一种新的宽带信号源数目快速估计方法

信号源数目估计是波达方向(DOA)估计的基础.基于两个子阵接收数据的信号子空间的旋转不变性,利用Lanczos方法来求解多级维纳滤波器的匹配滤波器组,即子阵的信号子空间,本文提出了一种新的宽带信号源数目快速估计方法.该方法不需要计算协方差矩阵或对其进行特征值分解,避免了特征值分解的大运算量.最后通过计算机仿真验证了本文方法的有效性和优越性.     

一种新的宽带DOA估计方法

总结了宽带信号子空间类DOA估计方法,提出了一种新的构造聚焦矩阵的方法,新方法基于预估角度和宽带信号带宽内各个频点上对应的阵列流形的奇异值分解,所构造的聚焦矩阵为酉矩阵,在聚焦过程中没有聚集损失。比较了新方法与旋转信号子空间方法（RSS）在分辨两个相邻较近信号源时的性能,新方法与RSS方法性能相当。仿真结果证明了算法的有效性。     

宽带信号源数目和DOA快速估计

宽带信号源数目估计与其波达方向（DOA）估计是紧密相连的。文章综合考虑信号源数目和DOA估计,从减少算法的运算量出发,提出了一种新的宽带信号源数目和DOA快速估计方法。该方法首先利用多级维纳滤波器（MSWF）算法来估计信号子空间,避免了特征分解方法估计信号子空间所需要的大运算量;然后基于信号子空间的旋转不变性,提出了一种新的宽带信号源数目估计快速算法;最后利用信号子空间的旋转不变性来估计DOA,避免了谱峰搜索所需要的大运算量。计算机仿真试验验证了此方法的有效性。     

宽带信号源的波达方向估计新方法

针对信号源数多于天线阵元数的情况,提出了一种新的宽带信号波达方向(DOA)的估计方法.与传统方法一样,首先把宽带信号分解为互不重叠的窄带部分,通过将信号频率的不同等效为阵元间距的不同而得到多个阵列,合理组合这些阵列可以获得一个多阵元的虚拟阵列,对此虚拟阵列的输出运用传统的窄带信号子空间方法即可进行高分辨DOA估计.不需要对阵列输出进行"聚焦"变换及角度预估计,并且利用两个阵元即可对多个宽带信号进行空间谱估计.仿真结果证明了该方法在信号源数多于阵元数情况下的有效性.     

宽带信号源相干结构估计方法

基于平滑秩图和改进的最小描述长度准则,提出了一种估计宽带信号源相干结构和数目的方法。该方法不需对宽带信号进行聚焦变换,而是对阵列在各个频率点的相关矩阵进行平滑去相关,再利用平滑秩图来估计相干结构和信号源数目。计算机仿真实验证明了该方法的有效性。     

一种信号源个数估计的新方法

在常用的阵列测向算法中,一般认为信号源数是先验参数,当信号源数估计错误时,方位估计的性能会严重下降,甚至完全失效。文中引入径向基网络,将信号源估计问题转化为一个模式分类问题来解决,利用径向基函数神经网络结构简单、训练简洁且学习收敛速度快,能够逼近任意非线性函数的特点,最后给出了算法的实现方法、仿真结果以及与现有算法的性能比较。     

一种新的宽带DOA估计方法

提出了一种新的宽带DOA估计方法:频域子空间正交性测试方法(TOFS:Test of orthogonality of frequency subspace).该方法通过同时测试频域信号共同带宽内各频段噪声子空间与阵列流形之间的正交性来进行DOA估计.与宽带相干信号子空间方法不同,TOFS方法不需要任何初始值的预估及聚焦操作.与宽带非相干信号子空间方法也不同,TOFS方法同时测试各频段噪声子空间与阵列流形之间的正交性.本文仿真了TOFS与IMUSIC、CSSM、TOPS的性能比较.仿真结果表明TOFS方法在中等信噪比以上时有较好的性能,且避免了TOPS方法中常出现的伪峰.     

波达方向估计中的宽带信号个数检测新方法

在进行波达方向估计时,往往要对信号个数进行判断,传统的宽带信号个数检测方法需要在每个频点上进行多次采样,否则无法正确完成测向.针对此问题,提出了一种基于Bootstrap准则实现的宽带信号个数检测新方法.将宽带信号划分为若干个互不重叠的子带部分,之后对每个子带信号进行特征分解,利用特征值对相应的特征向量进行加权,再通过Bootstrap准则构造新的信号重采样矩阵,用聚类的方法判断出该子带上的信号个数,最后将各个子带上的结果进行综合判断出宽带信号个数.所提方法回避了聚焦的过程,且在非高斯噪声背景下也有较高的估计成功概率,尤其是在小快拍数下有着较好的估计性能,仿真结果证明了该方法的性能.     

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。     

宽带信号源

本文介绍某宽带信号源的原理、双平衡混频器及椭圆函数滤波器的设计方法、安装调试技巧以及信号源已达到的技术指标。     

基于子带平均的宽带源个数估计方法

本文提出了一种相关宽带源个数估计的方法。该方法首先阵列采样数据分段并进行FFT变换．得到若干个窄带信号，然后分别对每一个窄带信号进行处理，最后对各窄带的处理结果进行加权综合来得到宽带源个数的估计结果，采用空间平滑技术可处理相关宽带源。计算机仿真结果证实了方法的可行性。     

A New Approach for Estimating the Number of Sources Under the Coexistence of Circular and Various Noncircular Sources

Estimation of source number is a fundamental problem of direction-of-arrival (DOA) estimation. In the problem of DOA estimation under the coexistence of circular and various noncircular signals, the source number should be estimated in order to distinguish the signal subspace from the noise subspace. Thus, a new method for source number estimation is proposed in this paper. Using the approach of k-means clustering, the projections of a one-dimensional reduced covariance matrix are divided into two categories. Then the signal subspace and the noise subspace are separated by the optimal classification boundary of those two categories so as to obtain the equivalent source number. Simulation results show that the proposed method has relatively better performance even in low SNR or in a colored noise environment.     

延迟相乘宽带LFM信号阵列测向方法

 为了充分利用宽带线性调频(LFM)信号的时域信息,实现对此类信号的阵列快速高精度测向,结合线性调频信号调制样式的特殊性,提出了一种基于阵列接收数据时域延迟相乘的宽带线性调频信号阵列测向新方法.该方法利用窄带阵列测向方法实现了对宽带线性调频信号的快速测向,其计算效率和对阵元间距的适应范围均优于常规的宽带聚焦类测向方法.仿真结果表明新方法在处理线性调频信号时具有比常规的宽带CSM方法更优的性能.     

宽带源DOA快速估计方法

提出了一种新的聚焦矩阵的计算方法,该方法不需要进行角度预估计,也不需要进行任何矩阵特征值分解,对信号方向不敏感,运算量小。利用多级维纳滤波算法,求出聚焦后的空间协方差矩阵在Krylov子空间的一组正交基,在满足一定的条件下,该正交基张成的空间等价于信号子空间,从而可求得宽带信号的空间谱。整个过程避免了矩阵特征值分解,因而运算量降低。计算机仿真验证了方法的有效性。     

宽带相干源波达方向估计的新方法

相干信号子空间处理方法（ＣＳＭ）是一种通过构造聚焦（ｆｏｃｕｓｉｎｇ）矩阵来估计宽带相干源波达方向（ＤＯＡ）的有效方法。本文基于一致聚焦的概念，给出了一种可用于任意阵列的完全聚焦方法，从而极大地改善了ＤＯＡ的估计分辨率、估计精度等性能，大大降低了估计方法的信噪比阈值。文中在最后通过计算机仿真，与ＣＳＭ方法进行了比较，验证了本方法的优良性能。     

宽带阵列信号波达方向估计的新算法

随着信号处理技术的发展,阵列信号处理的许多领域如雷达、声纳等越来越需要更精确的估计空间宽带信号源的波达方向（direction of arrival,DOA）。CSM（coherent signal subspace method）聚焦类DOA估计算法需要预估计波达方向,预估角偏差会影响聚焦效果,严重时会导致算法失效,本文提出一种基于一致聚焦的DOA估计方法,该方法不需要预先估计到达角,通过聚焦矩阵将宽带信号聚焦到一个中心频率,然后可利用窄带DOA算法进行估计。该算法提高DOA估计的分辨率、估计精度,也增强了算法的实时性,仿真结果验证了此算法的有效性。     

基于空间重采样的宽带DOA估计新算法及其性能分析

首先介绍了宽带阵列信号模型,然后给出了一种基于空间重采样的新的宽带信号相干子空间处理算法。该算法将均匀线阵看成是连续线阵的离散采样,在各个频率点调整阵列空间采样率,将各频率分量的方向向量聚焦到参考频率上,聚焦后得到单一频率点的数据协方差矩阵,再应用窄带MUSIC算法进行DOA估计,无需预估计波达方向,因此可以避免角度预估计对测向性能的影响。仿真实验表明新算法的性能要优于其他典型算法(TCT,RSS和TLS算法)。文中还给出了分辨率与阵元个数、信噪比之间关系。