2D Augmented Coprime Array Geometry Based on the Difference and Sum Coarray Concept

The concept of difference and sum(diff-sum) coarray has attracted a lot of attentions in the estimation of direction-of-arrival(DOA) for the past few years, due to its high degrees-of-freedom(DOFs). A vectorized conjugate augmented MUSIC(VCA-MUSIC) algorithm is applied to generate an equivalent signal model which contains the virtual sensor positions of both the difference and sum of the physical sensors in the two-dimensional(2D) arrays, by utilizing both the spatial and temporal information. B...     

DOA Estimation Based on Subspace Compensa-tion for Unfolded Coprime Array

Direction of arrival (DOA) estimation for unfolded coprime array (UFCA) is discussed, and a method based on subspace compensation is proposed. Conventional DOA estimation meth-ods partition the UFCA into two subarrays for separate estimations, which are then combined for unique DOA determination. However, the DOA estimation performance loss is caused as only the partial array aperture is exploited. We use the estimations from one subarray as initial estimations, and then enhance the estimation results via a compensation based on the whole array, which is im-plemented via a simple least squares (LS) operation constructed from the initial estimation and first-order Taylor expansion. Compared to conventional methods, the DOA estimation performance is improved while the computational complexity is in the same level. Multiple simulations are con-ducted to verify the efficiency of the proposed approach.     

一种估计信号源方向的虚拟阵列方法

对估计未知噪声背景中信号源波达方向的ＵＮ－ＥＳＰＲＩＴ算法采用虚拟插值阵列技术进行扩展,选择两个虚拟阵分别与两个实阵保持相同的信号子空间旋转不变性,在采用正则相关分析估计两个实阵信号子空间及其基的基础上,采用ＶＩＡ－ＥＳＰＲＩＴ 技术实现了两个虚阵的信号子空间及其基的估计。简化了ＵＮ－ＥＳＰＲＩＴ算法所需的阵列结构,减少了原算法分辨信号源所需的最少传感器数。Ｍｏｎｔｅ Ｃａｒｌｏ 仿真验证了该扩展算法的有效性。     

用旋转不变技术实现互耦和通道不一致的联合抑制简

The performance of subspace estimation algorithms degrades substantially in the presence of mutual coupling and channel discord by the perturbance of the steering matrix. Classical self-calibration algorithms need multidimensional search, optimization and iteration, and large calculation quantity. In order to avoid these shortcomings, a novel joint calibration algorithm using rotational invariance techniques is proposed in this paper. Two sub-arrays' steering matrix can maintain the rotational invariance property in the presence of array errors by switching channels and selecting sub-arrays according to the characteristic of the mutual coupling matrix. So, the estimation of signal parameters via rotational invariance techniques (ESPRIT) algorithm is applicable to mutual coupling and channel discord scenarios. The algorithm requires neither searching the spectrum peak nor estimating error parameters, and the calibration of array errors does not need an additional calculation quantity. Simulation results show that the proposed algorithm can restrain mutual coupling and channel discord. The performance of the algorithm is equivalent to the performance of the standard ESPRIT algorithm without errors.     

阵列误差对多参数联合估计性能的影响

建立了频率、二维到达角和极化联合估计的阵列误差信号模型,分析了阵列误差对用ESPEIT算法进行参数估计性能的影响。推导了在阵列误差模型下,频率、二维到达角和极化联合估计算法中各参数估计结果的均方误差。计算机模拟结果证实了分析结果的正确性。     

基于矩阵填充的互质阵列欠定DOA估计方法

为了解决现有基于互质阵列的DOA估计方法舍弃差联合阵列中非均匀虚拟阵元而导致最大可估计信号数损失的问题,提出了一种基于矩阵填充的DOA估计方法。首先,根据差联合阵列与波程差一一对应的特性,构造一个部分元素缺失的Toeplitz化的阵列协方差矩阵,建立了基于矩阵填充的DOA估计模型,并验证了该模型满足零空间性质;然后,根据低秩矩阵填充理论,将DOA估计问题转化为矩阵核范数最小化问题进行求解,通过不定点延续算法将该协方差矩阵中的零元素进行填充恢复为完整协方差矩阵;最后,对协方差矩阵进行奇异值分解,转化为多项式求根,得到DOA的估计。仿真实验结果验证了本文方法的有效性和优越性。实验结果表明,本文方法能够对差联合阵列中的空洞部分进行有效填充,增加了可利用的阵列自由度,提高了可估计信号数,同时能够有效避免传统稀疏重构算法中由于角度域离散化导致的基不匹配问题对估计性能的影响,提高了估计精度和分辨力。     

二维面阵子空间重构快速估计方法

针对当前进行二维面阵高精度波达方向估计时计算复杂度较高的问题,提出了一种适用于二维面阵的高精度低计算复杂度的快速估计方法。这种方法首先利用面阵子阵间的旋转不变关系完成二维角度预估;然后将预估角度作为先验信息,利用子阵的信号子空间重构面阵的信号子空间,并进行梯度搜索,实现对二维角度的精确估计。其中,利用子阵的信号子空间对面阵的信号子空间进行重构,有效地降低了进行子空间估计时的计算复杂度;采用梯度搜索的办法进行局部搜索,使得搜索时的计算复杂度大幅下降,获得了与经典二维MUSIC算法一致的估计精度。计算机仿真结果验证了所提算法的有效性。     

Joint Estimation of 2-D DOA and Polarization by Using the Linear Array with Diverse Polarizations

Antenna arrays with diverse polarizations havesome inherent advantages over the conventional uni-formly polarized array,for instance,higher accuracyof direction-of-arrival(DOA)esti mation,capabilityof resolving or separating signals based ontheir polar-ization characteristics as well as DOAs[1-7].Thepresence of polarization diversity,complicates themeasurement model which introduces a relativelyhigher computational requirement[8,9].Moreover,many existing algorithms proposed in the literature…     

基于MUSIC算法的矢量水听器阵源方位估计

矢量水听器阵的每个阵元同时测量声场中的声压量和质点振速的3个正交分量,相对于声压水听器阵来说,矢量阵获取声场中更多的信息.利用矢量阵所获得的速度场的信息可去除目标方位估计中的180°模糊.多重信号分类(MUSIC)算法是通过对数据协方差矩阵进行本征分解获得信号空间谱估计的方法.本文采用矢量水听器均匀线阵研究了利用MUSIC算法对声源进行方位估计,以提高对源方位的估计精度.仿真结果表明,在SNR=10dB的条件下,相对于常规波束形成器输出,MUSIC空间谱的主波束宽度锐化了30°左右,旁瓣降低了16dB左右,利用MUSIC算法可提高对源的定向精度及对多目标的分辨能力.     

基于ESPRIT算法的L-型矢量阵源方位估计

建立了水平L-型矢量水听器阵列的数据模型,研究了利用ESPRIT算法同时对目标的水平方位角和仰角进行高分辨率角度估计,仿真L-型矢量水听器阵对单个源和多个源的方位估计情况,并和相同阵型的声压阵方位估计性能进行比较,结果表明,相对于声压阵,矢量阵可以在不增加阵孔径的前提下提高对单源方位估计的精度,获得的增益为6dB左右,同时提高了对多目标方位的分辨能力。     

利用小尺度阵的波达方向估计

提出了一种利用三无线列阵的信号相位匹配原理的波达方向估计方法。给出了阵对准信号方向时的估计信号的表达式；用数值计算方法给出了三元阵的相位匹配原理的指向性特性曲线和波达方向估计的搜索算法；最后给出了仿真计算结果和不同信噪比时的．Monte-Carlo实验结果。仿真结果表明，利用本文提出的波达方向估计精度优于常规波束形成法，与MUSIC(Multiple Signal Classification)方法的估计精度相近，还可同时给出期望信号的波形估计，而反阵结构简单。     

基于L阵的低计算复杂度二维波达方向估计

针对L阵的二维波达方向估计问题,提出了一种低计算复杂度、高精度的二维波达方向估计算法.首先利用L阵子阵互相关矩阵和均匀线阵导向矢量的共轭交换性质扩展阵列孔径,并构造新的阵列接收数据;然后利用旋转不变子空间算法得到二维角度估计;最后将子阵互相关矩阵对角元素Toeplitz化,在不损失阵列孔径的情况下重构出类阵列自相关矩阵,利用Nystöm方法得到信号子空间估计,进而通过少量角度搜索得到正确的二维角度配对.该算法无须大量角度搜索,具有角度估计精度高、运算量小、所需快拍数少的优点.理论分析和仿真实验结果证明了算法的正确性和有效性.     

矢量阵自初始化MUSIC算法的试验研究

利用单个矢量阵元的阵簇估计提供的初始参数,对MUSIC噪声子空间谱进行迭代搜索谱峰,实现目标的方位估计.该方法减少了运算量,同时提高了目标方位估计的精度.为了检验算法的性能,进行了外场试验.利用3个矢量水听器组成了三元矢量阵,对比了矢量阵自初始化MUSIC算法和MUSIC空间谱估计以及常规波束形成的性能.试验结果表明,矢量阵常规波束形成的目标方位估计精度较差,MUSIC空间谱的估计性能较好,而迭代搜索MUSIC谱峰方法的定向精度最高.当空间严重降采样时,常规波束图的栅瓣高度接近主瓣高度,MUSIC空间谱表现出较强的栅瓣抑制能力,而自初始化MUSIC算法不受空间降采样的影响,总能给出正确的目标方位估计值.     

矢量重构解相干的波达方向估计新方法

针对相干信号波达方向(Direction of Arrival, DOA)估计问题,提出一种新的矢量重构解相干方法——变参考阵元数据互相关矢量重构算法。算法依次改变阵列参考阵元,求得所有阵元接收数据与对应参考阵元接收数据之间的互相关信息,并以此作为重构矩阵的列矢量构造一个等效协方差矩阵,然后基于MUSIC和ESPRIT算法,估计相干信号的波达方向。数学推导和理论分析表明,重构的矩阵能对相干信号完全解相干。算法不损失阵列孔径,在低信噪比和少量快拍数据条件下,估计性能要优于Toeplitz矩阵重构算法和前后向空间平滑算法。     

定向性天线阵列相位中心对DOA估计的影响分析

针对宽频带定向性天线阵列存在不确定的相位中心、非均匀分布的远场相位以及有限的主波瓣宽度等问题,提出了一种定向性天线组成的均匀圆阵的扇区波达方向（DOA）估计模型.首先通过最优化原则估计定向性天线相位中心,推导出阵列的有效孔径,构建方向性导向矢量;然后综合考虑相位扰动、相位中心估计误差等因素对DOA估计精度的影响,分析并推导出误差矢量;最后对常规理想点源天线阵列的DOA估计模型进行改进,并对影响DOA估计误差的因素进行仿真.实验结果表明,该模型具有单元天线参与数量少、相同误差因素下DOA估计精度高的优点.     

用于DOA估计的一种MIMO雷达最优阵列设计

鉴于MIMO雷达的频率分集作用使其具有更高分辨率和更大的自由度,从MIMO雷达信号模型出发,以DOA估计为目的,分析得出了MIMO雷达发射阵列阵元间距的最佳值.然后在给定阵元个数情况下,提出了一种基于拉格朗日乘数法的MIMO雷达天线设计方法.该方法根据多元函数最值理论得到了一组唯一的发射接收组合,给出了MIMO雷达阵列最优设计的解析解.最后通过仿真实验验证了该方法的正确性和有效性.     

一种基于广义特征向量的改进ESPRIT测向算法

基于信号子空间的ESPRIT算法不需要进行谱峰搜索,但是估计方差大于MUSIC算法。该文提出了一种基于广义特征向量的ESPRIT算法,利用信号子空间旋转不变关系矩阵的广义特征向量估计信号波达方向,得到了比基于广义特征值算法更准确的方向估计结果。该算法充分利用了信号子空间的旋转不变特性,通过利用信号子空间与阵列流形的关系进行波达方向估计,实验证明该算法能够在保持小计算量的优势下达到与MUSIC算法相近的性能。     

基于ANSG的雷达信号DOA估计算法

针对二维L型阵列参数估计过程中,由于低信噪比（signal-to-noise ratio,SNR）及小快拍数的不理想条件,使得传播算子算法（propagation method,PM）角度估计不准确,提出一种基于阵列扩展的改进PM算法的二维波达方向（direction of arrival,DOA）估计算法.该方法利用阵列的平移不变特性,对协方差矩阵进行扩展重排,并由此扩展协方差矩阵估计得到传播算子,将传播算子分块得到和阵列流型的新关系,进一步提高了估计性能,然后通过快速配对法实现俯仰角和方位角的配对,进而实现角度的精确估计.与现有的算法相比,该方法更适用于低SNR及小快拍数的情况,而且角度估计准确,无须谱搜索,工程应用价值更高.仿真结果显示了本文算法有较好的二维DOA估计性能.

     

基于两垂直方向虚拟平移的波达方向判定算法

提出了一种针对均匀圆阵接收信号波达方向(direction of arrival,DOA)判定的算法,该算法相对于其他算法,更能充分利用信号中的有用信息,达到提高算法判定精度的目的.算法将接收信号数学模型在Z轴和X轴方向分别进行虚拟平移,通过模式激励,构造出两个包含接收信号DOA信息的满秩Toeplitz矩阵,达到相干信号解相干的目的.先后根据Z轴、X轴方向旋转因子特性的不同,先得出信号俯仰角的估计值,再得出方位角的估计值,完成二维波达方向的判定.仿真结果验证了该算法对于相干信号DOA判定的正确性,而且对于强相干和低信噪比的入射信号DOA也能有效区分和判定.     

阵列天线的三维波束赋形技术及其Matlab实现

为了利用垂直维度的空域资源进行三维波束赋形,提高终端接收信号的信干噪比和系统容量以及系统能量效率,实现绿色节能的通信,对均匀平面阵列天线的三维波束赋形技术的基本原理进行了研究. 波束在垂直方向的角度分辨率直接影响着垂直维度的空域资源利用率,通过Matlab仿真分析了不同因素对垂直方向角度分辨率的影响. 仿真结果表明,水平角度对垂直方向的角度分辨率基本没有影响,随着俯仰角的增大,均匀平面阵在垂直方向的角度分辨率明显降低,但可以通过增加阵元的数目提高垂直方向的角度分辨率,实现对特定目标方向有效的三维波束赋形.