阵列的有效利用,进而提高了目标角度分辨率和定位精度.为了评估所提算法的性能,给出了对应的角度估计的克拉美罗界(CRB),仿真结果表明,该算法在子阵信息未知或部分已知的条件下性能有效.     

基于PARAFAC分解的大规模MU-MIMO稀疏信道估计

针对大规模MU-MIMO(多用户多输入多输出)系统中上行链路的信道估计问题,提出了一种基于平行因子(PARAFAC)分解的稀疏信道估计算法.该算法利用稀疏数学模型构造稀疏信道模型,将稀疏理论与张量分解相结合,对基站端的接收信号进行PARAFAC建模.在满足唯一性分解条件下,利用双线性交替最小二乘(BALS)拟合算法联合估计出多个用户的信号矩阵与信道矩阵.仿真结果表明:所提算法的估计性能优于经典的正交匹配跟踪算法等稀疏信道估计算法,与基于导频序列的估计方法相比,其信道估计的精度大幅提高;仅需少量导频,降低了导频开销,实现了高频谱效率的通信传输.     

主瓣伴随干扰下数字子阵雷达和差波束测角方法

针对数字子阵体制雷达在强主瓣干扰存在情况下弱目标的到达方向DOA估计问题，提出了一种和差波束测角方法。首先，建立了多子阵和差波束结构下的主瓣干扰与目标回波的接收模型。然后，根据目标回波与干扰信号在时域上的不相关特性，对每个子阵列采用盲源分离算法分离目标回波与干扰信号，进而联合各子阵分离的目标回波/干扰信号，采用单脉冲测角技术实现目标/干扰DOA估计。最后，通过数值仿真实验验证了分析算法的有效性及性能。     

OFDM系统中基于子空间分解的信道估计的改进

基于子空间分解的信道估计通过将接收端信道的频域信道响转换到变换域,将信号子空间和噪声子空间分离,既能有效的分离噪声,又具有较低的复杂度.通过对信道估计均方误差的推导,本文提出了一种阈值算法GPT将信号噪声分离的信道估计算法.通过在时域上对连续的OFDM符号求平均,有效的抑制了AWGN和ICI.进一步考虑信道衰落,对阈值进行自适应调整,提出了TAAT算法,仿真证明文中提出的两种算法均无需信道先验信息,能够正确的高精度的区分信号和噪声子空间,不受频谱泄漏的影响,克服了MST和低通截短算法对信道统计参数依赖性具有鲁棒性.在VA30,典型城市信道信道仿真表明,该算法性能逼近理想DFT时域信道估计,即假设信道信号径位置已知,噪声径完全去除.     

OFDM系统中基于梳状导频的空时信道估计

研究了OFDM系统中基于梳状导频的空时信道估计方法，并提出了一种新的信道估计算法，即实现了空时二维信道估计。基于梳状导频的空时信道估计的算法分为两步：第一步是利用导频信号对导频位置的信道进行估计；第二步是信道插值，得到所有频域位置的信道信息。基于LS准则的信号估计以及基于线性插值的信道插值，笔者进行了详细研究。     

嵌套阵的疏密子阵融合波达方向估计方法

为有效利用嵌套阵包含疏密子阵的几何结构以提高估计性能,本文提出一种在2子阵上分别测向再融合的波达方向估计方法。通过理论分析和实际案例阐明融合嵌套阵的两子阵测向结果可以消除信源角度估计模糊,且不会出现互质阵解模糊时伴随的匹配错误。利用无需谱峰搜索的求根多重信号分类方法在嵌套阵2子阵上求解测向结果,若稀疏子阵间距为N倍半波长,推导出对其复根开N次方可获含模糊角的高精度估计,再结合最小方差准则与精度较低但无模糊的密集子阵测向结果进行融合,最终得到高精度的波达方向估计。与嵌套阵已有算法相比,该算法提高了波达方向估计精度和分辨率,由于无需2子阵协方差降低了计算量,且能够支持嵌套阵的分布式配置。仿真结果验证了所提算法的有效性。     

短波突发通信中的DFT频偏估计算法

针对短波突发通信中的频偏估计问题,结合信号传输的时限性以及低信噪比的信道特点,提出一种基于离散傅里叶变换(DFT)的频偏估计算法。该方法首先利用非补零的DFT获取粗估计结果;精估计通过结合迭代与插值逐步缩小搜索区间来获取估计结果,并在迭代中引入误差补偿以修正低信噪比条件下的插值误差。与现有DFT类算法相比,该算法在粗估计中采用非补零DFT减小了计算复杂度,在精估计中迭代插值提高了搜索精度。仿真结果表明:在低信噪比条件下,该频偏估计算法可以逼近Cramer-Rao下界理论线,并有较宽的估计范围。     

基于实值信号子空间的虚拟阵列解相干算法

针对存在相干信源时,传统的DOA估计算法失效问题,提出一种基于实值特征子空间的虚拟阵列解相干算法.该算法根据虚拟阵列变换的思想,利用阵列接收数据构造虚拟子阵,实现对信号的解相干处理,并将协方差矩阵从复数域变换为实数域,获得一个实值信号子空间,最后利用实数域ESPRIT (Unitary ESPRIT)估计信号波达方向.该方法避免了阵列孔径损失,保持了阵列的空间分辨率,估计精度高,利用个阵元可估计个信源,且引入实数域处理和无需空间谱搜索,运算量小.计算机仿真验证了该方法的有效性和优越性.     

一种阵元位置误差条件下的DOA估计方法

针对存在阵元位置误差时多重信号分类(MUSIC)算法的信号波达方向(DOA)估计性能严重下降的问题,结合微粒群(PSO)算法,提出了一种在阵元位置误差情况下的DOA估计方法.该方法首先根据MUSIC算法原理拟合校准目标函数,然后运用PSO算法对函数进行寻优,再校准误差矩阵,最后利用MUSIC算法进行DOA估计.通过不同的参数设置条件下仿真结果比较,选择估计性能最好的一组作为PSO算法的关键参数设置,并对比了校准前后MUSIC算法的DOA估计性能.仿真结果表明:本文方法能够有效改善MUSIC算法的角度分辨能力.     

基于约束的单纯形-粒子群混合优化DEUCE测向算法

文章介绍一种新的基于特征结构的DOA估计算法,并对算法中非线性多维搜索问题限制算法应用这个缺点提出了一种基于约束的单纯形-粒子群混合优化DEUCE测向算法,改进算法把罚函数方法、粒子群算法、单纯形算法有机结合并应用到DEUCE算法中去;仿真结果表明改进算法在保持低收敛门限和高估计精度的优点下,具有更快的运算速度。     

Two-dimensional DOA estimation with reduced-dimension MUSIC

According to the heavy computation of two-dimensional DOA estimation with 2D-MUSIC, this paper proposes an RD-MUSIC(Reduced-Dimension MUSIC) DOA estimation method without conjunction search or angle pairing. This algorithm decomposes two dimensional DOA estimation into two stage one dimensional DOA estimation. Firstly, we use the rooting method to estimate the angle between signal direction and x axis. Secondly, least square method is used to estimate the angle between signal direction and y axis. Finally, the 2D angle can be obtained with the angle formula. Simulation results show that the angle accuracy of RD-MUSIC is higher than that of 2D-MUSIC in the low SNR condition, and that they are equal in the high SNR condition, but RD-MUSIC has a higher operation speed.     

适用于宽带接收阵列的无模糊二维DOA估计

为了满足宽带侦收的要求,提出了一种新的基于环形阵列的宽带天线阵列配置方案,利用2组独立空间欠采样通道得到有模糊的信号空域信息,并结合一定的解模糊算法和配对方法得到无模糊的空间信号到达角(DOA)估计. 仿真结果表明,所提算法在搜索量小的优势下能实现二维方向角的高精度估计及正确配对,且2组通道的采样数据可并行处理,增强了算法的实时性.     

MIMO-OFDM系统的SAGE-IPSO联合估计检测

针对多输入多输出-正交频分复用系统中最大似然检测算法难以硬件实现以及传统的信道估计性能较差等缺陷,提出了一种联合估计检测算法. 该算法使用离散傅里叶变换-最小二乘（DFT-LS）算法进行信道初估计,利用广义空间迭代期望最大化（SAGE）算法对估计的信道信息进行校正,并结合改进的粒子群优化（IPSO）算法完成对信号的迭代检测,使系统性能得到改善. 仿真分析结果表明,算法能以较少的迭代次数估计出信道状态信息和检测数据;在相同误比特率的情况下,性能优于经典检测算法,与理想状态下的最大似然检测算法仅相差1 dB左右.     

Angle estimation for bistatic MIMO radar in impulsive noise environments

A fractional lower order moment unitary ESPRIT (FLOM-Unitary ESPRIT) for the joint direction of departure (DOD) and the direction of arrival (DOA) estimation in bistatic multiple input multiple output (MIMO) radar is proposed, which combates the problem of algorithms based on second-order statistics performance declining considerably in impulsive noise environments. Firstly, the fractional lower order moment matrix is constructed based on the basic definition of fractional lower order statistic. Moreover, according to the basic principle of the unitary ESPRIT algorithm, the angle estimation could be performed correctly and paired automatically. Compared with the unitary ESPRIT and ESPRIT algorithms, the proposed algorithm effectively suppresses impulsive noise and the angle estimation performance is improved. Several numerical results verify the effectiveness of the proposed algorithm.     

一种新的盲联合角度-时延估计方法

提出一种新的盲联合角度-时延的估计方法,对阵列天线输出的过采样样本的Fourier变换后信号进行分析,结果表明,此信号具有三线性模型特征.为此,提出一种改进的三线性交替最小二乘(ITALS)算法,对波达方向(DOA)和时延联合估计.该算法利用方向矩阵和时延矩阵的Vanderm onde特征、基于最小二乘原理对方向矩阵和时延矩阵进行重构,以及对DOA和时延估计.仿真结果表明,ITALS方法具有较好DOA和时延联合估计性能,且在过载系统下仍有较好的性能.ITALS方法随着天线数增加联合估计性能变好;而且该方法无须信道衰落系数,是一种盲、鲁棒的联合处理方法.     

基于两垂直方向虚拟平移的波达方向判定算法

提出了一种针对均匀圆阵接收信号波达方向(direction of arrival,DOA)判定的算法,该算法相对于其他算法,更能充分利用信号中的有用信息,达到提高算法判定精度的目的.算法将接收信号数学模型在Z轴和X轴方向分别进行虚拟平移,通过模式激励,构造出两个包含接收信号DOA信息的满秩Toeplitz矩阵,达到相干信号解相干的目的.先后根据Z轴、X轴方向旋转因子特性的不同,先得出信号俯仰角的估计值,再得出方位角的估计值,完成二维波达方向的判定.仿真结果验证了该算法对于相干信号DOA判定的正确性,而且对于强相干和低信噪比的入射信号DOA也能有效区分和判定.     

LOS环境下零导频Massive MIMO通信方法

针对频分双工大规模多输入多输出系统中导频开销过大和现有信道估计算法计算复杂度高等问题,提出一种零导频的通信方法．在该方法中,发射端不发送导频,利用位置信息估计波达角,对发射信号进行调整,形成定向波束;接收端直接对接收数据进行解调．仿真结果表明,与传统频分双工大规模多输入多输出系统相比,所提通信方法大大降低了导频开销和计算复杂度,提高了频谱效率,且在高信噪比下,系统和速率提高了约4.6dB．