一种空间谱估计测向系统的研究与实现

本文研究了非均匀线阵的阵列配置,分析了空间谱估计测向系统的要求,确定了设计的系统组成及工作流程,提出了一种用非均匀线阵来实现的空间谱估计测向实验系统.     

基于最大似然估计的空间谱测向技术

介绍了基于最大似然估计（简称ML）的空间谱测向,ML是一种高分辨算法,常用于空间测向和谱估计等方面。文中首先介绍了ML测向原理,由于ML是一个非线性、多维的极值问题,需要全局极值的多维搜索,其计算量非常的巨大,因此采用了AP算法进行ML算法的优化,最后通过均匀圆阵对非相干信号和相干信号进行了ML测向的计算机仿真,仿真结果表明：一个阵列对空间多个信号的分辨能力除了与信噪比有关外,还与入射信号是否相干以及两相干信号的相位差有关,ML算法可以直接对相干的入射信号进行测向,但是信号的相干性会影响ML算法测向的角度分辨率,在两信号相关的情况下,两信号间的相位差越大则测向精度越高。     

基于多片ADSP-TS101S的超分辨测向算法硬件实现

基于ADSP-TS101S多处理器系统的空间谱估计超分辨测向系统的硬件实现,并结合实例说明了其有效性和实用性。     

通道失配对二维MUSIC算法测向性能的影响

针对二维MUSIC算法在空间谱估计中计算量大的问题,提出了一种基于三维垂直阵列结构的二维MUSIC算法,该算法在降维技术的基础上通过组合三个并行的均匀线阵分别估计出的一维DOA进行空间测向。然后重点分析了通道失配（幅相特性不一致）对二维MUSIC算法测向性能的影响。计算机仿真结果表明,通道失配严重影响着二维MUSIC算法的测向性能,在应用该算法进行空间信号波达方向估计的时候,必须考虑通道幅相误差的影响并对各通道的幅相特性进行均衡。     

一种基于阵列信号处理的短波侦察系统的设计及实现

本文研究并实现了一个集宽带搜索、宽带测向、跳频搜索、窄带测向、窄带分析等功能于一体的短波阵列信号侦察系统.该系统采用阵列天线和短波射频信号低通采样的软件无线电结构,结合先进的空间谱估计、波束形成、零点对准等阵列信号处理技术,使新的短波侦察接收机与传统接收机相比,大大改善了整体性能.现场试验表明,本文设计的阵列信号处理系统性能优良、信号处理算法有效.     

谱相关测向新算法及其在TMS320C25上的实现

许多已调通信信号具有周期平稳性，在时域其自相关函数具有周期性，在频域周期频率具有谱相关特性。利用这种谱相关特性使许多信号处理技术具有了很多有用的新特点。本文介绍了两种测向新算法，它们通过谱相关理论的应用，使新算法具有信号选择性，克服了当今流行的空间谱估计测向算法存在的不足。新算法开发了期望信号已知的谱相关特性，在多径和任意数目、任意接近于期望信号的干扰存在情况下，都能估计出期望信号的到达方向。计算     

并行实现WLFM信号空间谱估计

针对宽带线型调频(WLFM)信号空间谱估计(special spectrum estimation)运算量大的弊端,研究了模糊函数域-空域处理算法的实时实现.在分析了算法内在并行性的基础上,提出了一种任务级的并行处理算法.给出了该算法在多数字信号处理器(DSP)并行处理系统上的算法映射.数据实验结果表明,基于多DSP并行处理系统的模糊函数域-空域并行算法具有较高的实时性能.     

捷联被动导引干涉仪测向技术仿真分析

目前的反辐射武器多采用基于陀螺稳定平台的方式对目标进行跟踪导引,这种导引方式受到了弹体前端空间的限制,难以保证低频段导引头的测向精度。为了解决这个问题,研究了捷联被动导引干涉仪测向技术。对捷联被动导引原理进行了论述,介绍了干涉仪测向算法和相关干涉仪测向算法,并对方位和俯仰天线阵进行了布阵设计和测向精度的仿真,仿真结果表明测向精度满足反辐射武器制导要求。     

空间谱算法的快速实现研究

针对测向系统中所需DSP数量较多,系统设计复杂、测向时效性不足的问题,研究了基于FPGA和DSP的空间谱测向算法快速实现方法.通过对浮点数据的量化仿真结果,设计了协方差矩阵、导向矢量和空间谱谱值的定点计算结构,分析了各单元所需资源及运算速度.仿真实验结果表明,经过并行化处理后,该算法实现时间可有效加快,在实际工程应用中有重要意义.     

互质线阵中一种基于共轭增广的DOA估计算法

论文开展互质线阵下的空间谱估计研究。通过利用信号二阶统计量的共轭增广特性,提出互质阵下基于共轭增广的酉旋转不变性进行信号参数估计 (Conjugate augmented unitary estimation of signal parameters via rotational invariance technique, CA-UESPRIT)波达方向(Direction of arrival, DOA)估计算法。该算法先利用不同时长间隔下接收信号的二阶统计量,构造共轭增广虚拟阵列以扩展阵列孔径和提高空间自由度。然后采用基于互质特性的联合UESPRIT算法实现DOA估计。相比于传统互质线阵下的联合UESPRIT算法,CA-UESPRIT算法DOA估计性能更优。此外,通过酉变换可以将ESPRIT算法的协方差矩阵从复数域转化到实数域,降低了复杂度的同时保证了测向精度。仿真结果证实了所提算法的有效性。     

Quaternion-MUSIC for near-field strictly noncircular sources with large-scale polarization array

In this paper, a novel localization method is proposed for DOA, range and polarization estimation of near-field noncircular sources in massive multiple-input-multiple-output (MIMO) systems. Compared with traditional MUSIC-based algorithms, the proposed algorithms can separate the polarization parameters from the spatial spectrum function, avoiding the four-dimensional (4-D) spectrum search and realizing the fast localization of the near-field source with high accuracy. First, the dimension-reduced MUSIC (DR-MUSIC) algorithm is proposed for DOA and range estimation with low computational complexity, and given a closed-form expression of polarization estimation. Next, based on the quaternion theory, a novel algorithm named quaternion non-circular MUSIC (QNC-MUSIC) is proposed for parameter estimation of non-circular signals with high estimation accuracy. In addition, the analysis of the computational complexity and simulations of the proposed method are provided, showing that the proposed method yields a better performance than DR-MUSIC in massive MIMO systems.     

一种L型阵列的相干分步降维DOA估计方法*

针对相干信号二维波达方向(Direction Of Arrival,DOA)估计运算复杂度高的问题,本文提出了一种基于前后向空间平滑的分步降维MUSIC算法。该算法首先通过前后向空间平滑技术去相干,然后通过一维空间谱搜索得到一维入射角,最后通过最小二乘法得到二维入射角,进而得到相干信号的DOA。仿真实验表明该方法可以实现对相干信号的二维DOA估计,且具有较好的DOA估计性能,同时降低了运算复杂度。     

一种新的DOA估计的高分辨率算法

波达方向估计（DOA）在阵列信号处理中非常重要,而传统算法如多重信号分类算法（MUSIC）需要对阵列接收数据的协方差矩阵进行特征分解,并在全空域进行谱峰搜索,运算量巨大,尤其是二维DOA估计算法还存在稳健性较差的问题。提出了一种基于最小互熵谱分析的DOA算法,该算法只需要一次较少阵元的阵列采样（快拍）数据即可得到具有高分辨率的谱分析结果。进一步采用倒谱法,通过逆FFT变换提高了最小交叉熵谱分析算法的收敛速度。数值仿真结果表明,该算法较常规空间谱估计方法有更高的分辨力和更小的运算量,能够对阵列信号进行实时处理。算法不依赖于预先估计的信源数目,具有较好的宽容性,较高的分辨力以及极低的旁瓣电平。     

高精度多径时延估计

提出了一种无线信道多径时延估计模型,将时廷估计问题转换为频谱估计问题,再利用具有高频谱分辨力的多重信号分类(MUSIC)算法和root MUSIC算法实现对信道多径时延的超分辨率估计,分析了基于单次测量数据进行时延估计的可行性.仿真并测试了MUSIC算法和root MUSIC算法应用于单次测量数据的性能.仿真结果表明,...     

基于压缩技术的子空间迭代法及在谱估计中的应用

提出了一种基于压缩技术和子空间迭代的特征向量迭代估计算法,由于该算法采用迭代形式,同目前的特征向量求解方法相比(如奇异值分解法),该算法计算量小、复杂度低、算法收敛速度快、易于实时实现,可对由信号构成的自相关矩阵的特征向量作出准确的估计。通过仿真实验可见该算法具有很高的估计精度。将该算法应用到MUSIC(multiple signal classification)谱估计中,通过计算机进行仿真对比可以看到,利用提出的算法进行谱估计精度要高于标准的MUSIC谱估计精度,且计算量大大减小,由此验证了算法的有效性和优越性。     

MUSIC算法的FPGA实现

针对多重信号分类（MUSIC）算法计算复杂度高,难以实时实现的特点,给出了适用于均匀线阵的实数化预处理算法和实用的空间谱定义,并选择了适合FPGA硬件实现的特征值分解算法,给出了MUSIC算法FPGA实现的整体架构。仿真实验结果表明,该FPGA实现能够完成MUSIC算法的准确、快速计算。     

基于MUSIC谱估计的探地雷达回波处理方法

为了克服现有信号处理算法对探地雷达噪声及杂波滤除的不足,提出了一种基于MUSIC谱估计时域与频域联合滤波方法。利用常用的去直流波和均值滤波抑制方法进行雷达信号预处理,在此基础上,引入谱分析中信号子空间与噪声子空间的概念,将MUSIC算法与最小二乘法相结合来进行探地雷达杂波及噪声处理。仿真及实验结果表明,提出的回波处理方法可以有效地抑制雷达信号中的噪声和杂波,能提高测量数据的精度,具有较高的实用性和可用性。     

DOA estimation of closely-spaced and spectrally-overlapped sources using a STFT-based MUSIC algorithm

The multiple signal classification (MUSIC) algorithm based on spatial time-frequency distribution (STFD) has been investigated for direction of arrival (DOA) estimation of closely-spaced sources. However, the limitations of the bilinear time-frequency based MUSIC (TF-MUSIC) algorithm lie in that it suffers from heavy implementation complexity, and its performance strongly depends on appropriate selection of auto-term location of the sources in time-frequency (TF) domain for the formulation of a group of STFD matrices, which is practically difficult especially when the sources are spectrally-overlapped. In order to relax these limitations, this paper aims to develop a novel DOA estimation algorithm. Specifically, we build a MUSIC algorithm based on spatial short-time Fourier transform (STFT), which effectively reduces implementation cost. More importantly, we propose an efficient method to precisely select single-source auto-term location for constructing the STFD matrices of each source. In addition to low complexity, the main advantage of the proposed STFT-MUSIC algorithm compared to some existing ones is that it can better deal with closely-spaced sources whose spectral contents are highly overlapped in TF domain.     

基于混合型MUSIC算法对相干信源DOA估计

在实际通信环境中,由于传播环境的复杂性使空间中存在大量的相干信号,从而导致信源协方差矩阵的秩亏缺。为使得矩阵的秩恢复到等于信号源数并解决相干信源波达方向（direction of arrival ,DOA）估计问题,提出了一种混合型MUSIC算法。该算法通过前后向空间平滑技术对天线阵列进行预处理,并将得到的新协方差矢量矩阵应用于改进的IMUSIC算法进行信号数据处理分析,得到相干信号的DOA角度估计。仿真结果表明,在信噪比低的情况下,信号间隔很小且存在相关信号时,混合型MUSIC算法能准确地估计出信源的DOA,验证了该算法的高分辨率和高性能。