一种VESPRIT-TSM算法研究

为了提高波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计的性能,提出一种虚拟借助旋转不变技术估计信号参数的时空矩阵(Virtual Estimating Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques-Time Spatial Matrix,VE-SPRIT-TSM)算法。即利用两行均匀直线阵构造出三组子阵列,并根据由此得到的数据估计用户的二维DOA。理论分析表明,该算法可提高了阵列的利用率,计算误差更小,并能改善DOA的估计性能。计算机仿真实验证明该算法有效。     

矢量传感器阵列高分辨率方位估计技术研究

矢量传感器能同时共点拾取声场中的声压和三路相互正交的振速信息,获得额外的信息量,它的出现引起了国内外的关注.为了改善波束域高分辨率方法的性能,获得矢量传感器阵列对多目标的足够精度的分辨能力,在研究矢量传感器阵列目标估计基础上,首次在矢量传感器阵列处理领域将矢量阵波束形成与波束域目标估计算法结合起来,实现了高精度目标方位估计,与常规阵元域和波束域方法相比,提高了多目标估计性能,降低了输入信噪比门限,增大了阵列输出增益,减小了计算量.仿真验证了该算法的优越性.     

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。     

一种新的声矢量阵远程ESPRIT方位估计算法

为解决水下目标远程高分辨定向问题,文章提出了一种新的声矢量阵ESPRIT方位估计算法.与现有的将声矢量传感器(AVS)的振速信息作为独立阵元来处理的声矢量阵方位估计算法不同,新算法完全基于声压与振速联合信息处理,充分利用了声矢量阵(AVSA)中声压与振速的相干性原理,能更好地将ESPRIT算法的高分辨能力与AVSA的抗噪能力有机地结合起来,实现远程、高分辨方位估计.理论分析和基于湖试背景噪声的仿真实验证明了新算法的有效性.     

基于矢量阵的自初始化MUSIC方位估计算法

MUSIC空间谱估计突破了常规波束形成中的锐利限,能够对目标进行高精度方位估计.探讨了MUSIC算法在矢量阵上的应用,给出了矢量线阵MUSIC噪声子空间谱估计表达式,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,用以提高目标方位估计的精度.对单目标和双目标方位估计进行了仿真研究,在文中的仿真条件下,当满足信噪比大于5dB的条件时,可对目标方位进行较好估计.研究结果表明,通过单个矢量阵元阵簇得出的目标方位估计精度较差,而迭代搜索MUSIC谱峰方法提高了方位估计精度.     

信号稀疏分解降噪在DOA估计中的应用

提出了一种基于稀疏分解的阵列信号降噪方法。该算法是通过匹配跟踪（MP）的稀疏分解对阵列接收信号进行降噪,然后结合一般的MUSIC算法实现DOA估计。首先将对阵列接收数据分阵元通道独立进行基于MP分解的降噪处理,在不改变阵列流型的前提下,达到了对阵列信号降噪的效果,且在实际算法中分析了MP分解迭代终止阈值的确定。通过仿真分析证实了信号MP分解降噪的方法应用于DOA估计中的可行性。仿真结果显示,在低信噪比环境中,基于MP分解降噪后的MUSIC估计方法取得了更好的估计性能,因此证实了该算法的有效性。     

基于二次虚拟扩展的高分辨率波达方向估计方法

为进一步提高天线阵波达方向估计的分辨率,在四阶量多重信号分类方法的基础上,提出一种高分辨率的波达方向估计方法.利用阵列接收数据的四阶矩量进行虚拟阵列扩展,再利用阵列接收数据的共轭进行虚拟阵列扩展,实现二次虚拟扩展;将扩展后的阵列导向矢量和协方差矩阵用于波达方向估计,与原阵列导向矢量和协方差矩阵相比,相当于构造了更多的虚拟阵元,并扩展了阵列的孔径.仿真结果表明:与四阶量多重信号分类等波达方向估计方法相比,所提出的方法在波达方向估计中成功概率更高,均方误差更低,具有更高的分辨率.所提方法通过二次虚拟扩展,构造了更多的虚拟阵元,有效地提高了天线阵波达方向估计的分辨率.     

一种用于矩形阵列的二维波达方向估计方法

针对现有使用均匀矩形阵列或稀疏矩形阵列的二维无格波达方向估计方法的性能欠佳的问题,提出一种基于二阶特普利茨矩阵重构和二维旋转不变参数估计技术的无格波达方向估计方法。使用均匀矩形阵列或稀疏矩形阵列,对其接收信号的协方差矩阵进行二阶特普利茨结构表达,通过log-det稀疏测度与正定约束构造约束优化问题,并使用优化最小算法求解,最后通过二维旋转不变参数估计技术估计源的二维波达方向,即方位角与俯仰角。这种方法需要多次求解半定规划问题,计算复杂度相对较高,但能获得更好的波达方向估计性能。在仿真实验中,这种方法在均匀矩形阵列或稀疏矩形阵列条件下均有非常低的均方根误差,接近克拉美罗界,证明了其良好的波达方向估计性能。     

2-D DOA estimation of coexisting uncorrelated and coherent signals

The common two dimensional (2-D) direction of arrival (DOA) estimation algorithms for coexisting uncorrelated and coherent signals are based on the complex array structure, such as the uniform rectangular array, so the computational complexity is high and the array aperture is not utilized efficiently. By taking advantage of the L-shape array and adopting an efficient method to eliminate the Gaussian noise, a new 2-D DOA estimation method is proposed. Firstly, the DOAs of the uncorrelated signals are estimated and the influence of the coherent signals is eliminated by utilizing its characteristics. Then, the data covariance matrix containing the coherent information only is obtained by exploiting the Toeplitz property of the uncorrelated signals, and the DOAs of the coherent signals are estimated by the direction finding method based on the compressed sensing theory. Theoretical analysis and simulation results show that the proposed method has a small computational load, high array aperture as well as excellent estimation performance.     

非圆信号的二维相干测向新方法

传统的二维相干测向算法都是针对圆信号提出的,且要求大快拍数和较多阵元数,在低信噪比时估计性能较差.通过充分利用非圆信号的特点和L型阵列的结构优势,提出了一种非圆信号的二维解相干新方法.该方法利用阵列接收信号数据及其共轭信号数据,重新构造阵列接收数据矩阵,有效地扩展了阵列孔径;同时,提出了一种修正的空间平滑技术进行解相干,最后采用ESPRIT算法实现相干信号的二维DOA估计.所提方法具有阵列利用率高的优点,能够有效弥补传统二维测向算法阵列利用率低的缺点,提高了ESPRIT算法在低信噪比时的估计性能.实验仿真结果表明,所提方法能够有效实现二维相干信号估计并且估计性能优良.     

声矢量阵快速子空间方位估计算法

针对声矢量阵高分辨方位估计算法运算量大的问题,基于声压振速联合信息处理,提出了一种快速的声矢量阵高分辨方位估计算法．该算法选择参考阵元的电子旋转矢量作为期望信号,运用多级维纳滤波器(MSWF)对信号子空间进行快速估计,不需要计算声矢量阵的互协方差矩阵,不用进行特征值分解,从而大大缩减了计算量．另外,该算法基于矢量传感器声压与振速的相干性原理,充分利用了声压振速组合抗干扰能力,有效抑制了各向同性噪声．理论分析和计算机仿真表明,该算法在拥有良好DOA估计性能的同时,大大减小计算量．     

一种阵元位置误差条件下的DOA估计方法

针对存在阵元位置误差时多重信号分类(MUSIC)算法的信号波达方向(DOA)估计性能严重下降的问题,结合微粒群(PSO)算法,提出了一种在阵元位置误差情况下的DOA估计方法.该方法首先根据MUSIC算法原理拟合校准目标函数,然后运用PSO算法对函数进行寻优,再校准误差矩阵,最后利用MUSIC算法进行DOA估计.通过不同的参数设置条件下仿真结果比较,选择估计性能最好的一组作为PSO算法的关键参数设置,并对比了校准前后MUSIC算法的DOA估计性能.仿真结果表明:本文方法能够有效改善MUSIC算法的角度分辨能力.     

DS-UWB信号DOA的估计方法

到达角估计是直接序列超宽带系统的关键技术之一。传统的到达角估计方法都基于窄带信号,不能直接应用在该系统。针对该问题,提出了一种基于四阶累积量的到达角估计方法。该方法建立在直接序列超宽带系统阵列信号的频域模型。仿真结果表明该算法有效易行,能准确估计直接序列超宽带信号的到达角。     

一种特殊阵列实现DOA估计的方法

提出了一种基于特殊阵列形式实现DOA估计的方法,在均匀线性阵列（Uniform Linear Array,ULA）上增加一个阵元,将阵元放在特定的位置,得到一组特殊的阵元组合,打破了均匀线阵中导向矢量的周期性,成功地避免了角度估计模糊.此外,该方法在同等硬件资源的条件下,得到了更多阵元组合,可以获得更高的阵列方位分辨率.提出了一种适用于新阵列结构的矩阵分块空间平滑算法,利用其导向矢量的局部周期性将其数据协方差矩阵分块空间平滑后,重新组合得到修正后的数据协方差矩阵,实现了相干信号源的DOA估计.     

New method for estimating 2-D DOA in the coherent source environment based on data matrix reconstruction

The performance of classical two dimensional (2-D) Direction-Of-Arrival (DOA) estimation algorithms degrade substantially in the presence of coherent environment. A new DOA matrix method——DOA matrix method based on data matrix reconstruction (DMR-DOAM) is proposed for 2-D DOA estimation in the coherent source environment. The proposed algorithm reconstructs two Toeplitz equivalent covariance matrices by using cross-correlation information among receiving data from arrays. Decorrelation and 2-D DOA estimation can be realized via the eigen-decomposition of the new DOA matrix. The algorithm can retain the advantages of the traditional DOA matrix method, such as automatical parameter alignment and no need of 2-D search spectrum peak. The equivalent covariance matrices only use the middle column of classical covariance matrices, so the calculation amount is reduced, and the algorithm can be realized easily. Furthermore, the paper analyzes the estimation performance and influencing factors of the proposed algorithm. Theoretical analyses and simulation results both show that the proposed algorithm is effective.     

用干涉式APES算法实现干涉阵盲DOA估计

针对干涉阵的波达方向估计,提出一种干涉式幅相估计的盲波达方向估计算法.利用干涉式幅相估计算法的空间谱和模型阶数选择准则获得目标个数和目标方向余弦的粗估计;使用子阵间的相位中心偏移来获得目标方向余弦的精估计.针对干涉阵带来的测角模糊问题,采用双尺度解模糊算法得到高精度且无模糊的目标波达方向估计.该算法是一种盲波达方向估计方法,精度较多重信号分类算法和双尺度旋转不变子空间算法的高.计算机仿真结果和实测数据验证了干涉阵波达方向估计的高精度测角性能和有效性.     

一种未知信源数的共形阵DOA算法

针对目前绝大多数共形阵波达方向估计算法需要进行信源数估计且波达方向估计性能易受信源数估计误差影响的问题,提出了一种引入虚拟期望信号的未知信源数共形阵波达方向估计算法.在介绍共形阵窄带信号接收模型及自适应波束控制原理的基础上,利用最大信干噪比准则下的最优权矢量对引入虚拟期望信号后的阵列接收数据进行加权处理,以阵列输出的信噪比作为波达方向估计参数,从而实现来波信号的准确估计.整个过程不需要以信源数作为先验知识,避免了波达方向估计过程中信源数的判断环节.对所提算法进行了仿真实验,结果表明,该算法是有效可行的,且其性能要优于MUSIC算法.     

虚拟孔径高分辨测角方法

针对天线阵列中阵元个数有限而导致波达方向DOA估计分辨率较低的问题,该文提出了一种基于宽频跳变信号相位补偿的虚拟孔径重构方法.该方法通过利用宽频跳变信号,将多个频点的信号向量加入补偿相位形成虚拟导向矢量,从而形成远大于物理孔径的虚拟孔径,实现高分辨DOA估计.仿真实验结果表明,该文所提的虚拟阵列重构方法可有效地提高DO...     

基于电磁矢量传感器阵列的空间谱估计

提出了基于电磁矢量传感器阵对非相关信源的Capon和Music空间谱的解析表达式.对比基于电磁标量传感器的空间谱,分析了基于矢量传感器阵的DOA(D irection ofArrival)估计方法的改善.根据阵列信号处理原理,对单个电磁矢量传感器分析,并进行DOA估计.通过计算机仿真表明矢量传感器阵对DOA估计比标量传感器阵有更高的分辨能力.     

一种新的声矢量阵最小范数算法

现有的声矢量阵方位估计算法基本都是将声矢量传感器(AVS)的振速信息作为与声压相同的独立阵元信息来处理,没有充分利用AVS中声压和振速的相干性,以及由此带来的抗各向同性噪声能力.基于AVS中声压和振速的相干性原理,提出了一种新的声矢量阵最小范数算法.新算法充分利用了AVS中声压和振速联合信息处理的优势,能更好地将最小范数(MN)算法的高分辨能力与AVS的抗噪能力有机地结合起来,实现远程高分辨DOA估计.理论分析和基于湖试数据的仿真实验证明了所提算法的有效性.