基于改进多信号分类算法的波达方向估计

针对传统波达方向估计算法在低信噪比条件下性能表现不佳的问题,本文提出了一种基于改进多信号分类的波达方向估计算法。本文首先对多信号分类算法的不足进行分析,并采用时间平滑技术构建相关矩阵,然后采用相关矩阵建立空间谱函数达到波达方向估计,最后采用仿真实验对算法的性能进行测试。结果表明,本文算法可以快速准确的估计出多个信号的波达方向,降低了波达方向估计误差,而且性能远远优于其它改进多信号分类算法。     

智能天线中的DOA估计算法的研究

波达方向(DOA)估计的基本问题就是确定同时处在空间某一区域内多个感兴趣的信号的空间位置(即各个信号到达阵列参考阵元的方位角,简称波达方向).提取波达方向信息是智能天线技术中的关键任务之一.文中主要研究波速方向估计算法中的延迟一相加法,Capon最小方差法,常规MUSIC算法和改进型MUSIC算法.通过仿真,比较了不同波达方向估计算法的性能.     

阵列方向矩阵Moore-Penrose逆的波达方向估计

针对弱信号且源数未知情况下的波达方向估计问题,传统方法是先估计源数目再进行波达方向估计,但源数目估计的误差会造成波达方向估计精度下降。本文提出一种阵列方向矩阵的Moore-Penrose逆和MUSIC（MUltiple SIgnal Classification）算法的联合波达方向估计方法,充分利用Moore-Penrose逆的盲源数波达方向估计和MUSIC算法的高精度的优势。该方法无需预先估计源数目就可进行波达方向估计。通过仿真实验并与传统方法比较,表明本文提出的方法具有更高的精度,特别是在低信噪比情况下,具有更强的鲁棒性。      

基于正交投影变换的弱信号波达方向估计

提出了一种基于强信号阵列流形矩阵的正交投影变换的弱信号波达方向估计算法,该算法通过构造已知强信号阵列流形矩阵的正交投影矩阵,对阵列接收的数据矢量进行预变换,抑制强信号对弱信号波达方向估计的影响。文中算法只需对数据矢量进行正交投影变换,复杂度低,运算量小。将MUSIC算法、JJM算法和文中算法进行了比较,结果表明文中算法在存在多个强信号条件下能够有效估计多个弱信号的波达方向。     

基于一致聚焦的宽带信号波达方向估计

MTLS聚焦需要预估计波达方向,预估计偏差会影响聚焦效果,严重时会导致CSM算法失效。基于AMI思想构造了CMTLS一致聚焦变换,该聚焦变换无需预估计波达方向,提高了聚焦性能的同时,增强了算法的实时性。     

一种稳健的循环平稳信号波达方向估计算法

利用周期平稳特性可以提高波达方向的估计性能,BFat算法对循环频率误差较为敏感。分析了周期频率误差对BFat算法估计性能的影响,提出一种稳健的循环平稳信号波达方向算法RIBF-at,仿真结果表明,所提的RIBF-at算法对循环频率误差有较强的顽健性。     

多子阵互耦条件下的一维波达方向估计及互耦白校正

该文研究多子阵（multiple subarrays）阵元互耦条件下的波达方向（DOA）估计,假设阵列由多个位置已知的均匀线阵（ULA）组成,但线阵阵元间存在互耦效应。利用均匀线阵互耦矩阵的带状、对称Toeplitz性及多子阵互耦矩阵的块状对角特性,提出了一种解耦合波达方向估计及互耦自校正算法。该算法在未知阵元互耦参数的情况下,可准确估计出信源的波达方向。另外,算法在精确估计波达方向的同时,还可准确估计出阵元问的互耦系数,实现多子阵的互耦自校正。算法的波达方向估计只需一维谱峰搜索,避免了通常多参数联合估计的多维非线性搜索及迭代运算,可明显减小算法运算量。文中讨论了算法参数可辨识性的必要条件,并分析计算了多参数联合估计的克拉美-罗界（CRB）。理论分析及蒙特卡罗仿真结果表明,该算法具有计算量小、DOA估计分辨力高、互耦校正效果好等优点。     

一种基于ESPRIT的改进算法

在目标波达方向估计的众多算法中,ESPRIT算法是一种运算速度较快、估值精度较高的常用算法.在该算法中,利用两个相同平移阵列接收信号的协方差矩阵进行广义特征值分解,进而求出目标波达方向的高分辨率估计,但是由于需要对协方差矩阵进行广义特征值分解运算,大大增加了计算的复杂度,因而不利于在工程应用中实现.本文提出了一种基于ESPRIT的改进算法,不需要对来波信号的协方差矩阵进行广义特征值分解,就可以实现对目标波达方向的高分辨估计,理论分析和仿真结果证明了该改进算法的有效性和可行性.     

基于相干信号源的改进MUSIC算法

提出一种基于相干信号源的改进多重信号分类（IMUSIC）算法,以估计相干信号波达方向（DOA）。相干信号间接收数据特征值分解后,直接利用大特征值对应的信号子空间与信号导向矢量的关系,通过多维来波方向搜索谱峰,实现对来波方向的有效估计。与空间平滑算法相比,IMUSIC算法具有4大优点,仿真结果也验证了IMUSIC算法的有...     

多子阵互耦条件下的一维波达方向估计及互耦自校正

该文研究多子阵(multiple subarrays)阵元互耦条件下的波达方向(DOA)估计,假设阵列由多个位置已知的均匀线阵(ULA)组成,但线阵阵元间存在互耦效应。利用均匀线阵互耦矩阵的带状、对称Toeplitz性及多子阵互耦矩阵的块状对角特性,提出了一种解耦合波达方向估计及互耦自校正算法。该算法在未知阵元互耦参数的情况下,可准确估计出信源的波达方向。另外,算法在精确估计波达方向的同时,还可准确估计出阵元间的互耦系数,实现多子阵的互耦自校正。算法的波达方向估计只需一维谱峰搜索,避免了通常多参数联合估计的多维非线性搜索及迭代运算,可明显减小算法运算量。文中讨论了算法参数可辨识性的必要条件,并分析计算了多参数联合估计的克拉美-罗界(CRB)。理论分析及蒙特卡罗仿真结果表明,该算法具有计算量小、DOA估计分辨力高、互耦校正效果好等优点。