基于矩阵补全的二阶统计量重构DOA估计方法

该文针对传统波达方向角(DOA)估计算法在非均匀噪声下角度估计精度差及分辨率低的问题,基于矩阵补全理论,提出一种二阶统计量域下加权L1(MC-WLOSRSS)稀疏重构DOA估计算法。首先,基于矩阵补全方法,引入弹性正则化因子将接收信号协方差矩阵重构为无噪声协方差矩阵;而后在二阶统计量域下通过矩阵求和平均将无噪声协方差矩阵多矢量问题转化为单矢量问题;最后利用稀疏重构加权L1范数实现DOA参数估计。数值仿真表明,与传统MUSIC, IL1-SRACV, L1-SVD子空间算法及稀疏重构加权L1算法相比,所提算法能显著抑制非均匀噪声影响,具有较好DOA估计性能,且在低信噪比条件下,亦具有较高估计精度和分辨力。     

未知信源数目的DOA估计方法

针对信源数目未知情况下的DOA估计问题,该文提出了两种基于稀疏表示的DOA估计方法。一种是基于阵列协方差矩阵特征向量稀疏表示的DOA估计方法,首先证明了阵列协方差矩阵的最大特征向量是所有信号导向矢量的线性组合,然后利用阵列协方差矩阵的最大特征向量建立稀疏模型进行DOA估计;另一种是基于阵列协方差矩阵高阶幂稀疏表示的DOA估计方法,根据信号特征值大于噪声特征值的特性,通过对协方差矩阵的高阶幂逼近信号子空间,利用协方差矩阵的高阶幂的列向量建立DOA估计的稀疏模型进行DOA估计。理论分析和仿真实验验证,两种方法都不需要进行信号源数目的估计,具有较高的精度、较好的分辨力,对相干信号也具有优越的适应能力。     

非均匀噪声下的多阵列频域数据直接定位算法

实际多阵列无源定位系统中,多个阵列分散分布以及单个阵列各阵元之间的差异会造成接收噪声功率分布不均匀,进而导致直接定位算法精度下降。针对上述问题,本文提出了一种非均匀高斯白噪声场中的多阵列频域数据直接定位算法。该算法首先利用阵列输出协方差矩阵对噪声协方差矩阵进行估计,再用估计结果预白化阵列输出协方差矩阵,从而减弱了非均匀噪声对直接定位算法的影响。仿真表明在非均匀噪声下该算法的定位精度较传统的直接定位算法更高,且能较为准确的估计各阵列噪声协方差矩阵。      

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.     

非均匀噪声背景下混合信号DOA估计算法

针对非均匀噪声背景下非相关信源与相干信源并存时波达方向(DOA)估计问题，提出了基于迭代最小二乘和空间差分平滑的混合信号DOA估计算法。首先，该算法利用迭代最小二乘方法得到噪声协方差矩阵估计，然后对数据协方差矩阵进行“去噪”处理，利用子空间旋转不变技术实现非相关信源DOA估计；其次，基于空间差分法消除非相关信号并构造新矩阵进行前后向空间平滑，利用求根MUSIC算法估计相干信源DOA。相比于传统算法，该算法能估计更多的信源数，在低信噪比情况下DOA估计性能更优越。仿真实验结果验证了该算法的有效性。      

基于协方差矩阵重构的互质阵列DOA估计

针对利用拓展的虚拟阵列的最大连续均匀阵列进行波达方向估计未完全利用虚拟阵列全部信息的问题,提出了一种基于虚拟阵列插值的矩阵重构DOA估计算法。该算法首先通过互质阵列导出的非均匀虚拟阵列,引入虚拟阵列插值的思想来构造一个均匀的线性虚拟阵列;然后提出一个凸优化问题,重构等效接收信号的协方差矩阵;最后优化协方差矩阵的相应矢量的首个元素,利用重构的协方差矩阵进行DOA估计。该算法充分利用虚拟阵列中包含的信息,与利用拓展的虚拟阵列的最大连续均匀阵列进行DOA估计相比,提高了估计自由度和分辨率。     

非均匀噪声条件下的互质阵列欠定DOA估计方法

针对基于互质阵列的欠定DOA估计方法在非均匀噪声条件下性能下降的问题,该文提出一种基于协方差矩阵重构和矩阵填充的鲁棒DOA估计方法。首先,将接收数据协方差矩阵分解,得到包含非均匀噪声项的对角阵;然后,选取对角线元素中的最小值,替换其余对角线元素,进而得到重构后的数据协方差矩阵;最后,对重构后的协方差矩阵进行扩展和矩阵填充,结合子空间方法进行DOA估计。理论分析和仿真结果表明,相对于现有方法,该文方法有效地抑制了非均匀噪声的影响,有更好的DOA估计性能。     

基于特征矢量稀疏分解的DOA估计方法

论文提出了一种基于特征向量稀疏分解的DOA估计方法。依据阵列协方差矩阵的最大特征向量是所有信号导向矢量的线性组合这一性质。利用阵列协方差矩阵的最大特征向量建立稀疏模型进行DOA估计。该方法能有效降低噪声的影响,避免估计信号源数目,增强了算法的鲁棒性。理论分析和仿真实验,验证了本文方法具有较高的精度、较好的分辨力、对相干信号也具有优越的适应能力,性能优于MUSIC算法。     

互质阵列DOA估计性能综合分析北大核心CSCD

互质阵列是近年来兴起的新型阵列,能显著提高阵列自由度,处理信源数大于阵元数时的波达方向(DOA)估计,且能提高角度分辨率和测角精度。文中根据互质阵物理阵元和虚拟阵元特点,结合多重信号分类(MUSIC)算法提出适用于互质阵基于物理阵列和虚拟阵列的DOA估计方法。该方法以非相干信号源为研究对象,利用互质阵列建立信号接收模型,基于物理阵列的DOA估计方法根据互质阵物理阵元位置特点推导其导向矢量,然后根据导向矢量计算回波信号数据和信号协方差矩阵,最后利用MUSIC算法进行DOA估计。基于虚拟阵列的DOA估计方法根据其虚拟阵元数据特点在向量化协方差矩阵并去冗余后选取连续虚拟阵元接收数据,然后对新协方差矩阵进行一维Toeplitz平滑重构,最后利用MUSIC算法或求根MUSIC算法进行DOA估计。与等阵元数的均匀线阵进行对比,仿真实验验证了互质阵列DOA估计性能的优越性。     

基于稀疏和低秩恢复的稳健DOA估计方法

该文针对有限次采样导致传统波达方向角(DOA)估计算法存在较大估计误差的问题,提出一种基于稀疏低秩分解(SLRD)的稳健DOA估计方法。首先,基于低秩矩阵分解方法,将接收信号协方差矩阵建模为低秩无噪协方差及稀疏噪声协方差矩阵之和;而后基于低秩恢复理论,构造关于信号和噪声协方差矩阵的凸优化问题;再者构建关于采样协方差矩阵估计误差的凸模型,并将此凸集显式包含进凸优化问题以改善信号协方差矩阵估计性能进而提高DOA估计精度及稳健性;最后基于所得最优无噪声协方差矩阵,利用最小方差无畸变响应(MVDR)方法实现DOA估计。此外,基于采样协方差矩阵估计误差服从渐进正态分布的统计特性,该文推导了一种误差参数因子选取准则以较好重构无噪声协方差矩阵。数值仿真表明,与传统常规波束形成(CBF)、最小方差无畸变响应(MVDR)、传统多重信号分类(MUSIC)及基于稀疏低秩分解的增强拉格朗日乘子(SLD-ALM)算法相比,有限次采样条件下所提算法具有较高DOA估计精度及较好稳健性能。     

基于虚拟孔径扩展的非均匀稀疏阵DOA估计

针对常规均匀线阵DOA估计中可估计信源数目不足的问题,提出了一种基于虚拟孔径扩展的非均匀稀疏阵DOA估计算法。该算法首先对非均匀稀疏阵接收信号协方差矩阵进行向量化处理,通过Khatri-Rao积运算得到新的协方差矩阵;然后利用任意阵列下的空间平滑算法恢复新协方差矩阵的秩;最后通过对新协方差矩阵进行特征值分解实现DOA估计。与传统MUSIC算法相比,该算法可以在阵元数目小于信源数目的条件下实现DOA估计,大大增加了可估计信源数目,同时在低信噪比、小快拍条件下仍能得到DOA估计结果。仿真结果证明了算法的有效性。     

相干源二维波达方向估计

本文分析了平面阵接收信号的协方差矩阵，发现它可分解为一个广义对称矩阵与一个非广义对称矩阵之和，利用信号协方差矩阵的这一结构特征，重点研究了相干源二维波达方向（DOA）估计．该方法通过构造一个差矩阵，求出其本特征值对应的任一特征向量，利用谱函数估计相干源二维DOA．简要分析了二维DOA估计的分维处理。     

基于矢量奇异值分解的DOA估计方法及其改进

对相干信号的波达方向（DOA）估计是空间超分辨谱估计的热点。在均匀线性阵列模型下,特征矢量奇异值分解法（ESVD）能够很好的对相干信号进行DOA估计,但是当相干信号和非相关信号同时存在时,ESVD并不能对全部信号进行DOA的估计。本文通过对ESVD算法的理论分析后,选取经过加权处理的特征向量来构造新矩阵,再利用奇异值分解得到信号的噪声和信号子空间,从而进行DOA估计。理论分析和计算机仿真表明该改进算法(MESVD)解决了ESVD算法在相干信号和不相关信号同时存在不能正确进行DOA估计的问题,估计精度与空间平滑算法（FBSS）相当。     

一种色噪声环境下的DOA估计新算法

本文提出了一种基于色噪声环境下的DOA估计新算法,该算法通过估计噪声协方差矩阵,进行预白化处理,克服了色噪声对空间谱估计的影响误差,计算机仿真结果证实了这一算法的有效性.     

基于噪声空间加权重构的相干信号DOA估计

针对传统相干信号DOA估计算法在低信噪比、少快拍数以及阵列通道幅相误差下存在的角度分辨力差和测角性能不稳定问题,本文提出一种基于噪声空间加权重构的相干信号DOA估计算法。该算法首先利用共轭重构对阵列接收信号协方差矩阵作解相干处理;然后在信源大致方位内对导向矢量作定积分,计算积分矢量与整个噪声子空间正交基矢量的交空间基矢量,并以此对噪声子空间进行加权;最后运用加权重构后的噪声子空间建立算法空间谱函数,谱峰搜索估计得目标的DOA。计算机仿真结果表明,本文所提算法易实现低信噪比、少快拍数以及通道幅相误差下相干信号的DOA估计。     

有色噪声下不相关和相干混合信号的DOA估计

针对有色噪声背景下的不相关和相干混合入射信号，本文提出了一种新的波达角度（Direction Of Arrival,DOA）估计方法 .首先对混合信号协方差矩阵进行分析和处理以消除其中的有色噪声部分.在此基础上，先利用多重信号分类（Multiple Signal Classification,MUSIC）方法或旋转不变信号参数估计（Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques,ESPRIT）法估计出不相关信号的DOA；然后利用改进的空间差分方法构造出一个新的只含有相干信号的协方差矩阵，且无秩亏损；最后利用MUSIC算法或ESPRIT算法从中估计出相干信号的DOA.和文献报道的方法相比，新方法具有更优的混合信号DOA估计性能，尤其对于相干信号.仿真结果验证了该算法的有效性.     

基于空时频协方差矩阵重构的高效跳频信号DOA估计

为了充分利用跳频信号的空域信息来进行信号的DOA估计,在信号空时频分析的基础上,本文提出了一种基于协方差矩阵重构的高效跳频信号DOA估计方法。首先将接收信号的均匀线阵（uniform linear array, ULA）平均划分成2个子阵,分别对每个子阵接收到的信号进行时频分析,在时频域选择有效跳,构造每跳的空时频矩阵（spatial time-frequency distribution, STFD）,然后求得2个子阵的互协方差矩阵。将2个子阵的互协方差矩阵进行重构运算得到等效的信号子空间,最后构造空间谱多项式求根估计出信号的DOA。仿真结果表明该方法相比于以往改进类子空间算法能够有效提高估计精度和降低算法复杂度。      

基于协方差匹配SLO算法的MIMO雷达DOA估计

利用加权平滑l0范数(Smoothed l0, SL0)算法估计MIMO雷达目标DOA时,需要把协方差矩阵进行矢量化来获得相应的稀疏重构模型,并利用信号和噪声子空间的正交性来构造加权向量。然而当存在相干信源时,MIMO雷达协方差矩阵的秩将退化,这会使得稀疏重构模型的误差较大以及无法正确区分信号和噪声子空间,导致加权SL0算法的DOA估计性能恶化。针对上述问题提出了一种基于协方差匹配SL0算法的MIMO雷达DOA估计方法。该方法利用协方差匹配准则重构出一个满秩的协方差矩阵,恢复MIMO雷达协方差矩阵的Toeplitz特性,并利用协方差逆矩阵的高阶幂来近似噪声子空间从而计算加权向量。仿真分析表明,该方法能够在无需预知信源数目的情况下有效地完成对相干信号的DOA估计。     

几种自适应波束形成方法的对比

波束形成在无线通信、雷达、声呐等阵列系统中具有广泛应用。数字波束形成通常是基于接收信号的阵列响应和协方差矩阵的估计设计。由于天线增益、相位、波达方向(Direction-of-Arrival,DOA)和协方差矩阵估计的误差会导致导向矢量(Steering Vector,SV)产生模型失配,而这种模型失配会导致波束形成性能的下降。针对以上问题,给出了基于精度矩阵收缩估计的方法,采用了线性脊估计结构且用数据驱动和留一交叉验证来选择参数。通过Matlab仿真,研究了当存在模型不确定性时,基于精度矩阵收缩估计的方法以及基于协方差矩阵收缩估计和干扰加噪声协方差矩阵重构等方法的鲁棒性。结果显示,当存在模型失配时,基于精度矩阵收缩的波束形成方法在低信噪比时具有更优的鲁棒性。     

非均匀杂波MIMO雷达检测

本文针对非均匀杂波,利用球不变随机矢量(SIRV)建立了机载多输人多输出(MIMO)雷达杂波模型.基于杂波协方差矩阵不满秩,提出了一种用于估计归一化杂波协方差矩阵的修正渐近最大似然(MAML)算法及其广义似然比检测器,即修正渐近广义似然比检测器(MAGLRT).仿真试验结果表明,在非均匀的杂波下,MAGLRT较常规高斯...