频谱分析在DOA估计中的应用

子空间方法的本质是利用噪声子空间与阵列流型之间的正交性对阵列空间采样数据中空间频率进行估计。文章从快拍数据频谱分析的角度来实现这一估计。文中详细推导了窄带情况下DOA和快拍频谱的关系,提出了两种运算量较小、便于工程实现的利用FFT估计窄带DOA的方法。在宽带情况下,详细推导了宽带信号空间频率和时间频率的关系,推导出宽带信号频率对齐的方法,提出了两种直接利用对齐结果来估计宽带DOA的新方法。文中所用方法运算量小,便于硬件实现,仿真结果证明了算法的有效性。     

基于多载频的分布式目标DOA估计

针对空间欠采样情况下的角度估计模糊问题,本文提出了一种基于多载频的分布式目标波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计方法。该方法首先把阵列接收的空时二维回波数据重新组成新的空时频三维数据,然后利用多载频技术来构造空时最优处理器滤除地杂波并匹配目标信号,最后利用最优处理器的输出结果对目标DOA进行估计,能够在空间欠采样情况下获得分布式目标中心DOA的准确估计。仿真结果表明了该方法的有效性。     

基于压缩感知的宽频段二维DOA估计算法

针对2维DOA估计问题,该文提出一种基于压缩感知(CS)的宽频段2维DOA估计算法,能够同时得到多个窄带信号的中心频率、方位角和俯仰角。首先利用方位向和俯仰向的空间频率分别建立过完备稀疏字典,然后通过对阵列接收数据的压缩采样得到空间频率的高分辨估计,最后通过空域滤波实现中心频率、方位角和俯仰角之间的匹配。理论分析表明,该算法具有较高的估计精度与分辨力,对信噪比(SNR)要求不高,无需多维搜索过程,且经过压缩采样降低了运算量。仿真结果验证了算法的正确性与有效性。     

基于时空结构的阵列信号三维参数同时估计方法

提出了一种针对空间非相关窄带信号源的中心频率、方位角和俯仰角三维参数的同时估计方法。该方法通过对均匀双平行线阵时域采样构造虚拟阵元，然后结合空域采样数据构造时空DOA矩阵，对DOA矩阵进行特征分解，利用分解得到的特征值和特征向量估计出信号源的三维参数。该方法不需要进行谱峰搜索，运算量小，能实现频率、方位角和俯仰角的同时估计与自动配对，具有较高的分辨率，且能估计出比阵元数多的信号源的参数，给出的计算机仿真结果证明了该方法的有效性。     

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。      

阵元失效下基于矩阵重构的MIMO雷达DOA估计

针对阵元失效下MIMO雷达目标DOA估计性能下降问题,提出一种基于虚拟阵列采样数据矩阵重构的MIMO雷达DOA估计方法。MIMO雷达的阵元失效分为冗余虚拟阵元失效和非冗余虚拟阵元失效两种情况。当冗余虚拟阵元失效时,通过合并空间上位置相同的正常冗余虚拟阵元输出数据以实现信号降维与失效阵元数据填充。当非冗余虚拟阵元失效时,经降维填充后的数据矩阵中仍存在整行缺失数据,根据降维数据矩阵的低秩和稀疏先验,建立带低秩和稀疏约束的矩阵填充模型,并利用ALM-ADMM算法求解来恢复完整的降维数据矩阵。最后利用root-MUSIC算法估计目标DOA。仿真结果表明,本文方法能够有效提高MIMO雷达在阵元失效时的DOA估计精度。     

基于子空间匹配追踪的LFM信号的DOA估计

DOA估计是阵列信号处理中的热点。文中针对LFM信号的DOA估计算法采样数据量大,在低信噪比情况下估计效果不理想的问题,提出了基于子空间匹配追踪的LFM信号的DOA估计。该方法通过子空间匹配追踪算法将信号投影在子空间上,求出最大投影,最终估计出LFM信号的DOA。此外,改进后的空间匹配追踪算法,还解决了原算法收敛速度慢、会出现过匹配现象的问题。经仿真验证对比,该算法估计DOA的过程中匹配次数远小于匹配追踪的过程中,且在较低的信噪比下能估计出DOA。     

基于Bessel先验快速稀疏贝叶斯学习的互质阵列DOA估计

为提高低采样点条件下互质阵列DOA估计精度,该文提出基于Bessel先验快速稀疏贝叶斯学习算法。该方法针对互质阵列输出的多采样点复数数据,首先构建了基于Bessel先验的多量测分层模型;其次推导了模型所涉超参数的对数似然函数,根据最大似然估计准则得到了超参数的迭代公式;最后提出了快速实现方案,提高了运算效率。仿真结果表明,该方法不依赖先验信息,在低采样点条件下具有更高的DOA估计精度和分辨率,能够对相干信号进行高精度DOA估计,并具有较高的运算效率。此外,该文探究了虚拟阵列扩展与互质阵列测向自由度扩展间的关联,为后续阵列误差条件下互质阵列DOA研究估计提供参考。     

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.     

基于虚拟阵列空间平滑的相干信号DOA估计

 针对相干共轭循环平稳信号的DOA估计问题,提出了一种基于虚拟阵列前后向空间平滑的方法。该方法利用特定阵元输出间共轭循环相关函数的多时延采样,构造出与真实线阵阵元具有一一对应关系的虚拟阵列,并将空间平滑技术应用于该虚拟阵列实现了相干信号DOA估计。理论分析和仿真结果均表明,与FBSS-CCMUSIC算法和CCHAM算法相比,本文方法避免了最优时延选择问题,并获得了更高的DOA估计精度,同时,对信号不同入射方向也具有较好的稳健性。此外,该方法也可推广用于具有循环平稳特性的信号。     

宽带独立信号和相干信号的DOA估计

当独立信号和相干信号共存时,传统四阶累积量方法无法估计出宽带相干信号的来波方向(DOA),针对这个问题提出了一种新方法。该方法首先通过离散傅里叶变换,将宽带阵列接收数据分解为若干个窄带信号,构造出各个窄带频率处的自相关矩阵,再通过MUSIC(Multiple Signal Classification)算法估计出各个窄带信号的DOA,将各个窄带信号的空间谱相加求平均,通过谱峰搜索得到宽带独立信号的DOA;然后分离出独立信号的信息,构造出一个只包含宽带相干信号信息的矩阵,最后通过稀疏重构的方法估计出相干信号的DOA。计算机仿真结果证明该算法的正确性和有效性。     

空间任意阵的多宽带信源定位算法性能研究

针对宽带信号非平稳特性,以及常用宽带DOA估计算法要求信源个数是已知的情况,提出一种新的基于空间任意阵的非平稳信号DOA估计算法。首先,通过短时傅里叶变换将信号转为频域表示,然后构造阵列频域数据模型,最后利用短时功率谱矩阵的联合对角化特性实现宽带信号的波达方向估计。本文对提出的算法进行了理论分析,并在常见阵型（如线阵、十字阵）上进行了仿真和性能分析,仿真结果表明该算法可高分辨率地估计出DOA,并且估计误差小。相对于已有的MUSIC谱估计方法,该算法无需进行信源个数估计,更具实用性。      

共形阵列幅相误差校正快速算法

基于子空间的联合迭代算法可以实现对空间信源方位和阵列幅相误差参数的联合估计。当对共形阵列进行幅相误差校正时,由于其空域导向矢量不具有Vander monde结构,导致快速高分辨空间谱估计方法无法直接应用,而利用2维谱峰搜索实现空间方位估计的运算量较大,限制了算法在共形阵列上的应用。针对此问题,该文提出一种借助虚拟阵列实现共形阵列幅相误差校正的新方法。该方法利用虚拟阵列的特殊结构快速实现对信源的DOA估计,省去了谱峰搜索过程,因而运算复杂度低,便于工程实现。理论分析和仿真结果验证了所提算法的有效性,可为共形阵列的工程应用提供参考。     

一种基于FFT快速算法的空间多目标跟踪算法

本文针对阵列天线提出了一种基于FFT快速算法的多目标跟踪算法.与传统的基于特征值分解的DOA估计不同,此算法利用阵元域与空间域之间的傅里叶变换关系,对阵元输出的一次快拍数据进行快速傅里叶变换,得到信号的离散空域频谱,然后对其进行补零或内插,得到精确的空域谱来获得目标的DOA.由于此算法具有较低的计算复杂度,可以对空间快...     

Blind adaptive beamforming for cyclostationary signals

In order to increase the capacity and to suppress co-channel interference in digital communication systems such as mobile cellular and mobile satellite communication systems, the employment of array beamforming techniques has been proposed. However, conventional beamforming methods are not suitable for such cases since these methods were mainly developed for signal detection and direction-of-arrival (DOA) estimation in radar and sonar. In this paper, utilizing the cyclostationary properties of communication signals, we propose three blind cyclic adaptive beamforming (CAB) algorithms and their fast implementation schemes. Several numerical examples are included. These results demonstrate that the CAB algorithms are good candidates for spatial reuse of frequency spectrum in digital mobile communication systems of the next generation     

采用频率步进信号的多目标三维空间定位算法

频率步进信号是发射载频步进变化的子脉冲串合成的大带宽信号,具有较高的距离分辨率,阵列天线是借助阵列信号处理的空间谱估计提高方位分辨率。提出了一种利用频率步进信号和十字接收阵列对多目标进行三维空间定位的新方法。该方法充分利用了频率步进信号的特点,通过空时域MUSIC算法和自适应波束形算法对多目标的方位和距离二维参数进行估计,最后应用简单的关联算法,实现多目标三维坐标的估计。该方法仅需要一维谱峰搜索,计算量适中,能实现目标的方位和距离估计结果的自动配对,且有较高的分辨率。计算机仿真试验结果证实该方法的有效性。     

基于波束域的子空间正交性测试宽带DOA估计方法研究

投影子空间正交性测试(Test of Orthogonality of Projected Subspace:TOPS)算法通过测试宽带信号各频率点上噪声子空间和信号子空间之间的正交性对目标方位进行到达角估计(DOA:direction-of-arrival)。此算法对参考频点上的信号子空间的估计依赖性较大,因此存在较多伪峰,低信噪比条件下性能差等缺点。针对该问题,提出一种基于波束域的宽带DOA估计方法。该方法通过将阵列接收信号转换到波束域,在波束域中利用信号带宽内各频率分量的波束域方向向量与噪声子空间之间的正交关系构造判决向量,根据判决向量搜索空间谱的极大值对应的角度进行DOA估计。该方法不需要进行角度预估,避免了TOPS算法中常出现的伪峰,降低了信噪比分辨门限,减少了计算量,具有较好的估计效果。将该方法分别运用到均匀圆阵和线阵上,通过仿真对比和海试实验数据的处理,证明了本文所提方法的有效性。      

基于迭代超分辨的单快拍DOA估计方法

单快拍DOA估计方法可解决短时突发信号和相干信源背景下传统方法面临的秩亏损问题。本文提出一种基于迭代超分辨的单快拍DOA估计方法,利用迭代超分辨技术估计阵列的协方差矩阵,然后采用求根MUSIC算法实现对DOA的估计。该方法无需谱峰搜索,可在不损失阵列孔径的同时实现单快拍DOA估计。论文推导了基于最小方差无畸变响应原则的迭代超分辨技术,仿真分析了空间角度划分、迭代次数、信噪比等参数对DOA分辨的正确率和估计精度的影响,与已有方法的对比结果验证了本文方法的有效性。