基于空间角稀疏表示的二维DOA估计

论文提出一种基于空间角稀疏表示的维DOA估计方法,解决了维DOA估计中冗余字典构造的难题。构建的空间角包含了方位角和俯仰角的信息,利用其构造冗余字典可以将方位角和俯仰角的组合从维空间映射到1 维空间,极大地降低了字典的长度和求解的复杂度;同时将算法推广到频域,扩展了其应用范围。与传统的高分辨算法相比,该方法对信噪比和快拍数要求不高、无需特征值分解和多维搜索过程。理论分析和仿真实验,验证了该方法对维相干信号和非相干信号都具有较高的估计精度和较好的分辨力,在不同信噪比下性能优于MUSIC算法。     

三平行线阵中基于改进传播算子的二维DOA估计方法

提出了一种三平行线阵中基于改进传播算子的二维波达方向估计方法。该方法针对三平行阵列的结构特点,利用三平行线阵中两个相互垂直的双平行线阵,分别构造一个扩展传播矩阵,求得旋转矩阵。然后根据三平行线阵的特性,对分别得到的旋转矩阵进行配对。最后利用配对后的旋转矩阵,联合估计信号的方位角和俯仰角。该方法当俯仰角在70°~ 90°之间时不会出现角度估计失效问题,充分利用了所有阵元信息,提高了角度估计性能,而且具有更低的计算复杂度。仿真验证了提出方法的有效性。      

一种基于双平行线阵相干源二维波达方向估计的新方法

提出一种基于双平行线阵有相干信号源存在情况下二雏波迭方向估计的新算法。该算法根据阵列结构的特点形成6个需要的相关矩阵，然后构造一个特殊大矩阵并经特征分解获得信号子空间的估计，最后利用2-D ESPRIT方法实现二维角度估计。无论是否存在相干源，新算法都能精确估计出二维到达角，而无需进行谱峰搜索，从而解决了信号参数配对问题。最后用计算机仿真验证了该算法的有效性。     

基于双平行线阵的相干分布源二维DOA估计

针对现有相干分布源二维波达方向(DOA)估计算法存在的一些问题,基于双平行均匀线阵提出了一种相干分布源二维DOA估计新算法。利用旋转不变的思想并结合传播算子法来估计相干分布源的二维中心DOA。无需谱搜索和对样本协方差矩阵做特征分解,和传统算法相比,其计算复杂度更低。此外,还给出了详细的参数配对过程,因而能够应用于多源场合。算法在小角度扩展条件下估计性能良好,其性能甚至接近于一维交替搜索算法。算法还是一种对角分布先验知识盲的估计。仿真结果证实了算法的有效性。     

基于空频域稀疏表示的宽频段DOA估计

该文提出一种基于空频域稀疏表示的宽频段波达方向(DOA)估计方法,解决稀疏表示方法在宽带接收机对窄带信号的频率和角度估计中的难题。用空间频率代替频率和方位角的 2 维组合构建过完备字典,字典的长度仅相当于窄带信号DOA估计的字典长度,却能覆盖整个无模糊频段,大大降低了稀疏分解的计算量。该方法首先在频域估计信号的准确频率,根据频域峰值的位置构建频域峰值协方差矩阵。对频域峰值协方差矩阵进行特征分解,利用主特征向量建立稀疏模型估计信号的DOA。算法在低信噪比下具有较高的估计精度,仿真实验和分析验证了该文方法的正确性和有效性。     

改进嵌套稀疏圆阵下基于OGSBL的DOA估计方法

针对现有基于嵌套稀疏圆阵DOA估计方法计算复杂度高、超参数无法快速选取问题,提出了一种基于改进嵌套稀疏圆阵的离格稀疏贝叶斯学习(OGSBL)方法.该方法首先将改进嵌套稀疏圆阵接收信号的协方差矩阵进行向量化处理,然后构造扩展的观测矩阵,进而结合离格模型与稀疏贝叶斯学习算法实现欠定的DOA估计.仿真实验结果表明,所提算法降...     

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.     

一种新的基于稀疏表示的宽带信号DOA估计方法

该文提出一种基于稀疏表示的宽带信号波达方向(DOA)估计方法,解决稀疏表示方法在宽带信号DOA估计中由于基矩阵维数过大而使算法存储量和重构计算量大的问题。用单一频点的基矩阵代替频率和角度联合构建的基矩阵,使基矩阵的列数仅相当于一个频点处冗余基矩阵的列数,大大降低了稀疏重构方法的存储量和计算量。该方法首先对各频点的频域数据进行聚焦处理,将不同频率的数据堆叠到参考频率上并建立参考频率处的基矩阵,然后建立聚焦后的稀疏表示模型进行DOA估计,并采用奇异值分解进一步降低算法的运算量,最后给出残差门限的选择方法。该算法不仅适用于非相关信号,也可直接处理相关信号而不需要任何的去相关运算,且具有高的检测概率和估计精度,仿真实验和分析验证了该方法的有效性。     

双平行线阵的快速一维DOA估计

针对传统子空间算法需要进行特征值分解或奇异值分解等复杂计算的问题,提出一种双平行线阵（Double Parallel Linear Array,DPLA）的快速一维波达方向（Direction of Arrival,DOA）估计算法。算法通过处理互协方差矩阵的第一列元素构造出等效的噪声子空间,再通过求根MUSIC（Multiple Signal Classification）算法得到DOA估计,有效避开了特征值分解或奇异值分解,降低了计算复杂度,提高了运算速度。仿真结果表明,该算法在提高了估计精度的同时减少了估计时间。     

一种稀疏表示的二维DOA降维估计新算法

提出了一种基于空间锥角降维的二维DOA稀疏分解估计新方法,解决了利用稀疏表示方法进行二维DOA估计时计算复杂度大的问题.根据L阵列的结构特性,引入空间锥角表示信号的二维DOA信息,构造空间锥角冗余字典,通过稀疏正则化求解实现空间锥角的估计,然后利用求解得到功率实现L阵列中两个子阵之间的空间锥角配对,从而达到对多来波的二维DOA估计的目的,其避免了方位角和俯仰角组合而造成冗余字典庞大的问题,极大地减少了稀疏分解的计算量.仿真和实测数据结果均验证了该方法的有效性和优越性,为进一步的工程应用奠定了基础.     

基于压缩感知DOA估计的稀疏阵列设计

根据格拉姆(Gram)矩阵优化测量矩阵的方法,给出了一种基于压缩感知波达方向(DOA)估计的均匀线阵的稀疏阵列设计方法.该方法不需要对阵列的输出数据进行压缩采样,直接利用稀疏阵列的输出数据,然后利用稀疏恢复算法求解DOA估计信息.实验仿真证明,相比于原均匀线阵,所提方法在阵元数目较少且信噪比较低的情况下具有更好的DOA估计性能.     

DOA ESTIMATION FOR WIDEBAND SOURCES BASED ON UCA

A new Direction Of Arrival （DOA） estimation algorithm for wideband sources based on Uniform Circular Array （UCA） is presented via analyzing widcband performance of the general ESPRIT. The algorithm effectively improves the wideband performance of ESPRIT based on the interpolation principium and UCA-ESPRIT. The simulated results by computer demonstrate its efficiency.     

基于空频解耦的宽带DOA估计算法

宽带波达方向(DOA)估计是宽带阵列信号处理领域的热点问题,当宽带信号的距离分辨率与宽带孔径可比拟时,孔径渡越效应会成为影响宽带波达方向估计精确度的重要因素。基于宽带阵列信号在空域与频域间呈现线性耦合的特点,利用梯形变换进行解耦处理,并对解耦后数据相干积累进行 DOA估计。实验结果表明,通过对宽带孔径渡越效应的消除,宽带 DOA估计精确度显著提高。该算法具有较低的计算复杂度和较高的 DOA估计精确度,是一种有效的宽带 DOA估计算法。     

基于稀疏表示的人脸姿态估计研究

针对人脸光照、遮挡、身份、表情等因素变化的人脸姿态估计难题,结合稀疏表示分类(SRC)方法的优秀识别性能,对SRC理论进行了深入分析,并将其应用于人脸姿态分类.为了解决姿态估计中人脸光照、噪声和遮挡变化问题,将人脸姿态离散化为不同的子空间,每个子空间对应一个类别,据此,提出基于字典学习与稀疏约束的人脸姿态识别方法.通过在公开的XJTU和PIE人脸库上实验表明:所研究的方法对人脸光照、噪声和遮挡变化具有鲁棒性.     

基于协方差矩阵重构的离网格DOA估计方法

针对稀疏表示模型中网格失配导致波达方向角(DOA)估计存在较大估计误差的问题,该文提出一种基于协方差矩阵重构的离网格(Off-Grid)DOA估计方法(OGCMR)。首先,将DOA与网格点之间偏移量包含进所构建接收数据空域离散稀疏表示模型;而后基于重构信号协方差矩阵建立关于DOA估计的稀疏表示凸优化问题;再构建采样协方差矩阵估计误差凸模型,并将此凸集显式包含进稀疏表示模型以改善稀疏信号重构性能;最后采用交替迭代方法求解所得联合优化问题以获得网格偏移参数及离网格DOA估计。数值仿真表明,与传统多重信号分类(MUSIC)、L1-SVD及基于稀疏和低秩恢复的稳健MVDR (SLRD-RMVDR)等估计算法相比,所提算法具有较好的角度分辨力以及较高的DOA估计精度。     

基于稀疏表示的多输入多输出雷达多目标定位

针对双基地多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)雷达目标定位问题,提出一种基于稀疏表示的双基地MIMO雷达多目标定位方法.利用点目标所在的二维角度空间构造冗余字典; 通过对接收信号的协方差矩阵进行特征分解,从中选取不同数目的特征向量在该冗余字典下稀疏表示,构建以特征向量为观测信号的多重测量向量(Multiple Measurement Vectors,MMV)模型,提取的特征向量在充分包含目标的角度信息的前提下,降低了直接以接收信号为观测信号的矩阵维数,形成低维稀疏线性模型; 最后,通过特征向量的稀疏重构,得到目标的角度估计.与现有算法相比,该算法对特征向量的稀疏重构降低了重构原始接受信号的计算复杂度,且在低信噪比和低快拍下仍有较好的估计性能,仿真实验验证了算法的有效性.     

基于多任务疏表达的二元麦克风小阵列语音增强算法简

针对常规二元麦克风小阵列话音增强算法通常需要话音活动检测技术支持,并且难以有效抑制第一帧含目标信号的噪声。提出了一种基于多任务稀疏表达的二元麦克风小阵列话音增强算法,首先利用字典学习方法分别获得目标信号和噪声信号的过完备字典,然后利用 混合范数对信号在其字典上的表示系数进行正则化稀疏约束,使得2个阵元接收到信号中的噪声信号被抑制,而话音信号尽量保持不变,从而达到话音增强的目标。仿真和实验数据表明,无论开始位置是否含有目标话音信号,所提出的非话音活动检测支持的二元麦克风小阵列话音增强算法均能有效实现话音增强的目标。     

A subarray-synthesis based 2D DOA estimation method

In some satellite communications, we need to perform Direction Of Arrival （DOA） angle estimation under the restriction that the number of receivers is less than that of the array elements in an array antenna. To solve the conundrum, a method named subarray-synthesis-based Two-Dimensional DOA （2D DOA） angle estimation is proposed. In the method, firstly, the array antenna is divided into a series of subarray antennas based on the total number of receivers; secondly, the subarray antennas＇ output covariance matrices are estimated; thirdly, an equivalent covariance matrix is synthesized based on the subarray output covariance matrices; then 2D DOA estimation is performed. Monte Carlo simulations showed that the estimation method is effective.     

A MATCHED FILTER BANK BASED DOA ESTIMATION FOR ASYNCHRONOUS MULTIPATH CDMA CHANNELS

In this paper, a Direction Of Arrival (DOA) estimation algorithm is proposed for multiuser signals through uplink asynchronous multipath Code Division Multiple Access (CDMA) channels. The algorithm is based directly on the correlation matrices of matched filter bank outputs of desired user‘s multipath signals and it does not require that the elements of base station antenna array outnumber the multipath signals, which is necessary for the conventional sub-space based direction-finding algorithm. Simulation results show that the proposed algorithm estimates the DOA of multipath signals effectively and acceptably. The proposed algorithm has the prominent advantages of low complexity, simpleness and practicality, which make it much more suitable for practical application.