车载雷达架设控制系统集成设计

针对强相干干扰背景中弱信号的波达方向(DOA)估计问题,提出了一种基于迭代算法的弱信号DOA估计新算法。首先估计强相干干扰的波达方向,然后将阵列划分成两个子阵,进行子阵波束形成来抑制干扰并提高待估计的弱信号的信干噪比,最后利用子阵相位中心偏移进行DOA估计,为提高弱信号的DOA估计精度对以上过程进行迭代运算。该算法在强相干干扰环境下能有效进行弱信号DOA估计,而且估计精度较高。理论分析和计算机仿真结果验证了算法的正确性和有效性。     

一种强干扰条件下微弱信号DOA估计的新方法

给出了一种基于均匀线性阵列的既能抑制强烈干扰,又能同时进行微弱信号DOA估计的算法。在已知强干扰源个数和入射方向的前提下,先使用改进的波束形成方法,在子阵上进行波束形成以抗干扰,再对加权后的子阵进行微弱信号的DOA估计。该方法的优点是当干扰和希望信号处在同一个波束内时,不需要提高信号的信噪比就可以正确地估计出信号的入射方向。理论分析和计算机仿真都表明该算法是有效的。     

加权子空间拟合相干信源二维波达方向估计

对均匀圆阵列(UCA)二维波达方向估计问题,运用相位激励模式波束形成技术,得到圆阵波束空间实值阵列流形。在波束空间内．研究了相干信源子空间分解技术和加权子空间拟合技术。计算机仿真表明,在波束空间内的加权子空间拟合技术具有良好的相干信源二维波达方向估计性能。     

强干扰背景下二维弱信号DOA估计的修正投影阻塞法

针对强干扰背景下的二维微弱信号波达方向(Direction of Arrival, DOA)估计问题,提出了一种基于修正投影阻塞的算法。该算法通过构造干扰子空间的正交投影矩阵作为干扰阻塞矩阵,对接收阵列信号做预处理,从而达到抑制干扰的目的。本文对提出的修正投影阻塞法进行了理论分析,并在常见二维阵型(如面阵、十字阵、Y阵)上进行仿真和性能对比,仿真结果表明:该方法无需已知干扰角度,在多个干扰条件下能有效估计弱信号的波达方向,且不损失自由度。      

一种基于期望信号预减除的稳健自适应波束形成方法

针对自适应波束形成中的期望信号自消除问题,提出一种干扰加噪声协方差矩阵重建稳健自适应波束形成方法。算法具有较低的计算时间复杂度。该方法首先使用波达方向估计技术得到期望信号的波达方向,其次对每两根相邻天线的接收信号进行特定的加权相减,能够减除阵列信号中的期望信号成分,继而得到不含期望信号且保留了干扰加和噪声的更新阵列信号,再次,使用更新阵列信号计算干扰加噪声协方差矩阵,最后计算得到加权矢量。理论分析给出了减除期望信号过程的原理和算法的复杂度,仿真结果表明,在16阵元情况下,所提算法的输出信干噪比(Signal to Interference plus Noise Ratio,SINR)性能比最优值低0.52 dB,因自由度损失造成的性能损失小于0.3 dB,综合性能优于其他对比的方法。     

一种基于空域滤波的空间谱估计方法

本文提出一种基于空域滤波的空间谱估计方法.对阵列进行相互重叠的子阵划分后,通过对子阵运用自适应波束形成方法实现对空间信号的空域滤波及干扰抑制,提高期望信号的信干噪比.提出对阵列中所划分的子阵运用二次组阵的方法,根据子阵间的位置关系以及各个子阵自适应滤波后的输出运用空间谱估计方法在指定的空间区域范围内实现对期望信号的DOA估计.仿真实验表明,相比常规谱估计方法基于空域滤波的空间谱估计方法有效地改善了期望信号所处的电磁环境,进一步提高了DOA估计的精度和抗干扰性能.     

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。     

拥挤干扰环境下的一种多载波扩频信号接收波束成形方法

针对拥挤干扰环境中的多载波扩频通信系统,提出了一种基于期望信号波达方向估计和干扰功率空间谱分析的波束成形方法。该方法首先利用多载波扩频调制信号的频率分集特性估计期望信号的波达方向,然后利用空间谱分析估计干扰信号的空间功率分布,在此基础上完成波束成形。该方法能够在拥挤强干扰环境下精确估计信号的波达方向,从而保证了干扰信号空间谱估计的有效性。仿真结果表明,即使干扰信号的功率显著强于期望信号,本算法仍然能够精确地估计出期望信号的波达方向,从而保证算法的有效性。     

二维子阵级相控阵空间谱估计方法

目前已提出的空间谱估计方法绝大多数需要已知所有阵元的数字化输出信号,即为基于阵元级的方法.我们对应用于相控阵雷达的二维子阵级空间谱估计方法进行了研究.采用简化的阵列流形,只需精确地确定子阵相位中心与增益,大大降低了对相控阵的校正成本与代价.但其有效的方向估计范围只在子阵的3dB波束宽度内,然而与波束扫描相结合可实现任意空间范围内的方向估计.通过引入加权网络对子阵输出进行后处理,提高了阵列处理的灵活性;构造了基于理想子阵方向图的简化阵列流形,克服了直接简化阵列流形方法的测向范围无法调整的局限性,并能更好地抑制旁瓣源.仿真结果证实了所提出方法的有效性.     

基于正交投影变换的宽带弱信号测向算法

为了解决强干扰环境下宽带多波束系统中弱信号的测向问题,提出了一种基于正交投影变换的弱信号测向算法。该算法根据强干扰方向构造干扰子空间的正交补子空间作为投影矩阵,对多波束频域数据进行变换,抑制强干扰对弱信号测向的影响。分析和仿真实验表明,算法能够有效抑制强干扰的影响,实现邻近弱信号的正确测向,提高了弱信号的分辨概率。     

基于最优子阵划分ESPRIT的任意线阵高精度DOA估计算法

为了提高任意阵列的波达方向(direction of arrival, DOA)估计性能,从对子阵阵元选取进行优化的角度出发,提出了基于最优子阵划分旋转不变信号参数估计技术(estimation of signal parameters via rotational invariance techniques,ESPR...     

强干扰背景下相干弱目标DOA估计算法

针对强相干干扰环境下弱信号的DOA估计问题,提出了一种小采样数的相干信源DOA估计算法。该算法首先通过修正的Toeplitz算法实现了对相干目标的解相干,然后基于干扰阻塞法剔除了强干扰的影响,从而可获得真实的弱信号空间方位。所提算法对非平稳噪声有较好的抑制性能,可适用于小采样数的环境。此外,该算法相对松弛算法、高阶累积量算法等信号分离方法,具有运算量小的优势。计算机仿真结果表明,新算法具有较好的测向性能,能在电子战环境下有效估计出目标信源的空间方位。     

一种适用于MIMO雷达的低复杂度二维DOA估计方法

 本文提出了一种适用于收、发共阵多发多收(MIMO)雷达的低复杂度二维波达方向(DOA)估计方法.该方法将MIMO雷达的虚拟二维阵列分解为多个构形相同但位置不同的虚拟子阵,通过一种基于预投影的ESPRIT算法得到同一目标二维DOA的多组估计值,极大地降低了运算量.并利用Kalman滤波器对这多组二维DOA估计值进行融合,提高了估计值的精度.同时,利用收、发对偶性对样本数据进行了重排,等效地将样本数加倍,进一步提高了二维DOA估计精度.数值仿真的结果证明了该方法的有效性.     

A new DOA estimation technique based on subarray beamforming

A new direction-of-arrival (DOA) estimation technique using subarray beamforming is proposed. Two virtual subarrays are used to form a signal whose phase relative to the reference signal is a function of the DOA. The DOA is then estimated based on the computation of the phase shift between the reference signal and its phase-shifted version. Since the phase-shifted reference signal is obtained after interference rejection through beamforming, the effect of cochannel interference on the estimation is significantly reduced. The proposed technique is computationally simple, and the number of signal sources detectable is not bounded by the number of antenna elements used. Performance analysis and extensive simulations show that the proposed technique offers significantly improved estimation resolution, capacity, and accuracy relative to existing techniques.     

基于极化敏感阵列均匀线阵的二维DOA估计

针对残缺电磁矢量传感器的极化敏感阵列多参数联合估计问题,该文提出一种基于正交偶极子的均匀线阵的2维波达方向(Direction-Of-Arrival, DOA)估计算法。首先,对极化敏感阵列的接收数据矢量的协方差矩阵进行特征分解,然后将信号子空间划分成4个子阵,根据旋转不变子空间(ESPRIT)算法分别求出其中1个子阵与其它3个子阵的相位差,再对不同子阵间的相位差进行配对,最后根据相位差求出信号的DOA估计和极化参数。由正交偶极子组成的均匀线阵使用极化MUSIC算法和传统ESPRIT算法无法进行2维DOA估计,该文提出的算法解决了这个问题,并且相较于极化MUISC算法降低了算法的复杂度。仿真结果验证了该文算法的有效性。     

共形阵列非圆信号波达方向估计算法

受共形载体变曲率结构的影响,各天线单元指向不尽相同,使得共形天线阵列呈现极化多样性。因此,共形天线阵列的建模过程中需考虑不同阵元的极化响应特性。基于柱面共形天线阵列的快拍数据模型,利用非圆信号的特性对阵列输出进行扩展,基于秩亏理论和子空间原理实现信号波达方向（DOA）估计,所提方法估计精度高,不需要参数配对。存在相干信源时,提出对扩展后的虚拟阵列进行划分,对划分出的子阵进行虚拟的空间平滑,实现解相干的预处理操作。仿真结果表明该方法能有效应用于柱面共形阵列非圆信号DOA估计,并提高了空间分辨率。      

六角形阵列相干信号二维DOA估计

提出了一种基于扩展重构相关矩阵去相干的二维DOA估计算法。针对六角形阵列的结构特点,首先对各个阵元的接收数据求其共轭矩阵来扩展阵列,扩展后的阵列分为3个六角形子阵列,以此为基础,求得各子阵列的自相关矩阵及互相关矩阵来扩展重构相关矩阵,从而实现解相干的目的,最后利用二维MUSIC算法进行DOA估计。该算法在不减少阵列有效孔径的前提下,增加了可估计相干源数目,并且能够得到较好的估计性能。最后,通过计算机仿真证实了该算法的有效性。      

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。