基于矩阵重构的DOA阵元位置误差校正方法

针对阵元位置误差引起阵列流型出现一定的偏差和扰动,从而导致多重信号分类(MU-SIC)算法估计波达方向(DOA)性能下降的问题,本文在Toeplitz预处理算法的基础上,提出了一种基于矩阵重构的阵元误差校正算法.所提算法首先对有阵列位置误差的协方差矩阵进行预处理,恢复理想情况下协方差矩阵的Toeplitz结构,然后利用核范数优化算法构造凸优化函数,对处理后的协方差矩阵进行降噪,同时保证信号和噪声子空间的正确划分,最后利用MUSIC算法进行DOA估计.计算机仿真和实验分析表明,所提算法有效改善了存在阵元位置误差时MUSIC算法的角度分辨能力,而且减少了由快拍数不足带来的影响,提高了估计精度.     

基于圆柱共形阵的极化MUSIC算法

基于圆柱共形阵列的波达方向(Direction-of-Arrival,DOA)估计方法受载体曲率影响,对于不同极化入射的信号存在极化接收不匹配的问题,同时由于载体的遮挡,会使测向精度下降,甚至产生测向错误.针对极化接收和载体遮挡效应,本文提出了一种基于圆柱共形阵列的极化MUSIC算法,建立了基于圆柱共形阵的极化敏感阵列信号接收模型,考虑载体遮挡效应对信号的导向矢量进行重构,保证了信号子空间和噪声子空间的正交性,并运用极化秩亏MUSIC算法进行DOA估计和极化参数估计.仿真结果表明,与子阵分割极化MUSIC算法相比,本文算法在低信噪比10 dB时测向误差减少了0.9°,具有更高的信号测向精度,信号估计准确率提高了27.4％.     

基于方向矩阵极分解的宽带信号测向算法

通过对方向矩阵进行极分解构造聚焦矩阵，把各个窄带频率处的信号子空间变换到聚焦频率处的信号子空间。应用R00t—MUSIC算法，无需谱峰搜索，就得到来波方向的估计值。把文中算法应用到均匀线阵上，实验结果证明了算法的高精度、高分辨率性能。     

基于加权-改进MUSIC算法的相干信号波达方向估计

针对传统波达方向估计算法对相干信号失效的问题,提出了基于加权-改进多信号分类法(MUSIC)的波达方向估计算法。该算法首先对接收数据协方差矩阵进行重构,进而构造出新的噪声子空间,再根据特征值大小对噪声子空间特征向量进行加权,完成对相干信号的波达方向估计。仿真分析表明,算法成功地完成了对相干信号的波达方向估计。     

基于子空间拟合的声矢量阵阵型校正算法及DOA估计

将声场中的声压、振速进行联合信息处理,基于信号子空间拟合原理提出了一种声矢量阵高分辨方位估计算法。该算法在估计性能上与声矢量阵MUSIC算法接近,但在运算量方面有所减少;并针对阵元位置存在误差时文中算法性能恶化的问题,基于迭代优化原理提出了一种声矢量阵阵型校正算法。该算法依赖两个方位未知的disjoint信源,结合单矢量传感器方位估计技术实现了对阵元位置误差的有效估计。仿真结果表明,随着disjoint信源信噪比的增大和快拍数的增加,声矢量阵阵型校正算法的性能明显提高。     

基于互协方差的L型嵌套阵列二维波达方向估计

为了解决L型均匀阵列波达方向（DOA）估计分辨率较低、估计信源数受限于阵元数、估计精度易受信噪比影响等问题,提出一种基于互协方差的L型嵌套阵列二维DOA估计算法。利用不同子阵间互协方差矩阵产生较长无冗余阵元的虚拟阵列,消除噪声干扰;利用虚拟阵列及其共轭矩阵构建等效协方差矩阵,实现虚拟阵列信号的解相干;采用旋转不变子空间技术对等效协方差矩阵进行处理,得到目标的角度信息;基于虚拟阵列等效信源的唯一性进行空间信源的角度匹配。对所提算法的DOA估计有效性进行仿真验证,结果表明,在阵元数相同情况下,该算法与L型均匀阵列相比在低信噪比环境下拥有更高的估计精度,能够辨识更多的空间信源。     

基于混合范数的来波方位估计

针对传统MUSIC算法以及CS-MUSIC算法在相干和非相干信源的条件下DOA估计效果不理想问题,提出基于混合范数的来波方位估计方法。该方法利用MUSIC和压缩感知稀疏恢复的特性得到信号的支持域,然后由信号的支持域得到噪声子空间和信号子空间,把得到的信号子空间和噪声子空间与经典MUSIC算法相结合,得到高分辨率的来波方位估计方法。仿真结果表明,在非相干信源的条件下,该算法性能优于MUSIC和CS-MUSIC算法;同时,该算法相关信源的角度分辨率也优于CS-MUSIC算法。     

基于MUSIC算法的圆阵测向技术研究

MUSIC算法是空间谱估计测向的基础,它是通过天线阵对被测信号的响应矩阵来解算信号方向的。由响应矩阵的特征值,得到对应于信号和噪声的特征向量,以此扩展成信号子空间和噪声子空间。利用信号子空间与噪声子空间的正交关系,即可求解信号的方位角。这种空间谱估计测向方法,可以克服一般干涉仪测向体制中测向模糊和测向盲区的问题,且有较高的精度和分辨率。     

基于子空间加权的多重信号分类时延估计算法

针对水下探测通信一体化干扰抑制中时延估计误差对主动干扰抑制性能的影响,以及常规多重信号分类(MUSIC)时延估计方法因数据长度有限、信噪比低使得信号与噪声子空间不完全正交,导致时延估计性能下降的问题,提出了基于子空间加权的MUSIC时延估计方法。该方法通过重构噪声子空间,并利用信号特征值与噪声功率构造加权值,对子空间进行加权,实现对MUSIC时延估计谱的修正。仿真结果表明,所提方法较互相关法、MUSIC算法和SSMUSIC算法具有更高的时延估计精度,以及更优的时延分辨率。     

基于多级维纳滤波器的声矢量阵空间谱估计算法

针对传统的声矢量阵高分辨空间谱估计（来波方向估计）算法运算量大、不易于工程实现的问题,提出一种基于多级维纳滤波器(MSWF)的声矢量阵快速来波方向估计算法,即V-MSWF算法,选取声矢量阵参考阵元声压通道的输出作为期望信号,通过MSWF的递推运算得到信号子空间。通过计算机仿真及消声水池实验对V-MSWF算法的性能进行了验证。结果表明,V-MSWF算法无需计算阵列协方差矩阵及特征值分解运算,在高信噪比条件下,具有良好的来波方向估计性能。     

A Void Reference Sensor-Multiple Signal Classification Algorithm for More Accurate Direction of Arrival Estimation of Low Altitude Target

There exists MUSIC （multiple signal classification） algorithm for direction of arrival （DOA） estimation. This paper is to present a different MUSIC algorithm for more accurate estimation of low altitude target. The possibility of better performance is analyzed using a void reference sensor （VRS） in MUSIC algorithm. The following two topics are discussed： 1） the time delay formula and VRS-MUSIC algorithm with VRS located on the minus of z-axes; 2） the DOA estimation results of VRS-MUSIC and MUSIC algorithms. The simulation results show VRS-MUSIC algorithm has three advantages compared with MUSIC： 1） When the signal to noise ratio （SNR） is more than - 5 dB, the direction estimation error is 1/2 as much as that obtained by MUSIC; 2） The side lobe is more lower and the stability is better; 3） The size of array that the algorithm requires is smaller.     

基于单辅助源的阵列幅相误差校正方法

研究了一种基于辅助信源的阵列校正算法.当阵列存在不依赖方位的幅相误差时,用本文的方法对阵列进行校正,校正后的各个阵列各个通道的增益和相位均达到一致,对修正后的阵列采用MUSIC算法得到了准确的波达方向估计值,仿真试验验证了该方法的有效性和可行性.     

线阵中基于降维NC-MUSIC的非圆信号DOA估计算法

通信领域中非圆(NC)信号的波达方向(DOA)估计已经得到广泛的研究和应用。考虑到非圆信号的多重信号分类算法(MUSIC)计算复杂度较高,提出线阵中基于降维NC-MUSIC的非圆信号DOA估计算法。与传统的需要二维搜索的2D-NC-MUSIC算法相比,该算法只需要一维搜索,降低了计算复杂度。仿真结果表明,该算法优于传统的MUSIC算法,并且与2D-NCMUSIC算法的估计性能非常接近。     

信号的循环平稳特性在电子对抗中的应用

随着电子技术的发展，基于阵列信号处理的ＤＯＡ（波达方向）估计将广泛应用于电子对抗的侦收系统及引战配合。本文介绍了高分辨率的ＤＯＡ估计的基本算法——典型ＭＵＳＩＣ算法。典型ＭＵＳＩＣ算法是以源发射信号相关矩阵为基础，因此需以窄带假设为前提。由于大部分人造信号（如ＡＭ、ＦＭ、ＢＰＳＫ等）都具有循环平稳特性，利用这一特性，以循环相关矩阵为基础，仍用ＭＵＳＩＣ算法，不仅可解决宽带源方向估计问题，而且可以大大提高ＤＯＡ估计的噪声抑制能力，增加阵容量。     

基于分数阶傅里叶变换的线性调频脉冲信号波达方向估计

针对宽带线性调频脉冲信号的时宽与观测时宽不等的情况,基于分数阶傅里叶变换(FRFT)提出了一种新的中心频率估计方法,并据此对基于FRFT的MUSIC算法的波达方向(DOA)估计进行了改进。该算法利用线性调频信号在傅里叶变换域良好的能量聚集性,分析了脉冲信号中心频率随着脉冲信号在观测时间内位置的变化规律,并修正了中心频率估计的方法。在相应的分数阶傅里叶域,构造分数阶傅里叶域的方向向量,利用MUSIC算法进行DOA估计。数值仿真验证了该算法对方位估计的有效性,并仿真分析信噪比（SNR）和脉冲信号时间宽度对方位估计结果的影响。随着SNR的增大、脉冲信号时间宽度的增加,方位估计方差减小。     

基于平面圆阵的二维测向精度分析

文中分析了基于平面圆阵的MUSIC算法对非相关信号源进行二维DOA估计的测向精度。推导了基于平面圆阵的二维DOA估计精度的公式。并通过计算机的仿真验证了模型的有效性，仿真结果说明了在一定的约束条件下，测向的精度与信号波长和平面圆半径之比、分布于平面圆上阵元的个数及入射信号入射到天线阵的角度都有关系，并给出了相应的曲线。     

基于多路延迟结构的频率估计新算法研究

针对多路延迟数字测频结构,提出了基于多级维纳滤波( MSWF)的MUSIC频率估计方法。该方法利用MSWF的前向递推的多级分解特性来实现信号子空间和噪声子空间的快速估计,不需要估计协方差矩阵和对其作特征值分解,所以运算复杂度可以明显降低,并且子空间估计性能与常规方法几乎一样。最后在子空间分解的基础上,通过MUSIC算法对其频率估计性能进行比较。仿真结果表明MSWF-MUSIC算法和常规子空间分解MUSIC算法具有几乎一样的频率估计精度;但本文箅法降低了计算量和复杂度,更易于信号的实时处理;随信噪比或快拍数的增加,两算法的频率估计误差都越来越趋近于Cramer—Rao界。     

基于和差单脉冲天线的多目标分辨算法

基于和差脉冲多普勒雷达分辨波束内多目标的应用需求,建立了天线的阵列流形矩阵数学模型,提出了一种有效的和差MUSIC算法。该算法能够在目标角度、多普勒频率间隔均小于系统分辨率的条件下,有效完成对多目标的分辨与测量任务。数字仿真实验验证了新算法的有效性。     

单矢量水听器时空变换技术研究

提出了一种基于单矢量水听器的信号处理新技术。方法通过对单矢量水听器各通道时域采样数据进行分解,将单矢量水听器等效虚拟为具有空间孔径的半波均匀直线阵。与单矢量水听器相比,虚拟后的阵列具有更窄的空域指向性波束。利用虚拟阵列的快拍数据可完成对空间目标方位估计,且可对宽带和窄带信号在频率或时域进行处理。新方法无需进行阵列流型的校正,因而具有更强的鲁棒性。理论分析和计算机仿真表明,在各向同性噪声场中,对于窄带或宽带目标,新方法具有比单矢量水听器MUSIC算法更好的方位估计性能。湖上试验验证了算法的有效性。     

基于盲源分离和自适应滤波的水下声信号降噪算法

在水下小孔径基阵测向应用中,阵元接收到的连续波（CW）信号质量直接关系到测向误差的大小,由于受到多径效应、信号起伏和水下背景噪声的影响,往往实际检测到的信号信噪比较低,相位估计结果离散性大。本文针对水下CW信号和水下背景噪声特点,提出了一种基于盲源分离和自适应滤波联合降噪的算法,该算法对接收的CW信号波形进行降噪以达到提高信噪比的目的。通过算法仿真和湖试试验证明,经本文算法输出的信号,估计器的输出结果比直接利用信号进行方位估计的结果精度高。