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。     

基于扩展传播算子的非圆信号测向方法

现代通信系统大量使用非圆信号,利用经典高分辨算法对其测向没有充分利用非圆信号的信息,因而性能受限.本文提出的扩展传播算子测向算法(EPM)先对数据进行共轭扩展,再利用传播算子方法(PM)测向,充分利用了非圆信号的特点,从而可对多于阵元数的信号进行测向,分辨力和测角精度优于OPM(正交传播算子测向算法)和MUSIC算法,同时保持了PM算法的特点,不需要特征分解(ED)或奇异值分解(SVD).文中还分析了EPM算法的均方误差性能和计算复杂度,得到了均方误差的解析表达式.仿真实验验证了EPM算法的优良性能,均方误差的理论结果与仿真值相符.     

基于互质阵列重构的高维波达方向估计算法

针对角度估计中现有算法估计信源数少的问题,提出了一种基于互质阵列重构的高维波达方向估计算法,实现了有限物理阵元条件下多重信号角度的超分辨估计.该方法首先对接收信号协方差矩阵进行列向量化处理,建立虚拟阵列模型,然后在此基础上重构虚拟阵列流型,拟合出缺失的虚拟阵元响应,最后引入空域平滑的思想,实现角度的超分辨估计.对本文算法的复杂度和阵列自由度进行理论分析.仿真结果表明,所提方法在相同物理阵元数条件下阵列自由度高于连续空域平滑检测算法和迭代内插检测算法,相比于迭代内插检测算法,以较小的复杂度代价获得了性能的较大提高.     

互质阵列DOA估计性能综合分析北大核心CSCD

互质阵列是近年来兴起的新型阵列,能显著提高阵列自由度,处理信源数大于阵元数时的波达方向(DOA)估计,且能提高角度分辨率和测角精度。文中根据互质阵物理阵元和虚拟阵元特点,结合多重信号分类(MUSIC)算法提出适用于互质阵基于物理阵列和虚拟阵列的DOA估计方法。该方法以非相干信号源为研究对象,利用互质阵列建立信号接收模型,基于物理阵列的DOA估计方法根据互质阵物理阵元位置特点推导其导向矢量,然后根据导向矢量计算回波信号数据和信号协方差矩阵,最后利用MUSIC算法进行DOA估计。基于虚拟阵列的DOA估计方法根据其虚拟阵元数据特点在向量化协方差矩阵并去冗余后选取连续虚拟阵元接收数据,然后对新协方差矩阵进行一维Toeplitz平滑重构,最后利用MUSIC算法或求根MUSIC算法进行DOA估计。与等阵元数的均匀线阵进行对比,仿真实验验证了互质阵列DOA估计性能的优越性。     

共轭传播算子测向算法

针对一维信号提出了共轭传播算子测向算法(COP),新算法利用了阵列输出数据的共轭,通过对阵列孔径的扩展,可对多于阵元数的信号进行测向,其分辨力和测角精度优于OPM(正交传播算子测向算法)和MUSIC 算法.分析了新算法的均方误差性能和计算复杂度,得到了均方误差的解析表达式.仿真实验验证了COP算法的优良性能,均方误差的理论值与仿真值相符.     

基于非圆信号的二维测向算法

提出了一种基于窄带非圆信号的二维测向算法,利用非圆信号的椭圆协方差矩阵非零特性将阵列有效阵元数和孔径同时扩展,提高多信号检测的能力。进一步通过利用L阵的几何性质和两子阵间的互相关来滤除噪声,提高角度估计精度,并采用快速算法获得信号方位角和俯仰角。最后计算机仿真结果验证了该方法由于利用非圆信号特性比传统测向算法的估计性能更高。     

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。     

基于虚拟阵列变换的干涉仪测向算法

针对宽带测向中的相位模糊问题,提出了一种基于虚拟阵列变换的干涉仪测向算法.该算法利用实际阵列的相位差作矢量运算,从而获得新的相位差,将新的相位差作为虚拟阵列相邻阵元的相位差,由此求得入射信号的方位角和俯仰角估计.经过虚拟阵列变换所获得的虚拟阵列半径较原阵列半径缩小了,从而使得系统的无模糊频段得到了扩展,为解相位模糊提供了一种新的途径.仿真结果验证了虚拟阵列变换的正确性及基于该变换的干涉仪测向算法的有效性.     

基于L型和差嵌套阵的二维波达方向估计

针对传统L型均匀阵列二维波达方向（Direction of Arrival,DOA）估计中可估计信源数目受限于阵元数、分辨率低等问题,提出了一种新的L型和差嵌套阵列结构。该L型阵列的两个子阵布置相同,是非均匀的稀疏阵,通过阵元位置之间的差分、求和操作达到虚拟扩展阵元数目的效果,从而提升阵列的自由度。采用该阵列进行二维DOA估计时,两个子阵分别先进行一维的DOA估计,再采用PSCM（Pair-matching Signal Covariance Matrices）算法进行一维角度配对。每个子阵进行一维波达方向估计时,先采用VCAM（Vectorized Conjugate Augmented MUSIC）算法生成非均匀稀疏阵的求和求差协方差矩阵,再采用矩阵重构的方法恢复协方差矩阵的秩,最后对协方差矩阵采用MUSIC（Multiple Signal Classification）算法进行DOA估计。实验仿真表明,本阵列有着更高的自由度和估计精度。      

基于协方差矩阵加权截断核范数的DOA估计

针对互质阵列通过差联合处理得到具有高自由度的虚拟阵列存在空洞位置,导致子空间类算法不适用、阵元利用率不足等问题,文中提出了一种基于加权截断核范数的协方差矩阵重构的波达方向(DOA)估计算法。该算法首先根据虚拟域信号表达式和空洞位置构建待填充矩阵;然后,利用最小化加权截断核范数实现阵列插值;最后,迭代重构接收信号协方差矩阵得到角度功率谱估计。仿真结果表明：所提算法可快速准确地实现DOA参数估计,相比基于最小化核范数和截断核函数正则化的DOA估计算法,该算法具有良好的鲁棒性,在快拍数小和信噪比低的情况下均具有较高的估计精度。