一种基于最小冗余线阵的时空共轭循环谱相关ESPRIT算法

本文提出了一种基于最小冗余线阵的共轭循环谱相关ESPRIT算法。该算法引入了时空联合处理,构造了最小冗余线阵的伪数据矩阵,并基于此矩阵进行DOA估计。当采用M阵元最小冗余线阵时,该算法的等效阵列孔径为2N-1(NM)。理论和计算机仿真实验均表明:与基于均匀线阵的共轭循环ESPRIT算法相比,该算法具有良好的DOA估计性能,扩展了阵列孔径,抗噪能力强,分辨率高,能用较少的阵元估计更多的信号源方向。     

基于TD-SCDMA无线定位虚拟线阵四阶累量修正MUSIC算法的研究

无线定位的圆-角定位技术中,DOA估计极其重要。本文针对基于TD-SCDMA智能天线预处理后的虚拟均匀线阵MUSIC算法带来的阵列孔径小,抗阵元误差扰动性差的不足,研究了基于模式空间虚拟均匀线阵四阶累量的MUSIC算法,由于虚拟线阵四阶累量MUSIC算法的应用范围局限于独立的信号源的DOA估计,不能用于相关信号源DOA估计,因而提出了基于模式空间虚拟均匀线阵四阶累量的修正MUSIC(FOC-MMUSIC)算法,有效地拓展了阵元孔径,改善了系统抗阵元误差扰动和算法对相关信号源DOA的估计性能。     

基于四阶累积量扩展孔径的线阵设计

阵列孔径越大,空间谱分辨率越高.在借鉴传统的约束最小冗余线阵概念的基础上,从阵列输出的四阶累积量定义出发,利用四阶累积量扩展阵列孔径的功能,设计出基于四阶累积量的约束最小冗余线阵.与相同阵元数的传统约束最小冗余线阵相比,它具有大得多的有效孔径,从而在运用四阶累积量DOA估计方法时可大大增加可估计的信号数,极大地提高DOA估计分辨率.仿真结果证明了结论.     

基于特征矢量稀疏重构的欠定DOA估计算法

针对信源数多于阵元数,阵列测向欠定问题,利用最小冗余线阵的阵列扩展能力,以较少的阵元获得较大的阵列孔径,同时将最小冗余线阵与压缩感知理论相结合,提出一种基于特征矢量稀疏重构的欠定DOA估计算法.所提算法能以较少的阵元数估计更多信源的来波方位,具有信源过载能力,同时能降低稀疏重构运算的复杂度,增强了算法的鲁棒性、精确性,性能优于MUSIC算法,实验结果表明该方法是有效的.     

基于最小冗余线阵的ROC—ML测向方法

在冲击噪声环境下,通过构造数据把最小冗余线阵的共变矩阵虚拟成多阵元均匀线阵的共变矩阵。在虚拟的阵列流型和扩展的共变矩阵基础上,推导出了基于最小冗余线阵和共变矩阵的最大似然算法。由于所提方法可虚拟出更多有效阵元数,扩展了阵列孔径,可以提高最大似然算法估计性能。为了快速求解所提的基于最小冗余共变矩的ML测向算法,设计了自适应文化算法求解所提出的目标函数。Monte—Carlo仿真试验证明了所提的测向算法具有估计性能好、抗冲击噪声能力强且可以用较少的阵元测出更多的信源。     

基于最小冗余线阵的共轭循环ESPRIT算法

本文提出了一种基于最小冗余线阵的共轭循环ESPRIT算法。理论分析和计算机仿真实验均表明:该算法具有良好的DOA估计性能,增大了阵列孔径,抗噪能力强,分辨率高,可以用较少的阵元估计更多的信号源方向。计算机仿真实验验证了算法的有效性,并比较了该算法与共轭循环ESPRIT算法的DOA估计性能。     

最小冗余线阵的ES-DOA估计算法研究

采用最小冗余线阵可以显著增大天线的阵列孔径,但其相关矩阵不是Toeplitz矩阵,致使空间平滑解相干等方法失效,限制其在相干信号环境下的使用。结合信号功率估计,采用基于特征空间DOA估计算法,使得在较低信噪比情况下的DOA估计具有很高的精度。该算法同时采用了前后向空间平滑技术,不用减小阵列孔径就可以实现信号去相干。将该算法应用于最小冗余线阵,提高了阵列的DOA估计性能,且不影响阵列孔径。仿真结果证实了该算法的具有较高的精度和较强的鲁棒性。      

阵元失效下基于矩阵重构的MIMO雷达DOA估计

针对阵元失效下MIMO雷达目标DOA估计性能下降问题,提出一种基于虚拟阵列采样数据矩阵重构的MIMO雷达DOA估计方法。MIMO雷达的阵元失效分为冗余虚拟阵元失效和非冗余虚拟阵元失效两种情况。当冗余虚拟阵元失效时,通过合并空间上位置相同的正常冗余虚拟阵元输出数据以实现信号降维与失效阵元数据填充。当非冗余虚拟阵元失效时,经降维填充后的数据矩阵中仍存在整行缺失数据,根据降维数据矩阵的低秩和稀疏先验,建立带低秩和稀疏约束的矩阵填充模型,并利用ALM-ADMM算法求解来恢复完整的降维数据矩阵。最后利用root-MUSIC算法估计目标DOA。仿真结果表明,本文方法能够有效提高MIMO雷达在阵元失效时的DOA估计精度。     

高斯色噪声下的相干信号 DOA 高分辨率估计*

针对高斯有色噪声下的DOA估计问题,提出一种基于高阶累积量稀疏表示的DOA估计方法。该方法利用四阶累积量矩阵中的第一列生成最小冗余向量,利用扩展阵列的最小冗余导向矢量构造过完备字典。然后利用L1范数作为稀疏约束条件,建立最小冗余向量的稀疏模型进行DOA估计。该方法将求解四阶累积量的次数从M4次降为M2-M+1次。同时又能充分利用四阶累积量的优点,对高斯有色噪声具有良好的抑制能力,并使阵列孔径得到了扩展,估计信号个数能大于阵元数目。仿真实验和理论分析验证了该方法比MUSIC-like和MUSIC算法具有更好的性能,不需要任何处理可以直接应用到相干信号。     

基于虚拟阵列扩展的DOA估计

讨论了基于虚拟阵列扩展的DOA估计问题,对此问题传统阵列处理方法主要利用高阶累积量进行阵列扩展,计算量较大。在四阶矩基础上,通过扩大阵列孔径和自由度解决信源数目较阵元数多的DOA估计问题,利用特殊矩阵对扩展阵列的冗余信息进行剔除,降低了计算复杂度,提高了计算效率。仿真结果验证算法高效可靠,为工程实现提供了理论基础。     

一种简单快捷的完全可扩展线阵设计

本文设计了一种具有准均匀线阵形式的完全可扩展线阵,在实现了可简单快捷设计的同时又获得了较大的阵列孔径,其孔径接近完全可扩展线阵中具有最大孔径的约束最小冗余线阵,但却无需设计约束最小冗余线阵中的繁冗搜索,在阵元数很大时本文的设计显得尤为实用。     

DOD and DOA estimation in bistatic MIMO radar for nested and coprime array with closed-form DOF

It is well known that sparse array can offer better angle resolution than that of uniform linear array (ULA) in the same number of physical sensors. But in bistatic minimum redundancy sparse array multi-input multi-output (MIMO) radar, it cannot offer closed-form degree of freedom (DOF) for the arbitrary number of sensors with direction of departure and direction of arrival estimation. Therefore, this article introduces a nested array and coprime array into sparse array to solve the problem. First, construct no holes difference-coarray by extracting specified covariance matrix elements. Then, transform the difference-coarray into ULA within bistatic MIMO radar through some mathematical operations. As a result, many angle estimation methods for traditional ULA can be applied to the sparse bistatic MIMO array radar. The proposed algorithm offers closed-form DOFs for sparse array and the array aperture is much larger than that of ULA with identical number of sensors. The usefulness of the proposed methods is verified through computer simulations.     

MIMO雷达的最小冗余线性阵列配置与优化

提出了一种利用最小冗余非均匀线性阵列对多输入多输出(MIMO)雷达系统进行阵列配置优化从而提高参数估计性能的方法。文中从MIMO雷达信号模型出发,分析了均匀线性阵列与非均匀线性阵列两种配置下,MIMO雷达系统获得的虚拟阵元数的差异,给出了一种在物理阵元数量较大时最小冗余非均匀线性阵列的生成方法。仿真结果表明:最小冗余线性阵列能够利用较少的物理阵元个数获得与均匀线性阵列相同的参数估计性能。而在物理阵元个数相同的情况下,最小冗余非均匀线性阵列MIMO雷达可以获得更多的虚拟阵元、更好的参数估计性能和更低的克拉美·罗界。     

基于四阶累量的约束最小冗余线阵的ESPRIT波达方向估计方法

本文利用四阶累量的信息设计出约束最小冗余线阵，并提出了基于四阶累量的约束最小冗余线阵的ESPRIT波达方向估计方法．该方法具有以下特点：能够检测高斯加性噪声中的非高斯信号；突破了ESPRIT方法所要求的阵列构造，阵列孔径利用率高，可以用较少阵元估计出更多信号源的波达方向。本文最后给出的模拟实验验证了该方法的有效性。     

基于Khatri-Rao积的三维前视声呐空间方位估计技术

为了提高3维前视声呐的方位分辨能力,同时避免2维(2D)方位估计(DOA)方法失效,该文提出1维(1D)空间角估计方法、基于Vernier法的垂直角估计方法和基于最小角定理的水平角方位估计方法。首先基于不同子阵构造互协方差矩阵避免2维方位估计模型失效,再利用Khatri-Rao积进行虚拟孔径扩展;将扩展后的阵列导向矢量和观测向量模型用于2维方位估计。与原阵列的导向矢量相比,虚拟阵元数量约增加1倍,阵列的孔径得到有效扩展。仿真实验表明,与单观测向量波束形成2维方位估计方法相比,所提方法在2维方位估计问题中具有更高的分辨能力,均方根误差更低;水池实验进一步验证了该文所提方法的工程实用性。     

Performance enhancement of CDMA cellular systems with augmentedantenna arrays

The use of base station adaptive antenna arrays is an attractive way to increase the capacity of code division multiple access cellular systems. In this paper, a system with an adaptive minimum redundancy array (MRA) at the base stations is proposed. This system uses the high-resolution signal angle of the arrival estimation algorithm, ESPRIT, in conjunction with array augmentation techniques, and linear least squares adaptation. For the MRA, we propose to use virtual array elements at the locations where there is no sensor element. All real and virtual sensor outputs are weighted and combined to extract the desired signal components and suppress interference. To simplify the evaluation of the interference from adjacent cells, the concentric circle cell geometry is employed in place of the common hexagonal cell geometry. The performance of the proposed system is quantified by comparison with the omnidirectional antenna, and the adaptive uniform linear array (ULA) with the same number of elements and same array aperture, using realistic simulations. It is shown that, for a four-element array, there is about a 4- and a 1-dB improvement in the despread output signal-to-interference-plus-noise ratio of the proposed system over the omnidirectional antenna and the conventional ULA, respectively     

最小冗余阵旁瓣抑制算法研究

最小冗余阵作为智能天线中的一种,能以较少的阵元数获得比均匀阵大得多的阵列孔径,从而提高分辨率、简化系统、降低成本。但阵列的非均匀性导致最小冗余阵的旁瓣电平过高,为此文中提出了一种基于子空间的迭代算法抑制其旁瓣。仿真结果表明：此方法收敛速度快,可控旁瓣个数多,并且利用低旁瓣的最小冗余阵,对角度靠近观察方向的干扰进行抑制时,抗干扰能力增强,信号噪声干扰比得到提高。     

基于二次虚拟孔径扩展的双基地MIMO雷达相干分布式目标中心角度估计

该文提出了基于二次虚拟孔径扩展的双基地MIMO雷达相干分布式目标中心角度估计算法。首先构造了基于非均匀阵列的具有相同确定性角信号分布函数和分布参数的相干分布式目标的双基地MIMO雷达信号模型,再利用基于最小冗余的差分共置阵列思想,实现了阵元二次虚拟扩展;然后通过构造置换、去冗余和换维矩阵,得到了新的协方差矩阵;最后利用ESPRIT算法思想,估计出相干分布式目标的发射、接收中心角,并且实现了角度参数的自动配对。由于该文算法实现了阵元二次虚拟扩展,因此相比于传统MIMO雷达能识别更多的目标,具有更高的估计精度。实验仿真结果证明了该文算法的有效性。     

Direction of Arrival Estimation using EM-ESPRIT with Nonuniform Arrays

This paper deals with the problem of the Direction Of Arrival (DOA) estimation with nonuniform linear arrays. The proposed method is based on the Expectation Maximization method where ESPRIT is used in the maximization step. The key idea is to iteratively interpolate the data to a virtual uniform linear array in order to apply ESPRIT to estimate the DOA. The iterative approach allows one to improve the interpolation using the previously estimated DOA. One of this method’s novelties lies in its capacity of dealing with any nonuniform array geometry. This technique manifests significant performance and computational advantages over previous algorithms such as Spectral MUSIC, EM-IQML and the method based on manifold separation technique. EM-ESPRIT is shown to be more robust to additive noise. Furthermore, EM-ESPRIT fully exploits the advantages of using a nonuniform array over a uniform array: simulations show that for the same aperture and with a smaller number of sensors, the nonuniform array presents almost identical performance as the equivalent uniform array.     

基于D-optimality准则的多输入多输出雷达阵列设计

为了最小化参数估计的均方误差,提出了基于D-optimality准则(DOBC)的多输入多输出雷达天线几何设计方法。严格推导了天线几何在DOBC准则下需要满足的约束条件;进行了敏感性分析,DOBC准则下的天线几何只与目标方位角之差有关,而与具体的方位角值无关;并推导了远场条件下参数估计的克拉美罗界(CRLB),DOBC准则可以看成一种修正的CRLB,其为最大似然估计算法提供了更严格的下界约束。仿真结果表明,与最小冗余阵列、均匀阵列相比,DOBC准则下的天线几何具有更优越的参数估计性能,且其不受阵列孔径的约束,可以通过扩大孔径,进一步提高分辨力。但随着孔径的提高,方向图的伪峰值会升高,在低信噪比条件下,会造成很大的参数估计误差,因此需要根据实际应用需求,选择合适的孔径大小。