阵列误差对MUSIC算法性能的影响与校正

理论上分析了阵元增益误差和相位误差对基于子空间分解的MUSIC算法进行DOA估计性能的影响，在此基础上给出了一种基于最大似然估计的Toeplitz化通用自校正方法．该方法利用理想阵列协方差矩阵的Toeplitz性质，无需估计误差而可以对其作出补偿．仿真结果表明该方法不但可以减少MUSIC方法对阵列误差的敏感性，而且可以进一步降低其信噪比门限．     

二维传播算子DOA估计的改进算法

针对传播算子算法在低信噪比和小快拍数环境下进行二维DOA估计性能下降的实际问题,提出了一种改进的二维传播算子DOA估计方法.该方法继承了ESPRIT算法无需谱峰搜索的优点,并且利用线性运算代替特征分解求得旋转不变关系矩阵,再通过简单的除法运算实现方位角和俯仰角的快速配对,极大地降低了运算量.重新构造的协方差矩阵对接收数...     

一种新的二维ESPRIT算法的研究

提出了一种新的基于垂直阵列结构的二维ESPRIT方法来估计信号的DOA，此方法只需3个均匀直线阵就可估计用户的二堆DOA．该方法利用其中的一个直线阵来组合两个线阵分别估计的一堆DOA，最大误差不超过0．6％，改善了DOA的估计性能．     

基于修正ESPRIT算法的二维DOA估计

针对二维ESPRIT算法在求解相干信号的时候存在较大的阵列冗余度,为了降低计算量,提高算法的解相干能力,在双排平行均匀线阵的基础上,介绍了一种二维修正ESPRIT算法.通过对子阵的合并,摒弃了原协方差矩阵中的冗余数据,使得新构成的协方差矩阵的维数比原来下降了近33%,从而降低了特征值分解的维数,并且新构成的协方差矩阵可以对接收数据进行共轭重排再利用.理论分析和仿真实验表明,该算法降低了计算量,提高了对非相干信号的估计准确度,同时具有一定的解相干能力.     

基于修正MUSIC算法的宽带相干源波达方向估计

提出了一种基于修正MUSIC算法的宽带相干源DOA估计方法。对每一子带的接收数据阵进行共轭重构，利用平均的阵列相关矩阵代替传统的阵列相关矩阵进行子空间方法处理，由各子带结果的综合得到信号的DOA估计。数据阵共轭重构的实质是前后向空间平滑，因此可以解相干源问题。中算法取子阵与原阵列相同，因此不会损失阵列孔径。由于空间平滑包含了平均的意义，因此新算法还可以提高对非相干源的估计性能。仿真结果验证了新方法的有效性。     

时—空二维时域平滑MUSIC算法的统计特性分析

在阵列输出数据长度一定的情况下，讨论了阵列输出数据时域平滑预处理时－空二维ＭＵＳＩＣ算法的数学机理及其统计性能分析，得出了最佳时域平滑长度。探讨了在信号发生时域或空域兼并时，时－空二维ＭＵＳＩＣ算法的有效性。计算机模拟与理论分析结果一致。     

基于MUSIC算法的双平面阵列天线DOA估计

提出一种由两个平面阵列天线相互垂直放置而组成的双平面阵列天线,并对此双平面阵列天线模型进行数学建模及理论构建.阐述了MUSIC算法的基本原理并进行了具体分析.利用MUSIC算法对此阵列天线进行了三维空间D()A估计,其中对每一个平面阵列分别估计出三维空间到来角中的两个参数;并利用此双平面阵列天线D()A估计的特点,对三...     

非圆信号的二维相干测向新方法

传统的二维相干测向算法都是针对圆信号提出的,且要求大快拍数和较多阵元数,在低信噪比时估计性能较差.通过充分利用非圆信号的特点和L型阵列的结构优势,提出了一种非圆信号的二维解相干新方法.该方法利用阵列接收信号数据及其共轭信号数据,重新构造阵列接收数据矩阵,有效地扩展了阵列孔径;同时,提出了一种修正的空间平滑技术进行解相干,最后采用ESPRIT算法实现相干信号的二维DOA估计.所提方法具有阵列利用率高的优点,能够有效弥补传统二维测向算法阵列利用率低的缺点,提高了ESPRIT算法在低信噪比时的估计性能.实验仿真结果表明,所提方法能够有效实现二维相干信号估计并且估计性能优良.     

二维DOA估计的高分辨阵列（HRA）

基于二维ＤＯＡ估计问题,研究了阵列天线的空间滤波性能,提出了二维ＤＯＡ估计的高分辨阵列（ＨＲＡ）模型,使有限的阵元具有最佳的空间分辨力。计算机仿真结果表明,本文提出的ＨＲＡ明显优于传统阵列。     

提高二维DOA估计分辨率的改进MUSIC算法

针对经典二维多重信号分类(Multiple Signal Classification, MUSIC)算法在低信噪比和小快拍数情况下,分辨率受阵列孔径限制的问题,提出了一种改进的基于MUSIC算法的二维测向算法．该方法利用MUSIC谱函数极大值点处对方位角和仰角的二阶偏导数小于零的特性,通过对方位角和仰角求二阶偏导,构造了新的空间谱函数．对新的空间谱函数进行谱峰搜索,其负向谱峰所对应的角度就是目标的波达方向 (Direction Of Arrival, DOA)估计．理论分析和仿真结果表明,在低信噪比、小快拍数下,该方法对相近信源有更高的角度分辨率和更低的均方根误差,并且可适用于任何阵型．     

2-D spatial-spectrum estimation for wide-band signals without a priori knowledge of the number of sources

In array signal processing,the existing methods for DOA estimation of wide-band signals are only related to the azimuth estimation when the number or sensors is known.It is shown that a circular array possesses several nice properties.2-D spatial-spectrum estimation for wide-band sources is performed by using a circular array of sensors with sample delay lines.Further,the Choi' s approach is extended,which was suggested to estimate DOA of narrow-band signals when the number of sensor was unknown,to wide-band signal processing.The extended approach is shown to be quite adequate for wide-band signal subspace spatial-spectrum estimation (BASS-LE),and a large aperture (r>λvin/2) circular array is found to possess superior resolution capability and robustness.     

智能天线中平面阵列的波达方向估计的研究

研究智能天线中平面阵列的波达方向估计．以等距线阵为基础,把每一线阵作为平面阵列的一个子线阵,信号在不同子线阵上形成的波达方向估计就构成平面阵列的波达方向估计．提出采用MUSIC算法来实现平面阵列波达方向估计的方法．阵元数目的增加,很大程度上提高了方向估计的准确性．文中模拟了现实的无线环境,在相同噪声情况下,讨论不同数目的入射信号对平面阵列的波达方向估计的影响,并在不同噪声情况下,通过多次实验得到噪声与入射角度分辨率的关系．     

基于MUSIC算法的矢量水听器阵源方位估计

矢量水听器阵的每个阵元同时测量声场中的声压量和质点振速的3个正交分量,相对于声压水听器阵来说,矢量阵获取声场中更多的信息.利用矢量阵所获得的速度场的信息可去除目标方位估计中的180°模糊.多重信号分类(MUSIC)算法是通过对数据协方差矩阵进行本征分解获得信号空间谱估计的方法.本文采用矢量水听器均匀线阵研究了利用MUSIC算法对声源进行方位估计,以提高对源方位的估计精度.仿真结果表明,在SNR=10dB的条件下,相对于常规波束形成器输出,MUSIC空间谱的主波束宽度锐化了30°左右,旁瓣降低了16dB左右,利用MUSIC算法可提高对源的定向精度及对多目标的分辨能力.     

2-D DOA estimation of coexisting uncorrelated and coherent signals

The common two dimensional (2-D) direction of arrival (DOA) estimation algorithms for coexisting uncorrelated and coherent signals are based on the complex array structure, such as the uniform rectangular array, so the computational complexity is high and the array aperture is not utilized efficiently. By taking advantage of the L-shape array and adopting an efficient method to eliminate the Gaussian noise, a new 2-D DOA estimation method is proposed. Firstly, the DOAs of the uncorrelated signals are estimated and the influence of the coherent signals is eliminated by utilizing its characteristics. Then, the data covariance matrix containing the coherent information only is obtained by exploiting the Toeplitz property of the uncorrelated signals, and the DOAs of the coherent signals are estimated by the direction finding method based on the compressed sensing theory. Theoretical analysis and simulation results show that the proposed method has a small computational load, high array aperture as well as excellent estimation performance.     

单矢量传感器MUSIC算法的DOA估计及性能评价

针对单矢量传感器MUSIC算法在实际工程应用中存在性能恶化的问题,通过理论分析和数值仿真研究了幅相特性因素对其方位估计性能产生的影响,推导了幅相特性不一致条件下算法的空间谱估计表达式,同时给出了一种基于单矢量传感器通道功率盲归一化思想的改进算法.研究的结果表明:通道的幅相特性不一致将导致空间谱的谱峰变宽,并使空间谱估计的结果产生偏差甚至"伪峰";而改进的算法在保证方位估计精度的同时改善了目标的方位分辨能力,消除了传统算法空间谱中可能存在的"伪峰".湖试数据的处理结果进一步验证了改进算法的有效性.     

基于改进MUSIC算法的二维DOA估计方法

提出了一种改进的二维MUSIC算法,该算法通过重构阵列接收数据协方差矩阵来降低入射信号源间的相关性,抑制信号子空间向噪声子空间的扩散,从而解决用MUSIC算法估计相干信号源到达方向(DOA)时的漏估计问题.该方法不仅对相关信号源的DOA估计有好的特性,也可以提高非相关信号源的DOA估计特性,而且计算量也没有大的增加.仿真试验证明了改进算法的有效性.