基于未知信源数目改进DOA估计的研究

针对智能天线信源数目SH准则和AIC准则算法复杂,具有人为因素干扰,以及传统DOA算法主要针对线阵分析,达不到应有的精度和测量整个空间的目的。首先介绍传统智能算法,阐述了SH准则、AIC准则的原理,同时给出了改进算法模型,以及改进DOA估计的模型。实验结果表明,在白噪声干扰情况下,运用改进准则可以减少人为因素的影响,加快算法速度;改进的DOA估计可以降低白噪声的干扰,在整个空间上对接收信号进行了分析,提高准确率。     

基于空间平滑和盖尔圆准则的信源数目估计方法

基于空间平滑理论和盖尔圆准则，提出了一种能够在色噪声环境下估计相干源结构和数目的方法。该方法首先借助空间平滑技术去除信源的相干性，然后利用盖尔圆准则估计去相干后的信号子空间的维数，经多次平滑和估计得到阵列协方差矩阵的平滑秩图，从而确定信源的相干结构和数目。仿真实验证明了该方法的有效性。     

基于信息论准则的信源个数估计算法改进

基于信息论准则(AIC准则,MDL准则)的信源数估计算法及其改进算法在低快怕数和低信噪比情况下大多得不到较好的估计性能.从最基本的MDL准则出发,充分考虑AIC准则与MDL准则估计的优缺点,通过引入影响因子对准则的代价函数进行改进,这样的改进在低快怕数与低信噪比下都能得到较好的估计性能,且具有估计一致性、算法复杂度低等优点.仿真试验验证了该改进算法的有效性.     

色噪声环境下信源数目估计的线性插值法

为了减轻加性色噪声对信源数目估计性能的影响,本文提出了一种基于相干矩阵特征值分布曲线线性插值的信号检测方法.构造适当的代价函数,避免了对数似然函数的使用,该方法对色噪声协方差矩阵特征值分散具有稳健性,同时具有较低的计算复杂度和适用于相关甚至相干源等优点.其有效性由大量的计算机仿真结果得到了验证.     

色噪声背景下的重采样信源数目估计方法

针对盖氏圆信源数目估计方法在低快拍数、低信噪比情况下性能变差的问题,设计了一套能在有色噪声中提高估计准确率的方法。首先,对接收信号样本集多次抽样,利用多个子样本集协方差矩阵的行列变换构建不同酉矩阵,然后对多个酉变换结果取平均,最后通过多次重采样循环迭代得到最优估计值。仿真结果表明,相比传统GDE的统计方法,文中提出的方法能得到更稳定、准确的估计结果,同时计算所需的接收信号快拍数目更少、信噪比更低。     

基于盖尔圆准则的信源个数估计算法比较

经典MUSIC算法的性能直接依赖于信号源数目的估计,过估计和欠估计对MUSIC算法的DOA估计都有影响,尤其欠估计影响更大。因此,信源数估计是阵列信号处理中的一个重要研究课题,也是雷达、通信等领域的基本任务之一。基于所设计的均匀圆阵列,对GDE、NMGDE、SGDE和SGDE-D等信源数估计方法在不同的调整因子情况下进行了性能比较。仿真结果表明,SGDE-D法相对其他算法对调整因子的适应性较好,并且具有良好的检测性能。     

一种改进的信源数估计算法

均匀线阵的信号源个数的估计是阵列信号处理中一个重要研究课题,也是雷达、通信等领域基本任务之一。文章依据阵列信号协方差的特征值,对信号所对应的特征值进行了适当的放大,增加了信号与噪声之间的差距,更准确地估计信源个数。实验表明,改进的信源数估计方法在小快拍数和低信噪比的情况下,检测性能优于现有的算法。     

一种信源数目估计的改进算法

在空间色噪声环境下,实际信源数接近于阵元数时,现有源数估计算法结果会产生误差过大,文章提出了一种基于四阶累积量的盖尔圆改进算法。首先对阵列接收的数据构造四阶累积量矩阵,并去除了矩阵的数据冗余,虚拟地增加阵元数,然后利用数据协方差矩阵的特征值梯度大小趋势对盖尔圆半径进行修改,最后完成源数目的个数估计。理论仿真实验表明本文算法较好地解决了实际信源数接近阵列阵元数时,信源数估计误差过大的问题。     

未知信源数目的MUSIC算法研究

针对MUSIC算法需要预先确定信号源数目的应用前提，分析了信源数目过估计与欠估计情况下的MUSIC算法性能，提出一种改进算法，仿真结果证明在信源数目有误差的情况下该算法的性能良好。     

基于声矢量阵的信源数目检测和方位估计算法

大多数高分辨方位估计算法往往需要估计信源数目或假设已知,本文提出一种基于声矢量阵的信源数目检测和方位估计算法。该算法在解析振速模型的基础上,将基于二阶统计量的盲源分离技术应用于矢量阵数据通道的盲源分离,利用信号与噪声的声压和解析振速之间相关性的差异,依据相关系数评价准则实现信源数目的准确检测和方位估计。计算机仿真试验结果验证了算法的有效性。     

波达方向估计中的宽带信号个数检测新方法

在进行波达方向估计时,往往要对信号个数进行判断,传统的宽带信号个数检测方法需要在每个频点上进行多次采样,否则无法正确完成测向.针对此问题,提出了一种基于Bootstrap准则实现的宽带信号个数检测新方法.将宽带信号划分为若干个互不重叠的子带部分,之后对每个子带信号进行特征分解,利用特征值对相应的特征向量进行加权,再通过Bootstrap准则构造新的信号重采样矩阵,用聚类的方法判断出该子带上的信号个数,最后将各个子带上的结果进行综合判断出宽带信号个数.所提方法回避了聚焦的过程,且在非高斯噪声背景下也有较高的估计成功概率,尤其是在小快拍数下有着较好的估计性能,仿真结果证明了该方法的性能.     

信源数估计算法性能比较

经典MUSIC算法的性能直接依赖于信号源数目的估计,过估计和欠估计对MUSIC算法的DOA估计都有影响,尤其欠估计影响更大。基于所设计的均匀圆阵列,分别在高斯白噪声及色噪声情况下,对AIC准则、MDL准则和NMGDE法等信源数估计方法进行了性能比较。仿真结果表明,在白噪声环境下,在一定信噪比及快拍数下,MDL和NMGDE法均有很好地检测概率;而在色噪声环境下,AIC及MDL准则都失效,而NMGDE法却仍有较高地检测概率。     

一种低信噪比下的信号源数检测新方法

空间信号源数检测是阵列信号处理的关键问题之一,该文针对低信噪比下传统检测方法的性能差的问题,提出了一种基于近似特征向量的检测新方法DTAE(Detection Technique based on Approximate Eigenvectors)来改善低信噪比下传感器阵列的信源数检测性能。该方法首先利用波束形成器在空间做预扫描来估计信号群中心的位置,以这些位置作为参考方向计算接收数据协方差矩阵的特征向量的近似值,然后使用特征向量的近似值对阵列输出数据加权,最后计算加权输出数据的频域峰值-平均功率比值从而估计信号源的个数。仿真结果表明,提出的新方法在低信噪比下的检测性能显著优于AIC(Akaike Information Criterion)等方法,有一定的工程应用价值。     

自适应估计信号个数的频谱信号提取算法

无线电监测频谱数据中包含有大量的信号,准确提取这些信号有利于掌握全频段的频谱使用情况。实际信号的频谱由于受噪声干扰,会出现信号频带内个别频点能量值低于检测门限的情况,此时传统的门限检测算法会将该信号错估为多个信号,产生多个虚假的相邻信号间隔,导致频谱信号提取的准确率下降。对此,根据虚假相邻信号间隔特点,提出一种自适应估计信号个数的频谱信号提取算法,该算法可自动、准确估计频谱监测数据中电磁信号的个数,并将对应的信号及频谱信息提取出来。实验结果表明,该方法具有自适应性、强鲁棒性和高准确性,有效提高了频谱信号提取的准确率,为军、民电磁环境的识别与掌握提供基础的电磁信号数据支撑。     

基于等效球形颗粒数的颗粒物质量浓度算法

从Mie散射理论出发,推导了粒子计数器(OPC)测量球形颗粒物质量浓度的计算公式.考虑非球形颗粒,从颗粒群粒度分布概念出发,提出了统计意义上的等效球形颗粒数概念,给出了非球形颗粒物质量浓度的理论公式,并利用该理论公式阐明了OPC测量非球形颗粒物质量浓度计算公式的合理性,进而给出了基于等效球形颗粒数的悬浮颗粒物的质量浓度算法.实验结果表明,该算法的质量浓度计算值与实际值十分吻合,因而为实现OPC在线测量悬浮颗粒物的质量浓度提供了一种可行途径.     

基于已知传播模式数目的海杂波抑制方法研究

天波超视距雷达海杂波谱受电离层多模传播影响大幅展宽, 需进行杂波抑制才可实现舰船目标检测, 利用电离层返回散射探测可获得海杂波谱先验模式数目信息.针对常用的两种海杂波抑制方法——特征值分解法和循环对消法, 仿真分析了传播模式数目识别准确性对海杂波抑制效果的影响.结果表明:若传播模式数目识别错误, 则会造成目标漏检或虚警.在传播模式数目已知的前提下, 利用仿真和试验数据研究了目标与一阶海杂波多普勒相对位置和多普勒分辨率对上述两种方法海杂波抑制效果的影响.目标与一阶海杂波越接近, 海杂波抑制效果越差, 当二者相对多普勒位置小于分辨率时, 两种方法均失效; 多普勒分辨率越低, 海杂波抑制效果越差; 目标与海杂波越接近, 对多普勒频率分辨率要求越高.