基于四阶累积量的EM波达方向估计算法

针对低信噪比（signal-to-noise ratio,SNR）下,经典波达方向估计性能下降的问题,提出将信号的四阶累积量与期望最大化（expectation maximization,EM）算法相结合的波达方向估计算法.该方法引入隐含变量进行更新迭代,并求隐含变量的四阶累积量,构造关于待估波达方向的极大似然函数从而求解出信号的波达方向角.仿真结果表明:本文算法能有效地抑制高斯噪声对信号参数估计的影响,同时能利用迭代来提高估计精度.在低SNR时其估计性能优良,具有很好的稳定性和分辨率,有利于高分辨地估计信号的波达方向.     

基于四阶循环累积量的DOA估计方法

提出了一种新的波达方向估计算法,该算法构造了一个“谱相关DOA矩阵”,并基于此矩阵进行DOA估计。理论分析表明,通过谱相关矩阵的特征值分解,就可以得到源信号的DOA,该方法不需要进行谱峰搜索,同时利用循环平稳特性,可以有效抑制平稳噪声和滤除与信号循环频率不同的干扰信号,从而大大提高了算法的检测能力。另外还给出了相干信号DOA解决方法。     

基于四阶累积量的DOA估计方法

从一个统一的角度来研究基于高阶累积量的高分辨阵列信号处理方法,用四阶累积量构造了一个较通用的累积量矩阵,该矩阵符合MUSIC算法的结构,从而可进行DOA(Direction ofArrival)估计。对于这种方法在阵列信号处理中的应用,通过计算机仿真与基于二阶矩的MU-SIC算法进行了较全面的比较。仿真结果表明,该方法在高斯噪声中具有良好的统计性能,是实现高分辨方位估计的有效方法。     

基于四阶累积量的DOA估计方法

从一个统一的角度来研究基于高阶累积量的高分辨阵列信号处理方法，用四阶累积量构造了一个较通用的累积量矩阵，该矩阵符合MUSIC算法的结构，从而可进行DOA（Directionof Arrival）估计。对于这种方法在阵列信号处理中的应用，通过计算机仿真与基于二阶矩的MU—SIC算法进行了较全面的比较。仿真结果表明，该方法在高斯噪声中具有良好的统计性能，是实现高分辨方位估计的有效方法，     

CDMA系统基于四阶累积量的DOA估计

提出一种在 CDMA 系统中使用四阶累积量解相干 DOA 估计的算法。该算法不仅能消除多径干扰,且与二阶 MUSIC 算法相比能更有效抑制空间色噪声,提高估计精度,且算法计算量不大,可以实时处理和实现。通过计算机仿真,证明在低信道比色噪声环境下,该方法是有效的。     

基于四阶累积量的最小范数方向估计算法

本文分析了在高阶统计应用阵来波方向估计问题中二阶子空间与四阶子空间的概念及形式关系。提出了基于四阶累积量的最小范数方法。提出了四阶累积量方法对于均匀直线阵的零谱求很方法。最后给出了模拟实验举例。     

分布式嵌套阵列及其DOA估计

提出了一种分布式嵌套阵列天线结构,由两个相互独立的四级嵌套子阵构成。两个子阵间存在一个基线长度,且满足一定条件。对该阵列天线接收到的信号进行高阶累积量和Khatri-Rao积运算可以得到三个完全相同的均匀直线阵列天线结构。针对新得到的阵列天线结构,使用基于空间平滑技术的双尺度酉旋转不变子空间( ESPRIT)波达方向( DOA)估计算法对信号进行DOA估计。该方法可以有效地提高阵列天线的自由度,进而达到提高估计精度的目地。仿真结果证明了基于所提出阵列天线结构的DOA估计方法的有效性。     

基于四阶累积量扩展孔径的宽带信源测向算法

当阵列过载时,常用高分辨测向算法将会失效.针对此问题,提出了一种新的宽带信源测向算法.该算法利用基于最小冗余直线阵列的四阶累积量来扩展阵列孔径.将得到的四阶累积量去除冗余信息后,构造了一新的Toeplitz矩阵.新矩阵充分利用了原协方差矩阵的信息,避免了冗余信息.通过理论分析和计算机仿真,对扩展后阵列孔径、测向性能、检测概率及可分辨信源数进行了对比研究.结果表明,相比相同阵元数的最小冗余直线阵和均匀直线阵,该算法具有大得多的阵列孔径和更高的分辨率,利用M阵元,最多可以分辨M²-M个信源.     

基于四阶累积量的共形阵列波达方向估计算法

由于共形天线阵列流形的多极化特性（Polarization Diversity）,共形阵列天线的信源方位估计需要与信源的极化状态联合进行。分析总结共形阵列天线波达方向（DOA）估计特点的基础上,针对窄带远场非高斯独立信源,提出了一种共形阵列天线盲极化DOA估计算法。该算法利用四阶累积量对阵列口径的扩展性,结合旋转不变子空间（ESPRIT）算法,在信源极化状态未知条件下实现了共形阵列天线的高分辨DOA估计。所提算法的方位估计不需要天线单元方向图以及信源极化状态的任何信息,适用于多种常用共形载体（锥面、柱面以及球面共形载体）,具有较为广泛的应用环境。以柱面共形阵列天线DOA估计为例,详细推导了算法机理,给出了算法步骤,计算机Monte Carlo仿真实验验证了所提算法的有效性。     

基于高阶累积量的近场通信波达方向估计算法

通过对近场通信波达方向准确估计,提高目标信源的定位能力.传统方法中对近场源通信信源的波达方向估计采用多普勒估计方法,由于近场通信的空间信源为窄带信号,多普勒估计会导致DOA估计频谱失真.提出一种基于高阶累积量的近场通信波达方向估计算法.采用均匀间隔线列阵构建近场通信的信号模型,进行近场源目标特征构建,提取近场源通信信号的斜度和峰度等特征,采用高阶累积量特征提取方法,分别求得对应近场通信信源的方位角、频率和距离三维参数,使得每个信源的参数自动配对,提高了近场通信DOA波达方向估计的效率和精度,实现近场源通信信号的波达方向估计算法改进.仿真实验结果表明,采用该方法进行近场方法波达方向估计的精度较高,对信源方位的定位准确,性能优越于传统方法,在近场通信中具有较好的应用价值.     

基于高阶累积量虚拟阵列扩展的DOA估计

该文提出了一种基于高阶累积量虚拟阵列扩展的DOA估计新方法。该方法基于高阶累积量孔径扩展的性质,由实际阵元的坐标与方向矢量直接计算出虚拟阵元的坐标与方向矢量,利用两种阵元的坐标之间的关系构造四阶或六阶协方差矩阵,运用MUSIC方法对非高斯独立信号源进行DOA估计。该方法在任意阵列的情况下,对非高斯独立信号源进行一维与二维DOA估计,均能准确地估计出多于实际阵元数目的方向角与仰角。实验表明,该方法简单、有效地扩展了阵列孔径,提高了阵列的空间分辨能力,有效地抑制了高斯噪声的干扰,降低了高阶累积量协方差矩阵的计算量。     

基于四阶累积量的宽带OFDM信号DOA估计

当宽带OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)独立信号和相干信号共存时,传统四阶累积量方法无法估计出宽带OFDM相干信号的来波方向,针对这个问题提出了一种新算法。该算法首先通过离散傅里叶变换,将宽带阵列接收数据分解为若干个窄带信号,通过四阶累积量方法估计出各个频点处独立信号的来波方向,将各个频点处的独立信号的DOA估计相加求平均即为宽带OFDM独立信号的DOA估计;然后分离出独立信号的信息,构造出一个只包含OFDM相干信号信息的矩阵,最后通过稀疏重构的方法估计出OFDM相干信号的DOA。计算机仿真结果证明该算法适用于非高斯信号和色噪声情况。     

基于高阶累积量矩阵组正交联合对角化的高分辨方位估计方法

该文提出了一种基于高阶累积量矩阵组正交联合对角化的高分辨方位估计方法。该方法构造了一组高阶累积量矩阵共同来辨识阵列流型矩阵的列空间,进而进行DOA估计。并通过对高阶累积量矩阵组进行联合对角化,得到联合对角化矩阵和对角化后的矩阵组,并重新定义了空间谱。新方法可以处理相干声源,适用于有色噪声环境,且较仅使用单个高阶累积量矩阵的算法具有更高的分辨力,更低的均方根误差和更高的鲁棒性。     

基于累积量的二维DOA估计的特征向量算法

本文提出一种基于累积量的二维ＤＯＡ估计特征向量算法,算法能同时确定目标的仰角与方位角;空间平滑累量使算法能更有效抑制高斯空间有色噪声。本文证明了,通过对累积选择,算法还可抑制非高斯空间白噪声,仿真实验证明了该算法明显估于ＭＵＳＩＣ算法。     

基于四阶累积量的最大似然测向方法研究

论述了最大似然（ML）算法测向以及四阶累积量阵列扩展的基本原理，在此基础上给出了一种基于最大似然算法和四阶累积量的DOA估计新方法。与普通的基于二阶矩的最大似然算法相比，本方法具有对阵列进行四阶扩展的能力，可以解决信号源数大于阵元数时的测向问题，并且由于四阶累积量自身的盲高斯性，还可以有效抑制高斯色噪声。     

一种基于导向矢量变换的DOA估计预处理方法

针对大多数空间谱估计算法在目标数量大于阵列自由度时失效这一问题,该文基于内插阵列变换思想,提出一种基于导向矢量变换的空域滤波方法。利用目标分布的先验信息,将观测空间划分为若干子空间,保证每一子空间内的目标数量小于阵列自由度;使用内插阵列变换方法,将整个观测空间的导向矢量变换为子空间的导向矢量,抑制子空间外的目标,从而将观测空间内大量目标的DOA估计问题转化为若干子空间内的常规DOA估计问题。计算机仿真结果验证了方法的有效性。     

基于小波多分辨分析的DOA估计

提出了用小波作为预处理，结合阵列天线技术的方法。通过空间谱的估计，说明了小波在阵列信号的降噪、去相关、提高分辨率中所起的作用，为阵列信号处理的技术开拓了新的思路，提高了阵列天线的性能。     

基于四阶累积量的子空间盲信道估计

介绍了OFDM信道估计的各种方法及其研究现状,并分析了其优缺点。给出了一种基于四阶累积量的子空间盲估计方法,该算法利用了四阶累积量对高斯噪声的过滤作用,并与子空间信道盲估计相结合,在保证估计准确性的前提下提高系统的频带利用率。最后,利用计算机仿真,将新算法与已有的插入导频的信道估计方法进行比较,并对实验结果进行了分析。理论分析和仿真结果说明了算法的有效性和实用性。     

基于凸优化的Khatri-Rao子空间宽带DOA估计

该文基于凸优化工具,提出一种新的Khatri-Rao子空间宽带到达角(DOA)估计方法。首先,利用Khatri-Rao子空间的概念,构造各频点的虚拟阵列导向矢量。再利用凸优化方法针对虚拟阵列导向矢量构造聚焦矩阵,从而利用虚拟阵列所增加的维数,在尽量减少聚焦对噪声影响的同时,获得良好的聚焦效果。仿真结果表明,相对于已有的Khatri-Rao子空间宽带DOA估计方法FKR-RSS,该方法具有更好的估计精度和目标分辨力。对于信号源数大于阵元数的情形,该文方法优势更加明显。