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.     

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.     

单矢量传感器MUSIC算法的DOA估计及性能评价

针对单矢量传感器MUSIC算法在实际工程应用中存在性能恶化的问题,通过理论分析和数值仿真研究了幅相特性因素对其方位估计性能产生的影响,推导了幅相特性不一致条件下算法的空间谱估计表达式,同时给出了一种基于单矢量传感器通道功率盲归一化思想的改进算法.研究的结果表明:通道的幅相特性不一致将导致空间谱的谱峰变宽,并使空间谱估计的结果产生偏差甚至"伪峰";而改进的算法在保证方位估计精度的同时改善了目标的方位分辨能力,消除了传统算法空间谱中可能存在的"伪峰".湖试数据的处理结果进一步验证了改进算法的有效性.     

基于四元数MUSIC算法的声矢量传感器阵列二维波达角估计

利用声矢量传感器导向矢量和四元数之间的相似性,推导并建立了以四元数形式表示的导向矢量,给出了声矢量传感器阵的四元数模型,理论分析了导向矢量与噪声子空间的正交性,在此基础上提出了基于四元数MUSIC空间谱的二维波达角估计方法。仿真实验表明,四元数MUSIC算法的分辨力要优于矢量MUSIC算法,在低信噪比下具有较高的DOA估计精度,验证了四元数的正交性优势,同时本文方法不局限于L线阵和面阵,对其他阵型也具有普遍适用性。     

利用延时预处理的DOA估计方法

针对MUSIC算法的分辨力和测角精度受到信噪比、快拍数等因素限制的问题,提出了利用延时预处理的波达方向(DOA)估计算法,该算法充分利用蕴含在接收数据延时相关函数中的信号角度信息.利用所有阵元接收数据的延时相关函数构造新的阵列输出矩阵进而得到新的协方差矩阵,对其进行特征值分解,得到噪声子空间,最后引入变尺度混沌优化算法来简化空间谱估计函数的构造和谱峰搜索过程.仿真实验表明,该算法分辨率和测角精度均优于MUSIC算法并且减小了计算时间.     

基于MUSIC算法的Pol-InSAR相位估计方法

提出了一种基于MUSIC算法的Pol-InSAR多干涉相位估计方法.该方法结合维纳滤波理论构造最佳加权矢量,通过对其组成的最佳协方差矩阵特征分解得到信号子空间和噪声子空间,充分利用相应像素对其相邻像素的相干信息,并根据MUSIC算法中信号子空间和噪声子空间的正交性构造空间谱函数,通过谱峰搜索准确地估计Pol-InSAR...     

双平行线列阵的方位估计及声探测盲区分析

基于信号相位匹配原理,给出了利用由双平行线列阵组成的平面阵进行声源方位估计的奇异值分解算法(Singular Value Decomposition for Signal Phase Matching,SVDSPM), 推导了空间谱搜索所需的时延计算公式;分析了双线阵间距对不同频率方位估计精度的影响, 从而确定了双线阵的间距;分析了声源频率对方位估计精度的影响;给出了给定频率时方位估 计精度与信噪比的关系并与MUSIC算法获得的结果进行了比较;给出了利用平面阵进行低空目 标的声探测时存在的声探测盲区的描述方法,并分析了声源的频率、目标初始俯仰角、阵元 数、阵型对声探测盲区的影响.仿真结果表明:(1)在低信噪比时SVDSPM算法的方位估计性能 优于MUSIC算法;(2)声探测盲区的范围与声源的频率和目标初始俯仰角有关,而与阵元数、 阵型无关.声探测盲区的分析和研究为立体阵的设计和方位估计提供了依据.     

基于四元数MUSIC的双极化散射中心参量提取

针对既有水平极化发射水平极化接收,又有垂直极化发射垂直极化接收数据的双极化雷达目标散射中心模型,提出用四元数MUSIC算法进行参量提取。该算法首先将hh和vv数据用四元数联系起来,然后采用MUSIC算法的思想,构造四元数信号子空间和四元数噪声子空间,并利用四元数噪声子空间和四元数信号子空间相互正交的特性,通过谱峰搜索估计双极化散射中心的参量。同复数域的MUSIC算法相比,四元数MUSIC算法在信噪比较低时仍能较好地估计出散射中心参量。仿真实验验证了算法的有效性。     

基于延时相关预处理的MUSIC算法

针对MUSIC算法的分辨力受信噪比、快拍数及阵元数等因素限制的问题,利用各阵元接收数据的延时相关函数重新构造协方差矩阵,提出了基于延时相关预处理的MUSIC算法.根据阵元间的延时相关函数与原阵列流型及信号延时相关函数的关系,推导了4个与原阵列流型相同（共轭）的延时相关函数矩阵,分别对各矩阵求协方差并按规则求和得到新的协方差矩阵,之后对协方差矩阵进行特征分解,根据信号子空间处理稳健性高和噪声子空间处理估计精度高的特点构造谱函数进行谱峰搜索,实现DOA估计.通过仿真实验验证了本文算法的可行性和有效性.     

加权信号张量子空间拟合算法

提出了一种基于三阶张量高阶奇异值分解的声矢量阵列加权信号张量子空间拟合算法. 首先对声矢量阵接收信号进行三阶张量建模, 并通过高阶奇异值分解得到信号张量子空间, 从而结合加权信号子空间拟合算法进行空间方位谱估计. 由于基于高阶奇异值分解得到的信号张量子空间相比于传统的矩阵奇异值分解得到的信号子空间能够更好地抑制噪声, 并且体现了多维数据之间的关联关系, 因此具有更高的方位估计精度. 理论和仿真结果表明: 该方法在低信噪比、等强度不相关信号和强相关信号条件下仍具有良好的目标分辩能力和稳定性, 工程应用价值较高.     

基于nested阵列的高分辨DOA估计

针对nested阵列对邻近信号的分辨力受信噪比和快拍数等因素限制的问题,提出了基于nested阵列的加权子空间平滑M USIC算法.该算法对协方差矩阵向量化以提高整个阵列的自由度,使用空间平滑恢复新接收数据矢量阵的秩,采用校正的噪声特征值对噪声子空间进行加权,并对信号子空间进行空间谱合成,得到新算法的空间谱函数.通过搜索空间谱函数极大值实现DOA估计.结果表明,该算法在低信噪比及小快拍数条件下,对间隔较近的信号具有高分辨力.     

基于矢量传感器的高分辨频率估计算法研究

基于子空间分解的ESPRIT算法常用在阵列处理中对目标进行DOA估计．如果将空间的位移变成时间的延迟，单个矢量传感器可以实现高分辨率的频率估计．将ESPRIT与矢量传感器相结合，研究了高分辨率频率估计算法，建立了矢量传感器的数据模型，推导了矢量传感器的空时阵列流形，通过对协方差矩阵进行子空间分解，求得目标信号的频率估计值．仿真计算研究了不同信噪比、采样频率和数据长度条件下该算法的性能．结果表明基于矢量传感器的算法比基于声压传感器的算法具有更高的频率估计精确度．     

应用FRFT的矢量水听器阵方位估计

采用FRFT方法研究矢量水听器阵的宽带信号多目标方位估计问题.进行了与FRFT的二维矢量水听器线阵方位估计算法相结合的理论推导与仿真实验.研究证明,采用二维矢量水听器阵可以实现全空间无模糊定向,该方法在处理多源信号时可以避免交叉项的干扰,对于宽带信号的处理,不需要进行频率搜索或频率聚焦变换就可以进行方位估计.该方法在信噪比不低于-10 dB时都具有较好的估计精度.     

一种基于MH抽样的极化域—空域联合谱MUSIC估计算法

针对联合谱MUSIC算法中谱峰搜索计算量大的问题,通过运用马尔可夫蒙特卡罗（MCMC）方法,提出一种计算量减小的联合谱MUSIC测向算法。该算法通过将极化联合谱MUSIC函数视为信号来向的概率密度函数,采用MCMC的MH抽样方法,能够在保持常规联合谱MUSIC算法高分辨能力的同时大大减少运算量,仿真结果验证了算法的有效性。     

矢量水听器扩展孔径线阵方位估计技术

矢量水听器由声压水听器和质点振速水听器复合而成,可以同时测量声场中的声压和质点振速的正交分量,将矢量水听器布成阵列对目标方位进行估计.在不增加阵元个数的情况下,可以把阵布成稀疏阵来增加阵孔径,提高对目标方位的估计精度.按照耐奎斯特空间采样定理,阵元间距超过半波长将会带来方位估计的周期性模糊.该研究利用扩展孔径矢量线阵对目标进行方位估计,以及研究如何去掉方位估计中的周期性模糊,最终获得目标方位的高精度无模糊估计.研究结果表明,在相同的信噪比条件下,利用扩展孔径矢量线阵可获得比具有相同输出路数的声压阵更好的方位估计性能.     

相干分布式目标一维波达方向搜索迭代估计方法

在信号源角分布函数具体的数学形式未知的情况下,基于角分布函数共轭对称性约束条件,提出了一种相干分布式目标一维波达方向搜索迭代估计方法,该方法不用多维参数搜索,并适用于角信号分布函数形式不同的分布式目标同时存在的情况。     

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.     

利用空间平滑的协方差秩最小化DOA估计方法

针对传统波达方向角估计算法在相干信号及非均匀噪声下估计精度差、分辨率低的问题,基于空间平滑方法,提出一种接收信号协方差矩阵秩最小化波达方向估计方法．在传统空间平滑方法的基础上,所提算法将接收信号协方差矩阵分别左右乘交换矩阵以得到空间后向平滑协方差矩阵;而后基于平滑矩阵的低秩性,将协方差矩阵重构为无噪声协方差矩阵;最后利用传统MUSIC算法实现波达方向估计．仿真结果表明,与传统MUSIC算法、基于矩阵补全理论的MUSIC算法和秩迹最小化算法相比,所提算法能较好地抑制非均匀噪声影响,且在相干条件下具有较好的波达方向估计性能．