基于虚拟阵列变换的相干源测向方法

针对传统空间谱测向方法对相干信号源测向失效的实际问题,提出了一种基于任意形状平面阵列的测向方法。该方法在建立了相干信号源数学模型的基础上,对虚拟阵列变换思想进行了分析,给出了采用虚拟阵列变换原理和MUSIC算法实现了对相干信号源DOA的估计,提高了测向性能。经仿真试验和理论分析,验证了算法的可行性,并分析了该算法的适用局限性。     

基于虚拟阵列变换的共形阵列信号DOA估计

共形阵列是指与载体表面共形的天线阵列,对载体空气动力性能影响小,在军用、民用等飞行器上具有广泛的应用。针对共形阵列信号处理中的角度估计问题,给出了一种基于虚拟阵列变换思想的共形阵列信号DOA估计算法。该算法首先对接收数据进行虚拟阵列变换,利用变换后的数据,采用ESPRIT算法和MUSIC算法相结合,实现了对共形阵列信号二维角度估计。算法对阵列形状限制小,真正实现了适用于任意共形阵列。以圆柱共形阵列为例,通过仿真实验验证了算法的有效性。     

具有高测向精度的最优麦克风对称阵设计研究

麦克风平面阵列布局方式的不同会导致其测向性能的不同,而现有的阵列设计方法并不能使麦克风面阵的测向性能达到最优且其计算复杂度高。针对该问题,本文提出了基于克拉美罗界（Cramer Rao Bound）的最优麦克风对称阵设计方法。该方法给出了设计最优麦克风对称阵的约束条件,该约束条件能够使各阵元之间的相对位置满足特定的关系,从而提高阵列测向精度,同时也能降低阵列设计复杂度。本文利用该方法设计出了最优麦克风对称阵,并对其测向性能进行了理论分析和仿真验证。结果表明,与常见布局阵列相比,按照本文方法设计出的最优麦克风对称阵的测向性能最优。      

四种DOA估计算法的性能比较

文章研究经典MUSIC算法、求根MUSIC算法、基于解相干的双向空间平滑MUSIC算法和Toeplitz MUSIC算法的DOA估计性能.并且通过实验Matlab仿真,分析比较四种算法的性能.     

基于虚拟阵列的非圆信号DOA估计

针对传统的子空间类波达方向（Direction of Arrival,DOA）估计算法只适用于入射信号个数少于天线数的局限性,利用现代通信系统中常用的非圆信号实值特性,提出了一种虚拟阵列多重信号分类法（Virtual Array Based Multiple Signal Classification,VA-MUSIC）。该方法通过对阵列输出信号进行共轭重构和合并,获得虚拟阵列来增加阵列的有效孔径。更进一步,结合空间平滑技术有效地解决了相干信号的DOA估计问题。与传统的MUSIC算法相比,新算法不仅可以增加最大可估计信源数,而且在DOA估计精度、信号源角分辨能力等方面均有明显的优势。计算机仿真验证了该算法的有效性和优越性。     

幅相误差对修正MUSIC算法测向性能的影响与分析

首先阐述了阵列信号处理中广泛采用的修正MUSIC算法原理，并推导了天线阵元幅相误差条件下的修正MUSIC算法，重点分析了阵元幅相误差对修正MUSIC算法测向性能的影响。最后以均匀线阵为例进行了仿真，计算机仿真结果表明，阵元幅相误差严重影响着修正MUSIC算法的测向性能，因此在应用修正MUSIC算法进行来渡方向估计的时候，必须考虑阵元幅相误差的影响。     

一种不考虑信源数目的修正MUSIC算法

分析了信源数目估计误差下的MUSIC算法性能.为了解决信源数目过估计下出现虚假信号和欠估计下谱峰消失的问题,提出了一种改进算法.该算法通过对采样数据的共轭重排再利用,重新构造相关矩阵来改善测向性能.改进的算法不仅能成功运用于非相关信号源和相关信号源,还具有不用考虑信源数目的优点.计算机仿真结果证明了改进算法的正确性和有效性.     

基于微分几何的平面天线阵列测向精度研究

利用阵列流形的微分几何作为分析工具,构造了实际使用中常见的平面天线阵的几何结构,并对这些阵列结构的测向精度进行了研究和全面仿真。通过比较各种天线阵几何结构的优劣,可以从中选择一种合适的、最优的阵列结构,避免设计的盲目性和随意性。这为超分辨阵列结构的选择和设计提供了一条有效的途径,在实际应用中将具有十分重要的参考价值。     

基于内插阵列变换的非圆信号MUSIC算法

针对非圆信号的波达方向(DOA)估计问题,提出一种基于内插阵列变换的非圆信号MUSIC算法(VIA-NC-MUSIC算法)。利用真实阵列流型与虚拟阵列流型之间的变换矩阵,将真实协方差矩阵变换为虚拟协方差矩阵,再对虚拟协方差矩阵进行奇异值分解(SVD),利用信号子空间与噪声子空间的正交性,得出算法的空间谱函数。仿真实验表明:存在阵元位置误差的情况下,新算法通过对阵元位置校准数据进行内插阵列变换(VIA),取得与阵元位置校准的非圆信号MUSIC算法(NC-MUSIC算法)相当的估计性能,保持了高估计精度、阵列扩展能力等优点。     

均匀圆阵测向中阵列互耦影响的仿真及对策

通过利用MUSIC算法仿真互耦在各种情形下(包括单元间隔、噪声电平、平台等因素)对圆阵测向的影响，给出互耦对方位估计影响的定量结果。对利用耦合矩阵法进行耦合补偿的效果进行了验证，实验表明该方法是可行的。     

基于虚拟扩展的超分辨改进MUSIC算法及伪峰抑制

提出一种改进的信号波达方向(DOA)估计的超分辨解决方案,该方法将实际的传感器阵列扩展成多个具有不同的阵列孔径的虚拟阵列,以提高DOA估计的分辨率,然后对这些虚拟阵列得到的空间谱取平均,以抑制阵列孔径扩展导致的虚假谱峰。仿真实验证明了该方法的有效性,并且显示该方法在非相干信号条件下相对于标准MUSIC算法具有更高的近目标分辨率。     

平面极化天线阵列的DOA及极化参数降维估计方法

基于极化阵列的长矢量数据模型,提出了一种适用于平面极化天线阵列的DOA和极化参数联合估计的方法。通过利用谱函数的偏导数条件进行降维优化,从而大大降低在搜索过程中的运算量,同时保证了分辨能力与估计精度。通过仿真实验可以看出,所提算法相比于目前较有效的基于四元数的Q-MUSIC算法有着更好的分辨力与较小的均方误差,且减少了运算量。     

一种非均匀线阵超分辨测向性能分析

在使得阵列的分辨力达到最高的基础上,推导并提出了一种非均匀线阵设置方法,然后从理论上分析了其估计性能,最后通过计算机仿真验证了理论分析结果,并将其与最小冗余阵(MRL)在分辨力、估计成功概率、CRB(Cramer-Rao Bound)等方面进行了对比,可以看出与最小冗余阵相比,该阵列在分辨力和估计的CRB下界等估计性能方面都要优于最小冗余阵,从而证明了这种非均匀线阵设置方法的有效性和合理性。     

修正MUSIC算法对相关信号源的DOA估计性能

本文介绍了用修正ＭＵＳＩＣ算法提高相关信号源ＤＯＡ估计性能的方法。理论分析表明,采用该方法后,可将相关信号源的相关系数平均降低为原来的６３％,因而可改善ＭＵＳＩＣ算法对相关信号源的ＤＯＡ估计性能。且该方法不影响对非相关信号源ＤＯＡ的估计,计算量也无明显增加。计算机仿真实验结果验证了上述理论分析的正确性。     

一种利用信号特点的实值MUSIC算法

提出了一种实值MUSIC算法来估计波达方向(DOA).利用BPSK和MASK调制信号为实信号的特点,将阵列上的接收数据用欧拉公式转换为正弦和余弦数据,再将它们进行拼接,增加了数据维数,这相当于将可利用的阵元个数加倍,在此基础上使用实值数据进行MUSIC类波达方向估计.该算法具有精度高、分辨力高和处理信号个数多等优点.仿真实验验证了算法的有效性.     

阵列天线阵元位置误差的一种有源校正方法

针对等间距直线阵，在子空间基本原理的基础上结合遗传算法，提出了天线阵元位置误差的一种有源校正方法。其优点在于只需要一个校正信号源，而信号源的方向也不必准确已知，所以更加易于工程应用。由于充分利用了遗传算法的全局寻优特性，该方法收敛速度更快，而且适用于任意阵列形式。计算机模拟结果表明，采用该方法完成误差校正后，用MUSIC算法能实现对信号DOA较为准确的估计。     

一种三维调制信号的MUSIC解调方法

根据三维调制信号的特性,提出了一种三维调制信号的多重信号分类(MUSIC)解调方法,通过搜索接收信号的空间谱,来估计其极化辅助角与极化相位差等信息,从而恢复出基带信号。理论分析与仿真实验结果均表明,所提出的方法能够对三维极化幅度正交调制(PQAM)信号进行有效的接收,不仅具有很高的分辨率和精确度,而且在低信噪比条件下,可以获得更低的误码率和估计误差。     

一种改进MUSIC算法的FPGA实现

MUSIC[1]算法具有很高的分辨力、估计精度及稳定性,但是由于需要对采样协方差矩阵进行特征分解,运算量巨大,难以利用FPGA实时实现。通过对等距线阵特点及MUSIC算法的研究,发现可以利用局部协方差矩阵构造信号子空间,进一步得到噪声子空间进行谱峰搜索,从而大大降低了算法的复杂度,计算机仿真验证了该算法的有效性。利用FPGA对该算法进行了硬件实现,测试的估计精度和实时性良好,对工程应用具有重要的指导意义。     

一种优化非均匀阵列天线测向性能的方法

本论文给出了一种新的优化非均匀天线阵列阵元排布的方法阵元微调法。非均匀阵列天线具有许多均匀阵列天线不具备的优点,可以在节省设备量的同时增加天线孔径,但是利用非均匀阵列天线测向时也容易产生估计模糊。解决非均匀阵列天线估计模糊问题的途径之一就是调整天线阵列的排布。计算机仿真证实,经过微调法优化的非均匀阵列的测向性能有很大改善。