基于四阶累积量的宽带OFDM信号DOA估计

当宽带OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)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OFDM相干信号的来波方向,针对这个问题提出了一种新算法。该算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,通过四阶累积量方法估计出各个频点处独立信号的来波方向,将各个频点处的独立信号的DOA估计相加求平均即为宽带OFDM独立信号的DOA估计;然后分离出独立信号的信息,构造出一个只包含OFDM相干信号信息的矩阵,最后通过稀疏重构的方法估计出OFDM相干信号的DOA。计算机仿真结果证明该算法适用于非高斯信号和色噪声情况。     

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。     

张量切片稀疏表示在宽带信号波达方向估计中的应用

本文提出了一种新颖的宽带信号波达方向（Direction of Arrival, DOA）估计方法。首先,本文利用窄带滤波器将阵元接收到的宽带信号分解成了若干窄带分量。接着,利用这些分离出来的窄带分量,计算出任意两个相邻阵元间的一系列频率互相关函数（Frequency Cross correlations, FCCS）并用于构造一个Toeplitz矩阵。在所有相邻阵元间进行相同的处理,将构造出的所有Toeplitz矩阵堆叠成一个张量。最后,本文利用切片稀疏表示（Slice sparse Representation, SSR）的思想实现该张量的稀疏表示并提出了相应的恢复算法实现其稀疏重构,宽带信号DOA估计也随之实现。在仿真中,本文将所提算法与现有代表性算法进行了对比,仿真结果展现了本文算法的有效性。      

基于稀疏近似最小方差的宽带DOA估计算法

提出了一种基于稀疏近似最小方差的宽带波达方向(DOA)估计算法,有效解决当前宽带波达方向估计方法分辨率较低、相干干扰条件下DOA估计误差大等问题。该算法在空域稀疏模型的基础上利用宽带相干信号子空间算法,将宽带信号聚焦到固定频点处,再以近似最小方差准则进行迭代,实现高分辨DOA估计。该算法得到的空间谱具有稀疏度高和副瓣低的特点,且与CSM算法相比无需任何先验信息。通过仿真计算表明,该算法的方位分辨能力较宽带传统DOA估计算法提升30% ,并具有分辨相干信号能力。通过某海试实测数据处理得到的时间历程图有效验证该算法性能。     

基于空频域稀疏表示的宽频段DOA估计

该文提出一种基于空频域稀疏表示的宽频段波达方向(DOA)估计方法,解决稀疏表示方法在宽带接收机对窄带信号的频率和角度估计中的难题。用空间频率代替频率和方位角的 2 维组合构建过完备字典,字典的长度仅相当于窄带信号DOA估计的字典长度,却能覆盖整个无模糊频段,大大降低了稀疏分解的计算量。该方法首先在频域估计信号的准确频率,根据频域峰值的位置构建频域峰值协方差矩阵。对频域峰值协方差矩阵进行特征分解,利用主特征向量建立稀疏模型估计信号的DOA。算法在低信噪比下具有较高的估计精度,仿真实验和分析验证了该文方法的正确性和有效性。     

宽带非高斯信号的二维波达方向估计方法

该文提出了一种解决宽带非高斯信号二维波达方向估计的方法。该方法利用相干信号子空间方法把宽带的阵列频域数据四阶累积量聚焦到同一个参考频段下,然后利用基于信号空时特征结构的时空DOA 矩阵方法来进行二维DOA估计。理论上证明该方法在高斯噪声环境下对宽带非高斯信号都具有很好的估计性能,通过计算机仿真也验证了该方法的有效性。     

基于一致聚焦的宽带信号DOA估计方法

双边相关变换(TCT)法在构造聚焦矩阵时需要预先估计信号的波达方向(DOA),预估计的偏差会影响聚焦效果,严重时可能会导致TCT方法的失效.本文基于一致聚焦思想,提出了一种宽带信号DOA估计方法-致聚焦双边变换(CFTCT)法.由于CFTCT方法使用了一致聚焦变换矩阵,因此不需要预先估计信号的DOA,减小了计算量,同时...     

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。     

四阶累积量稀疏表示的DOA估计方法

针对现有稀疏重构DOA估计算法不能抑制噪声项以及在高斯色噪声背景下不再适用的问题,本文提出了基于四阶累积量稀疏重构的DOA估计方法。首先,利用接收数据的四阶累积量构建了稀疏表示模型,该模型抑制了噪声项;其次对四阶累计量矩阵进行奇异值分解,化简了稀疏表示模型,通过奇异值分解,不仅减小了数据规模,而且进一步抑制了噪声。对于稀疏表示模型的求解,先利用信号子空间与噪声子空间的正交特性选取权值矢量,然后利用加权l1范数法对模型求解实现DOA估计。理论分析和仿真实验表明本文算法在高斯白噪声和色噪声背景下均适用;能够处理非相干和相干信号,且在低信噪比条件下,对相干信号有更高的估计精度;较之同类的稀疏重构算法,本文算法具有较低的算法复杂度和更高的角度分辨力。      

宽带协方差矩阵的多字典联合稀疏表示DOA估计

为了直接处理相干宽带信号和提高其波达方向估计的分辨率,提出一种基于宽带协方差矩阵的多字典联合稀疏分解估计方法。首先,利用多个频率点处的过完备基对其协方差矩阵进行稀疏表示,然后形成多个字典的多测量矢量稀疏表示模型,最后通过多字典稀疏表示系数的联合稀疏约束以求解稀疏反问题的形式实现宽带信号的波达方向估计。对于均匀线阵结构,多字典协方差矩阵稀疏表示系数的联合稀疏性使其不再受空域采样条件的限制,既可通过增大阵元间距提高分辨率,而又无空域混叠现象。通过对噪声功率的预估计抑制噪声,提高了波达方向估计的稳健性。另外,该方法与信号协方差矩阵的秩无关,对相干信号和不相干信号都适用。仿真实验验证了该方法的有效性。      

基于空间角稀疏表示的二维DOA估计

论文提出一种基于空间角稀疏表示的维DOA估计方法,解决了维DOA估计中冗余字典构造的难题。构建的空间角包含了方位角和俯仰角的信息,利用其构造冗余字典可以将方位角和俯仰角的组合从维空间映射到1 维空间,极大地降低了字典的长度和求解的复杂度;同时将算法推广到频域,扩展了其应用范围。与传统的高分辨算法相比,该方法对信噪比和快拍数要求不高、无需特征值分解和多维搜索过程。理论分析和仿真实验,验证了该方法对维相干信号和非相干信号都具有较高的估计精度和较好的分辨力,在不同信噪比下性能优于MUSIC算法。     

一种稀疏表示的二维DOA降维估计新算法

提出了一种基于空间锥角降维的二维DOA稀疏分解估计新方法,解决了利用稀疏表示方法进行二维DOA估计时计算复杂度大的问题.根据L阵列的结构特性,引入空间锥角表示信号的二维DOA信息,构造空间锥角冗余字典,通过稀疏正则化求解实现空间锥角的估计,然后利用求解得到功率实现L阵列中两个子阵之间的空间锥角配对,从而达到对多来波的二维DOA估计的目的,其避免了方位角和俯仰角组合而造成冗余字典庞大的问题,极大地减少了稀疏分解的计算量.仿真和实测数据结果均验证了该方法的有效性和优越性,为进一步的工程应用奠定了基础.     

一种基于稀疏分解的窄带信号频率估计算法

针对窄带多分量信号频率估计问题,该文提出一种基于稀疏分解的频率估计算法,能够同时对多个窄带信号的频率进行估计。首先利用传统方法进行频率预估计,然后根据频率预估计的结果建立冗余字典,对信号进行稀疏表示,最后通过匹配追踪算法得到精确的频率估计。该算法极大地减小了字典的长度和稀疏分解的运算量,而且在迭代过程中利用了全局信息更新残差向量,估计结果更为精确,在低信噪比情况下性能也较为稳健。仿真结果验证该算法的有效性和正确性。     

基于自适应冗余字典的语音信号稀疏表示算法

基于冗余字典的信号稀疏表示是一种新的信号表示理论,当前的理论研究主要集中在字典构造算法和稀疏分解算法两方面。该文提出一种新的基于自适应冗余字典的语音信号稀疏表示算法,该算法针对自相关函数为指数衰减的平稳信号,从K-L展开出发,建立了匹配信号结构的冗余字典,进而提出一种高效的基于非线性逼近的信号稀疏表示算法。实验结果表明冗余字典中原子的自适应性和代数结构使短时平稳语音信号稀疏表示具有较高的稀疏度和较好的重构精度,并使稀疏表示算法较好地应用于语音压缩感知理论。     

基于变换域APSO的任意阵列宽带DOA估计算法

为了提高宽带信号来波方向（Direction-of-arrival, DOA）估计精度并降低计算复杂度, 本文结合已知的发射信号波形, 提出了一种基于变换域加速粒子群最优化（Accelerated Particle Swarm Optimization, APSO）的宽带DOA估计算法, 该算法适用于任意阵列和低采样率情况。首先对阵列接收数据进行匹配滤波以及傅里叶变换处理,其次根据频域宽带阵列数据模型,利用确定性极大似然（Deterministic Maximum Likelihood, DML）准则构建宽带DOA估计的空间谱函数,然后采用变换域APSO算法对空间谱函数进行最大值搜索,搜索结果即为DOA估计值。该算法无需DOA预估计,不依赖空间谱函数的梯度信息,计算复杂度低。仿真实验表明,所提算法具有高估计精度和低计算复杂度,在信噪比为20?dB时,DOA估计均方根误差为0.02°。      

A Bistatic MIMO Radar Angle Estimation Method for Coherent Sources in Impulse Noise Background

In order to solve the angle estimation problem of coherent sources in the impulse noise background, an algorithm based on infinite norm normalization preprocessing and sparse representation (INN-SR) is proposed. First, an infinite norm normalization preprocessing method is used to reduce the impact of the impact noise. Then the sparse decomposition method is used to construct the restoration dictionary to estimate the DOA and DOD. Finally, accurate matching of target DOA and DOD is achieved based on maximum likelihood method. The algorithm does not need to know the number of sources and can also work well for coherent sources.

     

相干宽带线性调频信号的波达方向估计新方法

提出了一种相干宽带线性调频(LFM)信号的波达方向(DOA)估计新方法。该方法利用LFM信号在分数阶Fourier域上的解线调特性,构造出新的解线调域阵列数据模型,然后结合传统的矩阵重构解相干以及MUSIC算法实现相干LFM信号的DOA估计。若同时存在多组相干LFM信号入射,则首先在不同的能量聚集域上将各信号组分离,然后逐一进行各组内相干信号的DOA估计。该方法充分地挖掘了观测信号所包含的时频信息,增加了可检测的DOA数目,提高了分辨性能和抗噪声性能。此外,该方法无冗余阵元与孔径损失,且适用于任意流型阵列。仿真结果显示,在DOA估计的均方根误差(RMSE)相同时,与传统方法相比,本方法可获得8dB左右的信噪比增益。