冲击噪声背景下相干信号源的DOA估计方法

针对冲击噪声背景下相干信号源的波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计问题,提出一种基于时延分数低阶矩的分组解相干算法——FLOM-TDD(Fractional Lower Order Moment Time Delay Decorrelation)。首先基于两个时延不同的分数低阶矩矩阵,利用DOA矩阵方法得到每组相干源的广义导向矢量;然后根据多径衰减的特征,对每组相干源进行时域解相干,得到相干源的波达方向估计。该方法适用于冲击噪声背景下的波达方向估计而且可以估计大于阵元数目的相干源,计算机仿真分析验证了算法的性能优势。     

色噪声背景下相干信源DOA估计的空间差分平滑算法

文中提出了一种色噪声背景下相干信源波达方向(DOA)估计的新算法-空间差分平滑(SDS)算法.SDS算法利用均匀线阵协方差矩阵的Toeplitz分解特性,差分平滑运算,将非相干信源与相关(或相干)信源分开分辨,从而重复利用阵列接收数据,可分辨更多信源.SDS算法可对消空间色噪声,适用于更广泛的未知噪声背景及低信噪比环境.相比常规谱估计算法,SDS算法具有更强的信源过载能力及阵元节省能力,利用少数阵元进行迭代空间平滑运算,还可明显减小SDS算法的计算量.计算机仿真结果证明了SDS算法理论的正确性和有效性.     

冲击噪声下基于子空间拟合的DOA估计新算法

研究了在对称α稳定分布(Symmetric α-stable,SαS)冲击噪声背景下的基于子空间拟合的多目标DOA估计算法.由于SαS冲击噪声造成传统DOA算法性能下降,提出了基于分数低阶矩统计量的FLOM-SSF/NSF算法和Screened Ratio原理的SR-SSF/NSF算法.计算机仿真表明两种算法都能有效地改善SαS型冲击噪声对DOA估计的影响,有更好的稳健性,其中SR-SSF/NSF算法性能略好于FLOM-SSF/NSF算法.     

一种冲击噪声环境中的二维DOA估计新方法

该文提出了一种新的在冲击噪声环境中基于阵列输出信号分数低阶矩的二维测向方法稳健的协变异波达方向矩阵法。该方法利用冲击噪声和SS过程的特点,扩展了原波达方向矩阵法的信号模型和应用环境,对冲击噪声有较好的抑制作用,增强了算法的通用性和稳健性,弥补了传统的基于二阶或高阶统计量的子空间测向算法不能应用于冲击噪声环境的不足,计算机仿真验证了该算法的可行性和有效性。     

强干扰背景下相干弱信源DOA估计方法

当2个信号功率相差较大时,常规的空间谱估计算法往往不能估计出弱信源的波达方向(Direction of Arrival,DOA)。针对该问题,文中基于强干扰和弱信源对应的特征矢量具有保向正交性这一特性,提出了一种强干扰背景下相干弱信源DOA估计方法——特征矢量剔除法。相比于其他算法,该算法最大的优点是无需预知强干扰的方位及数目信息,实施简单,运算量较小。计算机仿真结果证明了所提算法的正确性和有效性。     

阵列互耦条件下相干信源DOA估计算法研究

针对阵列互耦条件下相干信源到达方向（DOA）估计的问题,利用均匀线阵互耦矩阵的带状循环特性及对称Toeplitz性,提出了一种基于改进的空间平滑算法的信源DOA估计算法。该算法无需阵元的互耦参数信息,只需一维谱峰搜索,避免了通常多参数联合估计的多维非线性搜索及迭代运算;由于采用改进的空间平滑算法,所以该算法具有很好的统计估计性能。计算机仿真结果验证了该算法的正确性和有效性。     

低信噪比下相干信号的DOA估计的白噪声滤除方法

在波达方向估计中,“相干”和“信噪比”一直引人关注。相干会使多重信号分类等算法失效,究其原因就是信源协方差矩阵的秩亏缺。低信噪比使阵列协方差矩阵的主次特征值区分困难,造成信号和噪声的子空间划分错误。针对相干,人们往往都是从“解相干”的角度出发,通过各种手段使信源的协方差矩阵能够满秩,但并未对秩亏缺特性加以利用。基于此,本文给出了一种在低信噪比下对相干源的波达方向估计的噪声消除方法,在仅有加性白噪声的环境下,利用相干信号协方差矩阵不能满秩的特点,通过求解方程组,用求的值代替估计的协方差矩阵的相关对角元素（即对角加载处理）,置换被噪声污染的对角元素,进而可以滤除掉白噪声的影响。仿真结果证实了方法的有效性。      

一种基于Toeplitz矩阵重构的相干信源DOA估计算法

提出一种基于Toeplitz矩阵重构的相干信号源DOA估计算法。首先对各个阵元的接收数据与参考阵元（第一个阵元）的接收数据的相关函数进行排列,形成Hermitian Toeplitz矩阵,然后通过奇异值分解可以得到信号子空间和噪声子空间,从而实现相干信源的DOA估计。该算法在不减少阵列有效孔径的情况下,增加了可估计相干信号源数目,并在低信噪比条件下能够得到较好的估计性能,计算机仿真结果证实了算法的有效性。     

相干信源条件下的稀疏贝叶斯DOA估计

为了解决相干信源条件下的离格波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计问题,在现阶段研究成果的基础上,将子空间平滑技术(Subspace Smoothing,SS)与离格稀疏贝叶斯算法(Off-grid Sparse Bayesian Interference,OGSBI)相结合,提出了SS-OG...     

强干扰及非平稳噪声复合背景下相干信源的DOA估计方法

针对传统算法在强干扰及非平稳噪声复合背景下相干信源波达方向(DOA)估计精度低、鲁棒性不强等问题,文中提出了基于修正投影阻塞算法和Toeplitz矩阵重构的相干弱目标DOA估计。首先,通过接收信号的协方差矩阵进行特征值分解,构造与干扰导向矢量正交的修正投影矩阵作为干扰阻塞矩阵;然后,对接收阵列信号做预处理重新形成协方差矩阵,并对此矩阵进行Toeplitz重构解相干;最后,使用传播算子算法对重构后的协方差矩阵进行DOA估计,降低复杂度。仿真证明:该算法在复合背景下对相干信号的DOA估计比传统算法有着更高的精度和鲁棒性。     

脉冲噪声下基于循环相关熵和稀疏重构的宽带信号DOA估计

针对脉冲噪声与同频带干扰并存时宽带信号的波达方向(DOA)估计问题,该文提出一种结合循环相关熵(CCE)与稀疏重构的算法。首先,分析了宽带信源的接收信号模型,并利用循环相关熵的性质构造出对脉冲噪声与同频带干扰具有抑制能力的宽带信号虚拟输出阵列。随后对该虚拟输出阵列进行稀疏表示,并通过归一化迭代硬阈值(NIHT)算法进行稀疏重构,从而估计宽带信号的波达方向。实验结果表明,该算法对脉冲噪声和同频带干扰具有很好的抑制作用,并且相较已有算法在估计性能方面有明显的改善。     

基于Screened Ratio原理的冲击噪声环境下DOA估计算法

该文提出了一种冲击噪声环境中DOA估计的算法。算法首先根据Screened ratio原理构造阵列信号的相关矩阵,然后利用MUSIC算法实现DOA估计。与基于分数低阶矩(FLOM)的算法相比,该文算法不需要选择FLOM参数p。计算机仿真表明该文算法在冲击噪声环境下具有更佳的稳定性和估计精度。     

一种有效的相关噪声背景下宽带相干信号DOA估计算法

利用均匀线阵,本文提出了一种有效的相关噪声下宽带相干信号DOA估计算法.首先,在各个频率点,利用空间差分技术消除色噪声分量,并通过平方操作构造新矩阵;然后,通过聚焦操作得到通用的协方差矩阵;最后,通过使用传播算法估计得到宽带相干信号的DOA.算法能够分辨的相干组中相干信号的个数可以是奇数或是偶数.仿真结果验证了算法的有效性和性能.     

基于中值滤波预处理的强冲击噪声背景测向方法

冲击噪声环境下的测向算法大多基于分数低阶统计量,其不仅计算复杂度较高,而且对强冲击噪声的适应性也较差.通过对冲击噪声的分布特性进行研究和分析,利用其冲击成分出现概率相对较低且具有随机性的特点,提出了基于中值滤波的测向新方法,并推导了冲击噪声背景测向的克拉美罗界.首先,引入中值滤波方法对阵列接收数据进行平滑处理,滤除冲击噪声,并提出了针对强冲击噪声的改进方法,然后利用传统的二阶矩方法求阵列接收数据协方差矩阵并进行波达方向(Direction Of Arrival,DOA)估计.理论分析和仿真验证结果表明:所提方法处理过程简单,对低信噪比和强冲击噪声情况下的测向性能有很大的改善和提高.     

一种空间非均匀噪声环境下DOA估计的改进方法

文中提出一种空间非均匀噪声环境下的信号源DOA估计的改进方法.该算法首先对阵列协方差矩阵进行平滑处理,在此基础上估计出空间非均匀噪声协方差矩阵,通过已估计的噪声协方差矩阵对平滑处理后的阵列数据协方差矩阵进行白化处理,克服了空间非均匀噪声对空间谱估计的影响,实现信号源DOA估计.相对于原方法,文中所提方法改善了DOA估计的性能,计算量小,并且能够估计强相关或相干信号源DOA.理论分析和仿真结果均表明所提方法的有效性.     

Deep-Learning Based DOA Estimation in the Presence of Multiplicative Noise

Wireless Personal Communications - The paper addresses the narrowband direction of arrival estimation problem in the presence of multiplicative noise, namely, the local scatterers affect the...     

脉冲噪声下基于稀疏表示的韧性DOA估计方法

受相关熵启发,本文提出了一种脉冲噪声下基于稀疏表示的韧性DOA估计新方法.为实现多测量向量下联合稀疏信号的重建,本文提出了一种基于归一化迭代硬阈值的优化算法,讨论了最优步长的选择问题,证明了优化算法的收敛性.仿真结果表明：本文算法能够实现脉冲噪声下多信源的DOA估计,具有比已有算法更高的可分辨概率和估计精度.