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.     

一种新的固定单站多普勒无源定位系统

提出了一种仅基于多普勒频率的、能够实现对移动目标的方位、速度和距离快速测量的固定单站无源定位系统,其包含有。个旋转接收天线阵列和一根固定接收天线,由正交旋转天线阵列能获得二组多普勒频差和系统同步测量所需的周期信号,而由单根固定天线则能获得仅由目标运动所产生的多普勒频移信息。定位系统首先利用二组多普勒频差来估计目标所处的坐标象限,并由前置角和方位角之间的关联求得目标的方位角及其增量;同时,由二组多普勒频差还能得到辐射信号的中心频率,从而有助于利用多普勒频移对目标速度的快速测量与求解;最终应用二天线单元所得到的角度和速度信息即能求得目标的距离。     

一种新的固定单站多普勒无源定位系统

提出了一种仅基于多普勒频率的、能够实现对移动目标的方位、速度和距离快速测最的固定单站无源定位系统,其包含有一个旋转接收天线阵列和一根固定接收天线,由正交旋转天线阵列能获得二组多普勒频差和系统同步测最所需的周期信号,而由单根固定天线则能获得仅由目标运动所产生的多普勒频移信息.定位系统首先利用二组多普勒频差来估计目标所处的坐标象限,并由前置角和方位角之间的关联求得目标的方位角及其增最;同时,由二组多普勒频差还能得到辐射信号的中心频率,从而有助于利用多普勒频移对目标速度的快速测量与求解;最终应用二天线单元所得到的角度和速度信息即能求得目标的距离.     

基于空间时频分布的高效DOA估计

提出了一种利用信号空间时频特征的高效波达方向（DOA）估计方法。通过计算参考阵元输出与其它阵元输出之间的互时频分布,构造出新的时频域数据矩阵模型,然后在时频面上不同的能量聚集区域内选择时频点,构造空间时频分布矩阵,然后对进行矩阵奇异值分解来实现波达方向估计。与直接构造空间时频分布矩阵的方法相比,该方法构造矩阵的计算量大大减小,并且能处理相干信号。仿真结果验证了算法的有效性。     

一种解析的基于旋转矩阵估计的波达方向估计方法

本文提出了一种解析的基于旋转矩阵估计的高分辨波达方向估计算法.为了充分利用空时信息以提高算法的估计性能,利用传感器阵列接收数据相关矩阵构建既包含旋转矩阵信息又具有可对角化结构的目标矩阵组.通过一系列矩阵变换,将复数域普通目标矩阵组转化为实数域对称目标矩阵组,以利用ACDC算法实现目标矩阵组的联合对角化并求得对角矩阵,继而求取旋转矩阵并挖掘波达角度信息,实现了波达方向估计.仿真结果表明,与其他现存的经典算法相比,所提算法具有更强的分辨能力及更准确的估计性能.     

机载多普勒频移的递推及相移检测

在机载站飞行方向前方某一距离处的多普勒频移能够通过递推计算的方法由站点当前位置处的相位测量结果而被直接确定。首先,基于平面几何关系,由机载平台匀速运动时各个几何变量的运动特性导出了仅利用当前时刻的多普勒频移测量值和径向距离获得在虚拟飞行距离处多普勒频移递推值的计算式。然后,进一步直接利用相差测距、测向法求解递推式中所包含的径向距离和方位角,得到了仅基于相差检测的多普勒频移递推公式。且初步的误差分析表明,只要载机的飞行速度较低,虚拟基线的长度较短,所检测的信号波长较长,则递推频移的测量误差可控制在十几赫兹之内。     

高斯白噪声下L阵二维波达方向快速估计

针对L型阵列,提出一种在高斯白噪声环境下的二维波达方向( DOA)快速估计方法。首先利用阵列结构特点构建两个互协方差矩阵,同时实现了噪声分量的有效抑制,再依据协方差矩阵的性质构造了波达方向矩阵。对该矩阵进行一次特征分解即可分别得到包含方位角和俯仰角信息的方向矢量和方向元素,实现二维DOA估计。该算法避免了传统算法的谱峰搜索或大矩阵构造及其特征分解过程,计算量小,且参数自动配对。仿真结果表明,该算法在低性噪比和少快拍下的估计精度与2 D ESPRIT算法近似,但计算复杂度大幅降低,适用于实时性高的工程应用背景。     

机载火控雷达速度搜索目标的距离估计方法

本文给出了机载火控雷达工作在速度搜索模式下目标跟踪,并实现目标距离估计的新方法。该方法通过多假设目标跟踪的思想把高重复频率有限的解距离模糊的能力和由角度、多普勒速度测量估计目标位置的能力结合起来,实现目标空间位置的定位。分析了利用角度和多普勒速度测量估计目标距离的可观测性和估计性能。仿真结果表明本文方法是可行的。最后给出工程中有效应用本文方法的建议。     

基于均匀圆阵的信号源DOA和多普勒频率估计算法

本文研究均匀圆形阵列的信号处理问题 ,提出了一种同时估计空间非相关信号源方位角、俯仰角和多普勒频率的算法 .该方法对均匀圆形阵列的输出信号进行模式激励 ,使其阵列流形具有类似于均匀线性阵列的形式 ;在此基础上 ,特征分解构造的波达矩阵 ,由特征值获得各信号的多普勒频率 ,由各特征值对应的特征向量处理得到对应信号的到达方向 .该方法不需进行谱峰搜索 ,运算量小 ,能实现信号的方位角、俯仰角和多普勒频率的自动配对 ,且具有相当高的分辨率 .给出的计算机仿真结果证实了该方法的有效性 .     

基于双向传播算子的互质面阵二维波达方向估计

针对谱峰搜索的二维波达方向估计中现有算法复杂度高,精度受搜索间隔影响较大的问题,给出了一种双向传播算子的互质面阵二维波达方向估计算法,实现了俯仰角和方位角的低复杂、高精度、无模糊联合估计.该方法首先将互质阵列引入到二维波达方向估计中,构造互质平面阵模型,然后采用两次旋转不变传播算子方法计算出不同阵列流型方向上的旋转因子矩阵,根据旋转因子矩阵解算出目标信号的俯仰角和方位角,同时利用互质理论消除了稀疏阵列角度估计的不确定性,证明了互质阵列模型下采用双向传播算子方法进行俯仰角和方位角估计的无模糊性.对算法的复杂度进行理论分析,并给出了平面阵列角度估计的克拉美罗界推导.理论分析与仿真结果表明,算法不需要进行角度匹配和谱峰搜索,在相同条件下的均方根误差性能优于均匀平面阵的多重信号分类算法,并且以较低的复杂度无模糊的达到了高维网格搜索的精度.     

基于稀疏表示的双平行线阵二维DOA估计

为了对空域目标的方位角和俯仰角进行有效估计,提出一种基于稀疏表示的双平行线阵二维DOA估计方法。首先需构建包含目标方位角和俯仰角信息的2个空间复合角;然后利用稀疏表示技术求解其中的一个空间复合角,以此作为前提条件,另一个空间复合角就可以解耦为一维波达方向(DOA)估计问题,利用矩阵运算可以求解出来;最后根据已求解的2个空间复合角对方位角和俯仰角进行配对求解。与现有算法相比较,所提方法受快拍数的影响较小,在信噪比较高、角度间隔较大的情况下,具有良好的性能。     

Multiple Emitters Localization by UAV with Nested Linear Array: System Scheme and 2D-DOA Estimation Algorithm

Unmanned Aerial Vehicle(UAV)equipped with uniform linear array has been applied to multiple emitters localization.Meanwhile,nested linear array enables to enhance localization resolution and achieve under-determined Direction of Arrival(DOA)estimation.In this paper,we propose a new system structure for emitters localization that combines the UAV with nested linear array,which is capable of significantly increasing the positioning accuracy of interested targets.Specifically,a localization scheme is designed to obtain the paired two-dimensional DOA(2D-DOA,i.e.azimuth and elevation angles)estimates of emitters by nested linear array with UAV.Furthermore,we propose an improved DOA estimation algorithm for emitters localization that utilizes Discrete Fourier Transform(DFT)method to obtain coarse DOA estimates,subsequently,achieve the fine DOA estimates by sparse representation.The proposed algorithm has lower computational complexity because the coarse DOA estimates enable to shrink the range of over-complete dictionary of sparse representation.In addition,compared to traditional uniform linear array,improved 2D-DOA estimation performance of emitters can be obtained with a nested linear array.Extensive simulation results testify the effectiveness of the proposed method.     

基于均匀圆阵的空时二维波达方向估计算法

提出了一种适合于均匀圆阵的空时二维波达方向估计方法,该方法先利用模式激励技术对接收数据进行变换,再利用变换后数据之间的互相关关系将数据进一步映射到空时域,然后构造出一对空时DOA矩阵束,通过矩阵束的广义特征值就能够计算出所有入射信号的方位角和俯仰角.该方法完全避免了DOA矩阵类方法中难以克服的角度兼并问题,与UCA-ESPRIT算法相比,减小了孔径损失,使能够估计的信号数目增加了一倍.该方法具有免搜索和参数自动配对的特点.仿真结果证明了该算法的性能.     

基于MUSIC 算法的圆阵 DOA 估计技术及改进方法

介绍了基于MUSIC算法的圆阵到达方向（DOA）估计技术,即将均匀圆阵接收数据的协方差矩阵进行特征分解,把观测数据划分为信号子空间与噪声子空间,并利用2个空间的正交性构造出＂针状＂空间谱峰,进行信号源DOA估计;针对小信噪比和小快拍数情况下,常规 M USIC算法对入射角度相近的信号源的分辨率严重下降的问题,利用谱函数极大值点对方位角和仰角的二阶导数小于零的特性,通过对方位角和俯仰角求二阶偏导数,提出了新的空间谱函数的方法。     

Subspace extension algorithm for 2D DOA estimation with L-shaped sparse array

A subspace extension algorithm for two-dimensional (2D) direction-of-arrival (DOA) estimation with an L-shaped array is proposed. This L-shaped array is comprised of two orthogonal sparse linear arrays (SLAs). Each SLA consists of two different uniform linear arrays. The cross-correlation matrix of received data is used to construct two extended signal subspaces, by which the azimuth angles and elevation angles can be estimated independently. The procedure used to extend signal subspace only needs a small amount of calculation. Then, an effective pair-matching method is addressed to pair the estimated elevation angles and azimuth angles. Although the signal subspaces are extended, the complexity of the proposed 2D DOA estimation algorithm is lower than many similar algorithms. Simulation results indicate the availability of the proposed pairing-matching method and subspace extension algorithm.     

一种新的旋转不变方法实现起伏目标的高分辨方向－多普勒频率盲估计

本文研究阵列雷达对起伏目标的方向－多普勒频率二维估计问题，由于阵列天线各阵元特性不一致，阵列流形不可精确已知。本文基于高阶统计量提出了利用旋转不变技术实现未精确已知阵列流形（Ａｒｒａｙｍａｎｉｆｏｌｄ）条件下，方向－多普勒频率盲估计的新方法，当发生目标多普勒频率一维兼并时，用此方法仍能分辨目标的方向，并估计出多普勒频率。计算机仿真结果验证了此方法的有效性。     

A Fast Decoupled Nominal 2-D Direction-of-Arrival Estimation for Coherently Distributed Source

In this paper, we consider the problem of the nominal 2-D (azimuth and elevation) direction-of-arrival (DOA) estimation for coherently distributed source. This new approach is based on the rotation matrices of three parallel uniform linear arrays as deduced, which has decoupled the nominal 2-D DOA from those of angular spreads. The estimator makes use of the eigenvalue decomposition to beamspace data to estimate the nominal elevation DOA. And then using a new cross-correlation matrix, the nominal azimuth DOA estimates are decoupled from the elevation estimates and can be obtained with no searching. The proposed algorithm has lower computational complexity particularly when the radio of array size to the number of source is large, at the expense of negligible performance loss. Simulation results verify the effectiveness of the proposed method.