一种改进的二维虚拟ESPRIT算法-虚拟波达方向矩阵法

二维虚拟ESPRIT算法对子阵列内部结构要求低,但在低信噪比环境下,其估计误差较大。提出一种改进的二维虚拟ESPRIT算法,该算法具有二维虚拟ESPRIT算法的优点,但在低信噪比条件下他的估计误差更小,算法运算量更低。计算机仿真实验表明了改进的二维虚拟ESPRIT算法的有效性。     

二维虚拟ESPRIT算法

本文通过构造出一特殊阵元阵列,提出了一种全新的二维ESPRIT算法--二维虚拟ESPRIT算法.它具有计算量极低、估计效果好、子阵列要求低等优点,并且通过采取一定措施,可以适用于各种情况,使得本文方法具有较强的灵活性和实用性.     

基于改进ESPRIT算法的波达方向估计

把经典的波达方向估计算法应用于均匀圆阵智能天线是一个重要的研究课题。通过预处理技术把均匀圆阵转换成虚拟均匀线阵,为了解决噪声造成信号子空间的扰动问题,提出了两种总体最小二乘ESPRIT（TLS—ESPRIT）;为把ESPRIT算法应用于均匀圆阵,引入了模式空间的ESPRIT算法。通过建立恰当的数学模型,对上述各算法的均匀线阵和均匀圆阵上的性能进行仿真和对比分析。仿真结果证明,两种改进的算法性能均好于基本的ESPRIT算法。     

基于MIMO雷达虚拟阵列的二维波达方向估计算法

基于L型配置MIMO雷达系统,提出了一种利用MIMO雷达单次回波的二维波达方向估计新算法。该算法通过单次回波信号形成的虚拟阵列数据来构造两个具有特定关系的矩阵,再用这两个矩阵构造一个波达方向矩阵,根据该矩阵的特征值和特征向量之间的关系,导出了目标方位角和高低角的闭式解。该算法不涉及二维谱峰搜索,计算量小,且不存在参数的配对问题;此外,当发射阵元数大于2时,其估计的最大目标数可大于或等于接收阵元数。计算机仿真结果证明了该算法的正确性和可行性。     

多径环境中二维波达方向估计的子空间平滑算法

在双平行线阵的基础上,提出了一种可在多径环境下估计二维波达方向的新算法.算法充分利用了信号在空间和时间上的特性,能估计的来波方向最多可达到(2M-1)(M-1)(M为天线阵元对数),估计过程中不需要角度搜索和参数配对过程,而且能根据不同的用户对相干来波实现分组.仿真试验结果证明了这种方法的有效性.     

基于MIMO技术的二维波达方向估计

传统的L型阵相比面阵精简了阵列结构,以较少的阵元实现二维波达方向估计,但是波达方向估计性能受到物理孔径限制。本文将MIMO技术和L型阵结合,提出一种基于MIMO技术的L型阵二维波达方向估计方法。该方法通过MIMO等效虚拟阵列原理,将L型阵等效为一矩形平面阵列,然后在等效矩形阵列的基础上,采用MUSIC进行二维波达方向估计,以L型阵的物理孔径实现矩形平面阵列的估计性能。本文推导了二维波达方向估计的CRB,计算机仿真实验证实了所提方法的有效性。      

基于MUSIC算法随机分布阵列的波达方向估计

本文主要应用DOA估计的子空间法多重信号分类算法(Multiple Signal Classification,MUSIC),对比分析了60元C60笼形规则阵列和随机分布阵列DOA估计的性能,旨在探讨设计具有高分辨率DOA估计性能阵列的可行性。仿真结果表明:在没有噪声的情况下,随机阵列DOA估计效果和规则阵列估计效果几乎没有区别,而在有噪声的情况下,随机阵列的DOA估计效果明显变差。     

用于信号波达方向估计的共轭ESPRIT算法及其性能分析

针对阵列天线的波达方向估计问题,给出了一种新颖的ESPRIT算法--共轭ESPRIT算法(C-ESPRIT).此算法利用阵列单元输出信号的共轭信息,得到整个阵列输出的协方差矩阵,通过对此矩阵的特征分解,并构造运算矩阵,最终求得信号的波达方向.仿真实验表明,C-ESPRIT算法不仅克服了传统ESPRIT算法在阵列单元数与信源数相同时不能可靠测向的不足,并且对信号波达方向的分辨能力和测角精度也显著高于传统的ESPRIT算法,因此,C-ESPRIT算法具有更广泛的适应性和更优越的测向性能.     

一种基于双平行线阵相干源二维波达方向估计的新方法

提出一种基于双平行线阵有相干信号源存在情况下二雏波迭方向估计的新算法。该算法根据阵列结构的特点形成6个需要的相关矩阵，然后构造一个特殊大矩阵并经特征分解获得信号子空间的估计，最后利用2-D ESPRIT方法实现二维角度估计。无论是否存在相干源，新算法都能精确估计出二维到达角，而无需进行谱峰搜索，从而解决了信号参数配对问题。最后用计算机仿真验证了该算法的有效性。     

一种低复杂度的ESPRIT新算法

该文提出了一种基于QR分解的Power-ESPRIT (以下简称QP-ESPRIT算法) 新算法。首先使用采样数据协方差矩阵的幂(Power)获得噪声子空间的估计,然后对噪声子空间进行QR分解并使用R矩阵估计信源个数,提出了无特征分解的信源个数检测算法SDWED算法。进而,信号子空间的特征向量就可以由Q矩阵确定,从而应用ESPRIT算法获得信源波达方向的估计。该算法不需要预先知道信源个数的先验知识以及分离信号与噪声特征值的门限。在确定信源个数和子空间估计的同时,本文算法与传统的基于奇异值分解算法相比,具有近似性能时却拥有较低的计算复杂度。仿真结果证明了该方法的有效性。     

TD-SCDMA中DOA估计的一种ESPRIT算法

智能天线是TD-SCDMA系统的关键技术之一,其核心为波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计和波束形成算法。目前大多数DOA估计算法都是以均匀线阵为基础,而TD-SCDMA采用的是8阵元的圆阵列天线,因此,文中采用空间预处理技术,将圆阵虚拟到均匀线阵,再用ESPRIT算法进行DOA估计,最后通过仿真验证了该算法的可行性。     

一种改进的基于传播算子的二维DOA估计算法

针对面阵中的波达方向估计算法复杂度过大的问题,提出了一种改进的基于传播算子的二维面阵波达方向（Direction of Arrival,DOA）估计算法。该改进算法基于面阵平移不变性质,将原始子面阵在X和Y轴上分别平移得到两个子面阵,将两个子面阵相加得到虚拟子面阵,利用原始子阵和虚拟子面阵构造新的信号矢量,基于传播算子算法求出其特征值,特征值中的模值和相位值包含信源的二维角度信息,由此可求出自动配对的二维角度。与基于传播算子的二维DOA估计算法相比,该算法有效降低了运算复杂度,且保持性能相近。仿真实验验证了算法的有效性。     

基于数据共轭重排的修正ESPRIT信号DOA估计算法

本文介绍了将接收数据共轭重排的再利用,构造相关矩阵的修正ESPRIT算法.理论分析和仿真实验表明,该算法同经典的ESPRIT算法相比,在快拍次数有限时,可明显改善信号DOA估计的性能,且其计算量二者基本相当.     

空时虚拟DOA估计

智能天线是当前通信领域的热门技术之一。提出了一种基于智能天线的有效的超分辨二维DOA估计算法。该算法同时在空域和时域进行变换,产生大量虚拟阵元,使得阵列在空间的阵元数大量增加,实现了对二维DOA的有效估计。仿真结果验证了此结论。     

小卫星及多星测控的技术发展

本文从小卫星、星座飞速发展以及对测控通信系统新的要求出发，介绍了综合基带、连续波多波束相控阵天线的功能、特点及工作原理，提出了建立新型多功能智能化测控通信站的设想。     

一种快速DOA估计算法

MUSIC算法需要将天线阵列接收数据的协方差矩阵进行特征分解,并在全空域进行谱峰搜索。该算法具有很高的分辨力、估计精度及稳定性,但是运算量巨大,难以实时实现。通过对等距线阵特点及MUSIC算法的研究,提出了一种无需特征分解和在全空域进行谱峰搜索的快速算法,算法采取降维处理的方法快速估计信号子空间,然后根据基于阵列一次快拍的FFT算法粗略估计的局域信号空间进行谱峰搜索,从而有效降低了算法的计算量,理论分析和计算机仿真结果证明了该算法的有效性。     

基于传播算子的宽带谱相关测向算法

考虑宽带源波达方向（DOA）估计问题,提出了一种基于传播算子的宽带谱相关测向算法。该算法通过循环相关运算降低了噪声和干扰对估计结果的影响,通过多尺度布阵可以获得高精度无模糊二维DOA估计。此外,该算法不需要谱峰搜索,具有计算复杂度低的优点。计算机仿真验证了算法的有效性。     

异步DS-CDMA系统中基于矩阵点除算法的DOA估计

针对异步DS-CDMA系统中的多用户环境,本文提出了一种低复杂度的DOA估计算法——矩阵点除算法。该算法通过对感兴趣信息的逐次分离,实现了DOA的逐路径估计。算法具有两方面显著优势:(1)克服了传统的DOA估计算法在路径总数大于天线阵元数时不能工作这一缺陷:(2)避免了计算复杂的特征值分解运算,大大降低了算法复杂度。仿真实验验证了算法的有效性。