圆阵相位模式空间波束输出的高分辨目标方位估计算法研究

本文推导了均匀圆阵作为接收阵时的相位模式空间,证明圆阵在相位模式空间可以等效为一个虚拟线阵,并把高分辨方位估计算法应用到均匀圆阵相位模式空间虚拟线阵波束输出。计算机仿真结果显示,波束域Root－MUSIC算法应用到虚拟线阵时可以获得良好的解不相关信源的能力,而波束域WSF算法则具有比模式平滑算法更佳的解相干信源性能。     

分布式目标参数估计的波束域处理方法

分布式目标参数估计的阵元域处理方法的运算量较大,将波束域处理方法用于分布式目标参数估计,降低分布式目标高分辨测向算法的运算量,提高输入信噪比,同时降低算法对系统误差的敏感性.在分布式目标源比较集中的情况下,利用较少的几个波束形成波束空间进行参数估计,能实现良好的估计性能.仿真结果验证了此方法的有效性.     

基于波束域的子空间正交性测试宽带DOA估计方法研究

投影子空间正交性测试(Test of Orthogonality of Projected Subspace:TOPS)算法通过测试宽带信号各频率点上噪声子空间和信号子空间之间的正交性对目标方位进行到达角估计(DOA:direction-of-arrival)。此算法对参考频点上的信号子空间的估计依赖性较大,因此存在较多伪峰,低信噪比条件下性能差等缺点。针对该问题,提出一种基于波束域的宽带DOA估计方法。该方法通过将阵列接收信号转换到波束域,在波束域中利用信号带宽内各频率分量的波束域方向向量与噪声子空间之间的正交关系构造判决向量,根据判决向量搜索空间谱的极大值对应的角度进行DOA估计。该方法不需要进行角度预估,避免了TOPS算法中常出现的伪峰,降低了信噪比分辨门限,减少了计算量,具有较好的估计效果。将该方法分别运用到均匀圆阵和线阵上,通过仿真对比和海试实验数据的处理,证明了本文所提方法的有效性。      

MUSIC与干涉仪测向算法性能研究

研究了两种阵列信号测向算法的性能：空间谱估计测向算法和干涉仪测向算法。基于均匀圆阵的硬件平台,两种算法均可实现测向功能,为针对不同的实现需要,着重介绍了因测向机理的不同在多种性能方面呈现出的差异。以五元圆阵为例,分别实现干涉仪和空间谱估计测向的仿真实验。仿真结果表明空间谱估计算法在低信噪比情况下测向精度优于干涉仪测向,而后者在测向耗时方面要远优于前者。     

未知信源数的宽带波束域相干源测向算法

对MUSIC算法进行了改进,提出了一种无需估计信源数的宽带波束域相干源测向算法,避免了由于信源数估计不准确以及存在相干源扰动时的测向失效问题,并通过恒定束宽波束形成,在减少测向计算量的同时,对宽带信号进行了空间聚焦,可同时适用于窄带信号和宽带信号测向,大大拓展了MUSIC算法的适应能力,为其在不同领域获得广泛应用扫清了算法上的障碍。仿真结果证实了所提出改进算法的有效性。     

宽带光控阵多波束超分辨测向算法

为了解决多信号并存时多波束系统的测向问题,针对宽带光控阵幅度加权和时延控制的多波束形成方式,提出了一种宽带波束域超分辨测向算法。建立了宽带光控阵多波束数据模型,首先将接收数据变换到频域,进行频谱分析,然后选择较大信号频率分量分别进行超分辨谱估计,最后将各频点估计结果融合得到最终的估计值。分析了波束参数的选取,包括波束数目、波束间隔以及幅度加权方式对算法性能的影响。算法能够分辨同时达到多波束系统的多个信号,仿真实验验证了算法的有效性和正确性。      

基于均匀圆阵模式空间噪声流形的高分辨测向算法

本文提出了一种适合于均匀圆阵的高分辨陈列测向算法，该算法首先将圆阵由陈元空间转化至模式空间，然后通过引入噪声流形阵对最大似然测向算法进行改进，形成了非多维插索优化的圆阵噪声流形算法。计算机模拟结果显示，该算法不仅计算量小，而且具有较强的角相干信源的能力。     

宽带方位估计的波束域Root-MUSIC算法

高分辨算法的实现是一个受到普遍重视的问题。为降低运算量,提高估计性能,便于工程应用,该文深入研究宽带波束域Root-MUSIC算法,根据波束域处理的空间滤波特性,将被束域求根多项式的根划分在不同的区域,从而基于子阵分解对求根多项式进行降阶处理,仿真实验讨论了不同波束形成矩阵的估计性能,证明了降阶处理的可行性。     

应用于波束域的改进TOFS算法

频域子空间正交性测试（TOFS）算法是一种较新的宽带信号高分辨到达角估计方法。该方法通过角度和频率构造向量,判断该向量和各个不同频点上的噪声子空间的正交性程度来进行角度估计,摆脱了预估角度的束缚,从而避开了构造聚焦矩阵的处理过程,但是该方法不具备处理相干信号的能力。针对此问题,将矩阵共轭重构算法与 TOFS 算法相结合,提出了一种改进的 TOFS 算法。改进后的算法能很好地估计出相干信号的方位,并且提高了算法精度。阵元数对算法的运算量影响较大,随着阵元数的增多,算法的运算量会急剧增大。将改进后的 TOFS 算法应用于波束域中,运算量大大降低,并且没有影响其在阵元空间中的性能。仿真实验结果证明了该改进算法的估计性能优于原算法。     

SWEDE算法提高模式空间内DOA估计抗噪声能力

均匀测向圆阵相干信号DOA估计在模式空间内将阵列流形化为线性结构后 ,一般情况下都是先进行空间平滑去相干处理后再运用MUSIC算法进行DOA估计 ,文中运用SWEDE算法代替MUSIC算法进行了模式空间内的DOA估计 ,仿真结果证明SWEDE算法更好地适应了均匀圆阵模式空间内DOA估计数据矩阵的特点 ,使系统抗噪声能力、测向精度、分辨率均得到较大提高