混合信源波达方向估计算法

本文针对非相干混合点信源和分布式信源,提出了一种基于对称均匀线阵的波达方向估计算法。该算法利用点信源和分布式信源协方差矩阵结构的不同,采用空间差分技术将两种信源分离。对于点信源,采用传统MUSIC算法估计其波达方向;对于分布式信源,利用信号子空间的旋转不变性来估计其波达方向。该算法不仅消除了点信源对分布式信源的影响,也无需估计分布参数,大大降低了计算复杂度。且采用2N+1个阵元的对称均匀线阵可估计出 2N 个混合信源,其中分布式信源最多为 N 个,有效减小了阵列的孔径损失。仿真结果表明该算法的性能优于广义特征值分解的算法。      

相干信源波达方向估计的加权空间平滑算法

提出了一种用于空间相干源DOA估计的加权空间平滑算法(WSS，weighted spatial smoothing)。常规的空间平滑算法没有利用子阵输出的互相关信息，而且对相干信源的分辨力较差。WSS算法充分利用了子阵输出的自相关信息和互相关信息，将主阵协方差矩阵的所有子阵阵元数阶的子矩阵进行加权平均，以期提高常规空间平滑算法的分辨性能。文中以加权平滑后等效的信源协方差矩阵的对角化为约束条件，推导了加权矩阵的理论表达式。计算机仿真结果表明，WSS算法与常规空间平滑算法相比具有更高的分辨性能和更低的信噪比门限。特别是在于阵划分较多时其优越性更加明显。     

加权子空间拟合相干信源二维波达方向估计

对均匀圆阵列(UCA)二维波达方向估计问题,运用相位激励模式波束形成技术,得到圆阵波束空间实值阵列流形。在波束空间内．研究了相干信源子空间分解技术和加权子空间拟合技术。计算机仿真表明,在波束空间内的加权子空间拟合技术具有良好的相干信源二维波达方向估计性能。     

一种有效的MIMO雷达相干信源波达方向估计方法

提出了一种基于接收数据样本复用的MIMO雷达相干信源波达方向估计方法.算法利用MIMO雷达发射波形的分集以及MIMO雷达收、发阵列之间的对偶性,对MIMO雷达回波数据矩阵进行了样本复用以等效地增加样本数量,获得基于发射阵和基于接收阵的虚拟子阵接收信号.利用各个子阵之间的平移不变特性计算空间平滑之后的协方差矩阵,提高了相...     

相干分布式目标一维波达方向估计方法

在相干分布式目标波达方向估计研究中,角信号分布函数一般具有共轭对称性.在角分布函数的数学形式未知,或角分布函数形式不同的信号源同时存在的情况下,本文提出了搜索极小最小特征值(噪声子空间)或极大最大特征值(信号子空间)的分布式目标一维波达方向估计方法,并分析了分布式目标波达方向估计的模糊性问题.     

基于Toeplitz矩阵重构的相干信源波达方向估计研究

波达方向估计(DOA估计)是实现目标精确定位的重要内容。针对相干信号源的波达方向角估计问题,提出了一种能有效解相干的互相关矢量Toeplitz矩阵重构算法。该算法利用了阵列接收数据互相关矢量的内在关系,实现了相干源的完全解相干。该算法不损失阵列孔径,无需阵列平滑。仿真结果表明了该算法的有效性。     

一种快速的二维高分辨波达方向估计方法混合波达方向矩阵法

本文利用两个具有位移特性的二维传感器子阵列信息构成一种新的矩阵混合波达方向矩阵。混合波达方向矩阵的特征值和特征矢量分别为信号源方位角与高低角的混合方向元素和方位角与高低角的混合方向矢量。合理选择子阵列构造可以解决兼并信号源分辨问题和降低阵列孔径损失。     

相干信源波达方向估计的广义最大似然算法

论文基于广义导向矢量和广义阵列流形矩阵,建立了多相干源(组)情况下的阵列数据模型,然后提出了波达方向估计的广义最大似然算法。对于广义最大似然算法,入射信源可以是多相干源(组),阵列的几何结构也没有任何约束,而且它分辨的信源数还可以大于阵元数。随后,论文将广义最大似然算法与常规最大似然算法进行了理论比较,并给出了广义最大似然竹法方位估计一致性的证明和方位估计方差的计算公式。理论分析表明,在空间只存在非相干信源时,广义最大似然算法与常规的最大似然算法是等价的,而在空间存在多相干源(组)时,它的性能较常规最大似然算法有较大的改进,方位估计的方差更小。最后论文利用遗传算法实现了广义最大似然算法,并通过MonteCarlo仿真实验证明了广义最大似然算法的有效性。     

一种快速的二维高分辨波达方向估计方法——混合波达方向矩阵法

本文利用两个具有位移特性的二维传感器子阵列信息构成一种新的矩阵－混合波达方向矩阵。混合波达方向矩阵的特征值和特征矢量分别为信号源方位角与高低角的混合方向元素和方位角与高低角的混合方向矢量。合理选择子阵列构造可以解决兼并信号源分辨问题和降低阵列孔径损失。     

色噪声背景下相干信源DOA估计的空间差分平滑算法

文中提出了一种色噪声背景下相干信源波达方向(DOA)估计的新算法-空间差分平滑(SDS)算法.SDS算法利用均匀线阵协方差矩阵的Toeplitz分解特性,差分平滑运算,将非相干信源与相关(或相干)信源分开分辨,从而重复利用阵列接收数据,可分辨更多信源.SDS算法可对消空间色噪声,适用于更广泛的未知噪声背景及低信噪比环境.相比常规谱估计算法,SDS算法具有更强的信源过载能力及阵元节省能力,利用少数阵元进行迭代空间平滑运算,还可明显减小SDS算法的计算量.计算机仿真结果证明了SDS算法理论的正确性和有效性.     

非相干分布源DOA和角度扩展去耦估计方法

该文提出了一种新的非相干分布源的DOA和角度扩展估计算法。根据空间频率模型下的非相干分布源协方差矩阵的结构特点,可将协方差矩阵分离成两个分别由相位信息和幅度信息重建的矩阵。对矩阵的各主次对角线元素均进行平滑,可得到包含相位信息和幅度信息的平滑向量。利用最小均方拟合方法,可从相位信息中估计得到方位角;估计得到的方位角信息代入到幅度信息中即可获得角度扩展信息的估计,实现非相干分布源的DOA和角度扩展去耦估计。计算机仿真验证了算法的性能。     

基于稀疏表示的相干分布式非圆信号的参数估计

基于稀疏表示技术,该文提出一种相干分布式非圆信号的参数估计新方法。该方法将信号的非圆特性引入分布式信源模型,充分利用非圆信号的特性,联合阵列输出协方差矩阵和椭圆协方差矩阵,并将其矢量化之后表示在受制于稀疏限制的过完备字典上;然后将DOA估计转化为一个稀疏重构问题,能够一次性求解出中心DOA和角度扩展。仿真结果表明,该方法适用于各种非圆率的非圆信号,具有较好的信噪比性能和分辨力,所提出的方法还能对圆和非圆信号同时存在的情况进行有效估计。     

一种自动匹配的分布式非圆信号二维DOA快速估计方法

在相干分布式非圆信号2维波达方向(DOA)估计中,针对利用非圆特性后维数扩展带来的较大复杂度问题,且现有的低复杂度算法均需要额外的参数匹配,该文提出一种基于互相关传播算子的自动匹配2维DOA快速估计算法。该算法考虑L型阵列,在建立相干分布式非圆信号扩展阵列模型的基础上,首先证明了L阵中两个子阵的广义方向矢量(GSV)均具有近似旋转不变特性,然后通过阵列输出信号的互相关运算消除了额外噪声,最终利用子阵GSV的近似旋转不变关系通过传播算子方法得到中心方位角与俯仰角估计。理论分析和仿真实验表明,所提算法无须谱峰搜索和协方差矩阵特征分解运算,具有较低的计算复杂度,并且能够实现2维DOA估计的自动匹配;同时,相比于现有的相干分布式非圆信号传播算子算法,所提算法以较小的复杂度代价获得了性能的较大提升。     

基于Schur-Hadamard积波束域传播因子的分布式信源参数联合估计

针对分布式信源阵元域参数估计算法在低信噪比时性能下降、计算量大的问题,提出了基于Schur-Hadamard积波束域传播因子的分布式信源参数联合估计算法.根据角度信号密度对称的约束条件,将分布式信源方向向量化简为点信源方向向赶与实矩阵的Sehur-Hadamard积,使其两个子矩阵满足传播因子的线性变换,进而将波束域传播因子方法用于分布式信源参数联合估计,降低了计算量.仿真实验验证了所提算法的有效性,与阵元域DSPE算法相比,基于Schur-Had-amard积的波束域传播因子算法具有更好的信噪比性能.     

基于PSO-MUSIC算法的分布式目标DOA估计

提出了一种基于粒子群优化算法（PSO）和多重信号分类（MUSIC）算法的分布式目标波达方向（Direction of Arrival,DOA）估计方法。在空间欠采样情况下,该方法首先利用粒子群优化算法优化阵列阵元间距,得到阵列天线方向图高旁瓣电平最小情况下的阵元间距,阵列阵元间距决定了阵列流形,然后在该阵列流形下构造分布式目标信号模型,最后结合分布式目标导向矢量和MUSIC算法获得空间欠采样情况下分布式目标中心DOA的准确估计。仿真结果表明了该方法的有效性。     

双基地MIMO雷达相干分布式目标快速角度估计算法

该文提出一种基于双基地MIMO雷达的相干分布式目标快速角度估计算法。建立了双基地MIMO雷达相干分布式目标信号模型;然后,基于该信号模型证明了相干分布式目标导向矢量具有Hadamard积旋转不变性;最后,利用该特性得到了对目标2维收发中心方位角的估计。分析表明：该算法无需搜索,参数配对简单,能有效降低算法的计算量;由于没有对相干分布式目标的角信号分布函数做固定的假设,所以该算法适用于具有不同角信号分布函数或角信号分布函数未知的情况,具有较强的稳健性。计算机仿真结果证明了该文算法的正确性和有效性。     

脉冲噪声下基于相关熵的相干分布源DOA估计新方法

针对复杂电磁环境下被动无线监测定位问题,该文提出广义相关熵的概念,推导了广义相关熵的性质,用以抑制阵列输出信号中的脉冲噪声。为了实现脉冲噪声环境下相干分布源中心DOA和扩散角的联合估计,提出基于广义相关熵的DOA估计新方法,并证明了该方法的有界性。为进一步提升算法的鲁棒性,推导了一种仅依赖阵列输出信号的自适应核函数。仿真结果表明,该算法能够实现脉冲噪声环境下相干分布源参数的联合估计,相比已有算法,具有更高的估计精度和鲁棒性。     

相干分布源DOA与角度扩展估计求根算法

论文提出了一种具有低复杂度的相干分布源波达方向和角度扩展估计算法。该算法将点源模型中的求根MUSIC算法推广应用至分布源模型。利用空间频率下的相干分布源广义方向矢量可以表示成参数去耦形式的结构特点,并根据相干分布源的角信号密度函数,构造参数估计的多项式求根形式,然后通过交替迭代的求根方法得到分布源的中心波达方向和角度扩展的估计值。该算法参数估计性能与DSPE算法相当,其计算复杂度要远小于DSPE算法,并且适用于不同分布类型的相干分布源同时存在的情况。计算机仿真验证了算法的性能。      

一种相干分布源中心DOA快速跟踪算法

在智能天线和无线定位等技术中,精确跟踪目标的波达方向(DOA)十分重要。大多数传统的DOA跟踪方法都将目标信号看成是点源。但在密集的移动通讯环境中,信号的多径散射将引起信号能量的扩散,采用分布式信源模型更适合。因此,研究分布源的DOA跟踪技术更有意义和价值。针对相干分布源,本文基于均匀线阵提出了一种中心DOA快速跟踪算法。该算法首先通过正交紧缩近似投影子空间跟踪(OPASTD)算法实时更新信号子空间,然后利用一种低复杂度的方法估计分布源的中心DOA。本文算法避免了对样本协方差矩阵进行重复的特征分解,计算复杂度较低。算法的跟踪性能良好,并能有效跟踪多个分布源。此外,算法不需要分布源角分布形式的先验知识,稳健性好。仿真结果证实了算法的有效性。