水下宽带目标方位估计的克拉美-罗界

目标方位估计的克拉美一罗界(CRB)是方位估计方法有效性能评价的标准,它作为任何无偏方位估计方差的下界,给出了目标方位估计方法性能的极限。目前,已有较多的文献研究了窄带目标方位估计的CRB,但还没有研究宽带目标方位估计的CRB．本文提出了水下宽带目标方位估计的CRB．在一定假设条件下,根据水下阵列样本数据的联合概率密度函数和Fisher信息矩阵,推导得到了宽带CRB的解析表示式,计算了不同信噪比、不同目标方位角情况下的宽带CRB．宽带目标方位估计的CRB为水下宽带高分辨方位估计理论研究和统计性能评价提供了依据。     

分布式目标方位估计的一种改进算法

在分布式目标方位估计中,若不同的分布源相干,则一般的分布式目标方位估计算法很难将其区分,另外,要进行准确的方位估计,一般的估计算法往往要求较高的信噪比.文中提出了一种对现有的谱峰搜索算法进行改进的方法,实验证明,改进后的算法可以解决相干源的方位估计问题并可在较低信噪比下进行方位估计.     

基于FFT并二次修正的Rife频率估计算法

针对修正Rife(M-Rife)算法在低信噪比条件下频率估计性能下降的问题,提出一种改进的频率估计算法。首先利用最佳修正因子对快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)最大谱线进行修正,然后用校正的Rife法公式估计频率。若被估计信号频率接近于FFT量化频率,则对信号进行频移以使信号频率位于两相邻量化频率中心,再用校正的Rife法公式估计频率。频移过程中采用Quinn法来确定频移方向。仿真结果表明:改进算法不仅在整个被估计的频段内具有较高估计精度,均方根误差接近于CRLB,而且具有低信噪比门限,整体性能要优于M-Rife法。改进算法能够满足反潜鱼雷主动声引信提取目标回波多普勒频率的应用要求。     

基于频移修正的奎因频率估计算法

分析了奎因(Quinn)算法的性能,针对Quinn算法在信号频率接近离散傅里叶变换(DFT)量化频率时估计误差较大的问题,提出了一种改进的算法。改进算法在Quinn算法基础上通过对信号进行频移以使信号频率位于DFT量化频率中心区域,然后再用Quinn算法估计频率。仿真结果表明:改进算法估计性能不随被估计信号的频率分布而产生波动,在整个频段内估计均方根误差接近克拉美-罗限,而且具有较低信噪比门限,整体性能优于Quinn算法。在信噪比为6dB时,改进算法估计性能优于基于FFT滑动平均极大似然法。     

基于CV模型的GPS高精度定位方法研究

针对在某些地区GPS卫星可见数目少,定位精度不高的现实,提出一种提高GPS定位精度的新方法。假设目标短时间内常速运动,建立多次采样下的卫星定位模型,对GPS卫星的摄动误差进行消除,并且在模型解算中引入有偏估计,以牺牲无偏性的代价有效的提高估计精度。理论分析和仿真实验表明,该方法能逼近无偏估计的克拉美罗下界,极大的减小定位误差,具有一定工程实用价值。     

纯方位运动目标的跟踪估计算法

针对纯方位运动目标分析问题，建立了带乘性噪声的状态空间模型，推导出了在线性最小方差意义下的目标状态最优递推估计算法，并通过算法的误差分析讨论了模型的各种随机干扰的统计参数及估计算法初值的选取。     

参考基元的位置与圆柱阵测向性能分析

为了优化设计立体麦克风阵列，满足声学预警系统全空域测向的需求，推导了立体阵测向系统的克拉美-罗界。在此基础上，以圆柱阵为例，深入分析了选择不同参考基元位置对测向性能的影响。仿真结果表明：相对于参考基元在原点，参考基元在z轴负半轴可以提高俯仰角的估计精度，测向算法也易于实现；参考基元在圆环上则可以同时提高方位角和俯仰角的估计精度。     

矢量水听器阵方位估计的最佳线性融合

为了改善矢量水听器方位估计的性能,研究了基于ESPRIT算法的矢量阵方位估计问题,分析了其基本原理,推导了该算法方位估计方差的理论公式,得出了矢量阵ESPRIT方法估计方差较大,且估计性能受实际目标方位影响严重。针对该方法的不足,提出了对独立估计出的目标方位进行最佳线性融合的处理方法,该融合算法的估计方差不大于任何一个独立估计的方差。仿真结果表明,最佳线性融合算法提高了矢量水听器阵的方位估计精度,降低了估计性能随目标方位变化波动的程度。     

基于MUSIC算法的单矢量水听器方位估计

由于单个声压水听器无指向性,不能用来估计目标的方位,因此提出了一种基于单个矢量水听器的高分辨MUSIC算法。该矢量水听器由3个空间轴向垂直的振速水听器和1个声压水听器构成,充分利用矢量水听器的阵列流形特性,按照阵列信号处理的原理对其输出的标量场和矢量场信息进行联合处理,构造了单矢量水听器MUSIC算法。仿真结果显示,将MUSIC算法应用于单矢量水听器可以得到比Capon算法更尖锐的指向性波束,更低的旁瓣,大大提高了对目标的分辨能力,在高信噪比条件下能实现对目标高分辨的方位估计。     

基于序贯算法的无偏最小二乘估计纯方位目标跟踪

测量方程的非线性是纯方位角跟踪研究的难点。为了解决传统伪线性估计结果存在严重有偏性这一问题,提出了一种基于伪线性估计的无偏估计方法,即在伪线性方程中利用约束最小二乘估计,它不需要对初始值进行假设,且收敛效果良好。采用序贯滤波方法对估计量作批处理滤波以减少运算量,提高了运算效率。仿真结果表明,利用该方法得到的估计量在高斯噪声下能很好地逼近理想状态,且收敛速度较快,比扩展卡尔曼滤波具有更好的跟踪精度及收敛速度,在目标高速运动时仍能保持较好的跟踪效果。     

基于平面圆阵的二维测向精度分析

文中分析了基于平面圆阵的MUSIC算法对非相关信号源进行二维DOA估计的测向精度。推导了基于平面圆阵的二维DOA估计精度的公式。并通过计算机的仿真验证了模型的有效性，仿真结果说明了在一定的约束条件下，测向的精度与信号波长和平面圆半径之比、分布于平面圆上阵元的个数及入射信号入射到天线阵的角度都有关系，并给出了相应的曲线。     

多径效应下MIMO雷达的DOA估计算法

为了应付当前雷达面对的严峻挑战,多输入多输出（MIMO）雷达应运而生。随着MIMO雷达技术的发展,改善MIMO雷达的DOA估计性能显得越来越重要。鉴于此,利用ESPRIT算法,在收发共置的均匀线阵MIMO雷达模型基础上,考虑信号多径传播环境,针对单信源情况对算法进行了推导。仿真实验表明,所介绍的算法可以有效估计多径传播情况下单信源的方位信息,使MIMO雷达的DOA估计性能得到改善。     

基于RD-SRT的TR MIMO雷达DOA估计算法

针对时间反转MIMO雷达多重信号分类算法计算量庞大的问题,提出一种基于降维子空间旋转变换技术的多目标波达角估计算法。首先,通过采用降维思想对TR MIMO回波信号进行降维处理,来减少计算量; 然后,为构造旋转变换矩阵,对噪声子空间按行分块并取其逆矩阵; 最后,利用该逆矩阵对噪声子空间矩阵旋转变换,得到低维子空间矩阵,对比导向矢量构造谱函数估计目标的角度信息。相对于传统的MUSIC算法,该算法降低了噪声子空间的维度,大大降低了计算量,而且具有更高的目标分辨率。     

基于分数阶Fourier变换和ESPRIT算法的LFM信号2D波达方向估计

提出一种利用分数阶Fourier变换(FRFT)和旋转不变子空间(ESPRIT)算法实现多个线性调频(LFM)信号二维波达方向(DOA)估计的新方法。该方法利用FRFT对LFM信号的能量聚集特性,构造出一种新的FRFT域的阵列数据模型,并利用ESPRIT算法实现对多个LFM信号的二维DOA估计。仿真实验验证了算法的有效性。     

一种基于四阶累量阵简化的DOA估计方法

我们提出一类新的基于四阶累积量矩阵的DOA估计算法，对累量阵结构作适当的调整，再把它直接应用于已发展的很好的算法(如ESPRIT)中，使算法更加适用于DOA问题。通过与ESPRIT一起使用下面所提的累积量阵，增加了虚拟阵元(两倍于实际阵元数)，且减少了计算量，并因累量对高斯噪声不敏感，提高了算法的分辨能力。仿真试验验证了分析结果，表明了算法良好的性能。     

基于MUSIC算法的二维DOA估计的性能分析

文中介绍了基于圆阵的MUSIC算法对非相关信号源二维DOA估计的性能分析.通过计算机对该算法的仿真,说明了在一定的约束条件下保持阵元的尺寸不变,随着信号源中心频率及接收端信噪比的变化测向分辨率的变化规律.     

波达方向估计算法的性能分析与仿真

波达方向估计是利用天线阵元对空间信源的来波方向进行估计.在二维平面,将来波方向和阵列法线的夹角定义为波达方向,由此定义阵列信号处理的基本数学模型.采用非参数化方法估计波达方向,包括Bartlett、Capon、MUSIC等方法.对其仿真表明,在估计精确度方面MUSIC法最好,Capon法次之,Bartlett法最差.     

线阵中基于降维NC-MUSIC的非圆信号DOA估计算法

通信领域中非圆(NC)信号的波达方向(DOA)估计已经得到广泛的研究和应用。考虑到非圆信号的多重信号分类算法(MUSIC)计算复杂度较高,提出线阵中基于降维NC-MUSIC的非圆信号DOA估计算法。与传统的需要二维搜索的2D-NC-MUSIC算法相比,该算法只需要一维搜索,降低了计算复杂度。仿真结果表明,该算法优于传统的MUSIC算法,并且与2D-NCMUSIC算法的估计性能非常接近。     

改进的逆波束形成高分辨方位估计方法

针对常规逆波束形成(IBF)算法存在旁瓣较高和分辨力无法突破瑞利限等固有缺陷,提出了一种基于自回归(AR)模型的改进的IBF求解方法.该方法通过对阵元域数据的AR建模,将参数模型引入到IBF积分方程的求解中,可以更充分的将各阵元接收信号的信息利用到声场的空间谱估计中,从而大大提高常规的傅里叶类IBF算法的分辨性能;并通...