均匀圆阵相干信源DOA估计的模式平滑算法

本文提出了一种适用于均匀圆阵的相干信源空间谱估计的方法。它利用空间预处理技术,将阵元空间的均匀圆阵变换成相位模式空间内的虚拟均匀线阵。通过将均匀线阵的空间平滑技术和增强平滑技术应用于该虚拟阵,可获得文中的模式平滑算法。该算法仅利用一维搜索就可使均匀圆阵具有检测相干信源的能力,避免了将圆阵看成是一般平面阵时所必须的多维搜索,减少了计算量。计算机模拟结果证明了该算法的正确性和有效性。     

基于均匀圆阵的模式空间矩阵重构算法

该文提出了一种新的均匀圆阵解相干方法,这里称为模式空间矩阵重构算法(MODE-TOEP)。该算法对均匀圆形阵列(UCA)的输出信号进行模式激励,使其成为模式空间内的虚拟阵列(VULA);在此基础上重构一个Toeplitz 矩阵,成功地估计出相干源的来波方向。MODE-TOEP算法不需要进行平滑计算,从而减少了计算量。计算机仿真实验表明MODE-TOEP算法比传统的模式空间平滑类算法(MODE-FSS,MODE-FBSS)有更好的估计性能。     

高分辨率宽带相干信号波达方向的高效估计

本文给出了一种用于多源宽带相干信号波达方向(DOA)估计的快速算法。它是基于信号子空间技术,通过截取中心窄带频段数据并进行空间平滑来获得对方向的高效估计。文中最后通过计算机仿真,与CSM方法进行了比较,验证了本算法的快速、高分辨率等优良性能。     

A Tree Structure One-Dimensional Based Algorithm for Estimating the Two-Dimensional Direction of Arrivals and Its Performance Analysis

A tree structure algorithm using one-dimensional (1D) multiple signal classification (MUSIC) algorithm is proposed to estimate the two-dimensional direction of arrivals (2D DOAs) of coherent signals impinging on a uniform rectangular array. The basic idea of the proposed algorithm is to successively apply several times of the 1D spatial smoothing MUSIC algorithm, in tree structure, to estimate the azimuth and the elevation angles independently. To optimally separate the receive signal, constrained spatial beamformers with adjustable null width are exploited in conjunction with the 1D spatial smoothing MUSIC algorithm to decompose the received signal into several signals each lead by its own 2D DOA. Performance analysis is provided to investigate the estimation bias caused by the residue signal propagating in the tree structure.     

相干信号频率和到达角联合估计的算法

基于均匀圆阵和四阶累积量,提出了一种相干信号频率和到达角联合估计的新算法。首先,利用计算量较小的PRO-ESPRIT算法和beamspace-ESPRIT算法分别估计广义阵列响应矢量和信号的频率。然后,对广义阵列响应矢量进行模式空间变换,并利用改进的前后向线性预测方法估计出相干信号的到达角。该算法能在色噪声环境下,精确地估计出空间相干信号的频率和到达角,并且无需平滑技术和谱峰搜索,具有计算量小,参数自动配对的特点。计算机仿真结果验证了算法的有效性。     

一种新的波达方向和多普勒频率估计算法

基于均匀圆形阵列，提出了一种同时估计空间非相干信号源方位角、仰角和多普勒频率的快速算法。该方法对均匀圆阵的输出信号进行模式空间转换，使得阵列流形具有类似于均匀线阵的形式，然后通过构造相应的数据矩阵得到传播算子的最小二乘（LS）估计，并由传播算子构造出一个特殊的低维矩阵，其特征值给出多普勒频率估计，特征向量舍有阵列流形的信息。结合模式空间阵列流形的性质，给出了一种DOA估计的总体最小二乘算法，在低信噪比条件下可提高测向精度。该方法不需要谱峰搜索和参数配对，具有运算量小的优点。计算机仿真验证了该方法的有效性。     

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 .     

一种均匀圆阵子阵干扰抑制DOA估计算法

常规空间谱估计算法在强干扰背景下往往无法正确估计弱信号的来波方向。针对此问题,本文提出了一种均匀圆阵子阵干扰抑制波达方向估计算法。将整个阵列划分为若干个子阵,利用提出的最小二乘波束形成算法分别对子阵波束加权以抗干扰,加权后的子阵可以看作是一个‘有向阵元’,将它们组成一个新的虚拟阵列,再进行超分辨谱估计。该方法通过子阵波束形成抑制强干扰,子阵输出中消除了强干扰分量,因此能够实现弱信号波达方向的正确估计,同时弱信号到达角估计的成功概率也得到了提高。最后计算机仿真实验验证了本文算法的有效性和正确性。      

利用空间平滑差分算法进行DOA估计

针对色噪声背景下的相干信源波达方向估计问题,提出了一种空间平滑差分算法。该算法通过对空间平滑矩阵进行差分运算来对消色噪声,并采用PM算法进行方向估计。在去除噪声、减小计算量的同时,可估计较多的信源。由于算法对非相关信源和相关(或相干)信源同时估计,因此减小了算法实际实现的复杂度。计算机仿真结果证明了空间平滑差分算法理论的正确性和有效性。     

圆阵相位模式空间波束输出的高分辨目标方位估计算法研究

本文推导了均匀圆阵作为接收阵时的相位模式空间,证明圆阵在相位模式空间可以等效为一个虚拟线阵,并把高分辨方位估计算法应用到均匀圆阵相位模式空间虚拟线阵波束输出。计算机仿真结果显示,波束域Root－MUSIC算法应用到虚拟线阵时可以获得良好的解不相关信源的能力,而波束域WSF算法则具有比模式平滑算法更佳的解相干信源性能。     

空间平滑差分方法

针对相干信号源超分辨空间谱估计中存在的问题，本文提出了空间平滑差分方法。利用常规超分辨方法估计不相关源和相关源的空间谱，利用空间平滑差分方法估计相关源和相干源的空间谱，这样可以重复利用接收阵列输出数据，兼顾不相关信号源和相干信号源的空间谱估计，因而可以估计更多的信号源。     

基于均匀圆阵相干信源的二维DOA估计

随着通信技术的不断发展,信号传输环境变得日益复杂。针对多径传播形成的高度相关和相干信号测向问题,提出了一种基于均匀圆阵相干信源的二维DOA估计方法。该方法利用均匀圆阵轴向虚拟平移解相干,通过去噪后利用虚拟子阵的自协方差矩阵和互协方差矩阵构造波达方向矩阵,利用该矩阵特征分解估计信号的俯仰角;然后将平滑后的自协方差矩阵与波束空间变换矩阵相乘,使圆阵的导向矢量具备范德蒙结构,最后用求根MUSIC算法估计出信号的方位角,完成了相干信号的二维DOA估计。该方法无需二维谱峰搜索,方位角和俯仰角自动配对,计算量小,分辨率高。仿真实验证明了所提方法的正确性。     

Linear prediction approach to direction estimation ofcyclostationary signals in multipath environment

We investigate the estimation of the directions-of-arrival (DOA) of closely spaced narrowband cyclostationary signals in the presence of multipath propagation. By exploiting the spatial and temporal properties of most communication signals, we propose a new cyclic forward-backward linear prediction (FBLP) approach for coherent signals impinging on a uniform linear array (ULA). In the proposed algorithm, the evaluation of the cyclic array covariance matrix is avoided, and the difficulty of choosing the optimal time lag parameter is alleviated. As a result, the proposed approach has two advantages: (1) the computational load is relatively reduced, and (2) the robustness of estimation is significantly improved. The performance of the proposed approach is confirmed through numerical examples, and it is shown that this approach is superior in resolving the closely spaced coherent signals with a small length of array data and at relatively low signal-to-noise ratio (SNR)     

SWEDE算法提高模式空间内DOA估计抗噪声能力

均匀测向圆阵相干信号DOA估计在模式空间内将阵列流形化为线性结构后 ,一般情况下都是先进行空间平滑去相干处理后再运用MUSIC算法进行DOA估计 ,文中运用SWEDE算法代替MUSIC算法进行了模式空间内的DOA估计 ,仿真结果证明SWEDE算法更好地适应了均匀圆阵模式空间内DOA估计数据矩阵的特点 ,使系统抗噪声能力、测向精度、分辨率均得到较大提高     

复合式均匀圆阵提高相关信号DOA估计性能

为使均匀圆阵能进行相关信号的全方位DOA估计及提高系统性能,论文利用基于自适应天线 理论方向图综合技术的子圆阵构成复合式测向均匀圆阵,再运用混合DOA估计方法进行DOA估计。仿 真结果证明复合式测向均匀圆阵在一定程度上使分布区域较广的相关信号的DOA估计成为可能;增加了 可检测的信源数目;提高了系统抗干扰能力及分辨率、使系统判模糊能力增强,稳健性能增加。     

基于TD-SCDMA无线定位虚拟线阵四阶累量修正MUSIC算法的研究

无线定位的圆-角定位技术中,DOA估计极其重要。本文针对基于TD-SCDMA智能天线预处理后的虚拟均匀线阵MUSIC算法带来的阵列孔径小,抗阵元误差扰动性差的不足,研究了基于模式空间虚拟均匀线阵四阶累量的MUSIC算法,由于虚拟线阵四阶累量MUSIC算法的应用范围局限于独立的信号源的DOA估计,不能用于相关信号源DOA估计,因而提出了基于模式空间虚拟均匀线阵四阶累量的修正MUSIC(FOC-MMUSIC)算法,有效地拓展了阵元孔径,改善了系统抗阵元误差扰动和算法对相关信号源DOA的估计性能。     

鲁棒的四元数空间平滑算法

本文针对相干信号波达方向(DOA)估计问题,利用简化电磁矢量传感器阵列提出了一种基于四元数模型的空间平滑(Q-SS)算法。首先,根据四元数的正交特性能够很好地描述矢量传感器阵元内部信号分量之间的垂直关系这一特点,将每个阵元的两分量接收数据合成为一个四元数,建立了简化电磁矢量传感器阵列的四元数接收模型,该模型比传统的长矢量模型更适合于矢量传感器阵列的信号处理。在此基础上,利用本文提出的Q-SS算法对相干信号进行预处理,实现了解相干,并对解相干性能进行了分析,然后通过四元数域的ESPRIT算法估计出相干信号的DOA。理论分析表明Q-SS算法比传统的长矢量空间平滑(V-SS)方法有更高的DOA估计精度,具有对矢量传感器内部电场噪声分量解相关的能力,这是V-SS算法所不具备的优势。最后,通过计算机仿真实验比较和分析了所提算法的有效性。      

多径条件下均匀线阵DOA估计及互耦误差自校正

针对多径信道环境下存在互耦误差的均匀线阵,提出了一种联合波达方向估计及互耦 误差自校正算法。在不改变阵列互耦误差的条件下,首先利用虚拟阵列平移预处理方法,将 相干信源协方差矩阵恢复到满秩。进而利用互耦误差的对称Toeplitz特性,基于子空间原理 构造一代阶函数,采用秩损的方法得到互耦误差条件下的DOA估计及阵列互耦误差。数值仿 真结果表明,该算法具有良好的DOA估计性能与互耦误差自校正性能。     

强干扰背景下相干弱信源DOA估计方法

当2个信号功率相差较大时,常规的空间谱估计算法往往不能估计出弱信源的波达方向(Direction of Arrival,DOA)。针对该问题,文中基于强干扰和弱信源对应的特征矢量具有保向正交性这一特性,提出了一种强干扰背景下相干弱信源DOA估计方法——特征矢量剔除法。相比于其他算法,该算法最大的优点是无需预知强干扰的方位及数目信息,实施简单,运算量较小。计算机仿真结果证明了所提算法的正确性和有效性。     

2-D direction finding of coherent signals VIA Temporo-Spatial processing

In most wireless communication systems, two-dimensional Directions-Of-Arrival (DOA) of multipath signals need to be found for spatial selective transmission. However, it is quite difficult to find their DOAs due to the coherent nature of multipath signals and considerable computations when performing 2-D searches. In this paper, a new algorithm to estimate 2-D DOA of multiple narrow-band signals is proposed. A DOA cyclic matrix is constructed whose eigenvalues and eigenvectors can be simultaneously used to extract 2-D DOA without 2-D searches. By exploiting the temporal property of cyclostationarity, the signal detection capability is significantly improved. Besides, based on the decorrelation model for mobile terminal signals, the algorithm can be effectively extended to the coherent case without spatial smoothing and the loss of array aperture. Simulation results are given to illustrate the performance of the new algorithm.