宽带混合信号的快速DOA估计算法

针对均匀线列阵,在宽带混合信号(不相关和相干信号共存)情形下,提出了一种DOA快速估计新算法。利用阵列协方差矩阵的Hermitian性,通过酉变换将各频点的复数据矩阵映射为实矩阵,通过实值化的TOFS法先直接估计出宽带非相关信号的DOA;然后利用空间差分技术,在各个频点上得到只含相干信号的数据协方差矩阵;通过Toeplitz矩阵重构,在不降低阵列孔径的条件下,可实现相干信号的解相干,再利用实值TOFS法可得到相干信号的DOA。由于算法是并行分别对不相关和相干信号进行DOA估计,在信源过载(信号数大于阵元数)的情形下,算法依然有效,同时由于实值化,算法的计算复杂度较小。仿真结果验证了算法的有效性。     

基于实值特征值分解的求根MUSIC算法

针对非圆信号DOA估计问题,提出了一种基于实值特征值分解(Eigenvalue decomposition,EVD)的求根MUSIC算法.首先利用非圆信号为实值信号的特点,将阵列上的接收数据及其共轭用欧拉公式转换为实值正弦与余弦数据,然后将正弦与余弦数据进行串联,从而扩展了数据维数.由于采用实值矩阵的EVD,因此在EVD阶段的运算量简化为复值EVD的1/4.根据EVD后获得的信号与噪声子空间的特点,对噪声子空间和导向矩阵进行重构以便于可以使用求根MUSIC算法获取对DOA的估计.仿真实验验证了本文算法的有效性.     

一种利用非圆信号特点的实值DOA估计算法

针对非圆信号波迭方向(DOA)估计问题,提出了一种ESPRIT类的实值DoA估计算法.根据信号源为实数的特点,分别求取接收数据的实部和虚部,形成实值数据,并对其加以重新组合,提高了数据利用率,减少了运算量,在此基础上利用新构造数据的结构特点形成一个实值对角矩阵,进而得到一种ESPRIT类的DOA估计算法.该算法通过使用两个选择矩阵获得旋转因子,避免了信道附加相位对DOA估计的影响.仿真实验表明,该算法具有分辨力高、估计精度高以及稳健性强等优点.     

非圆传播算子DOA估计算法

传播算子方法(Propagator method,PM)是一种常用的波达方向估计算法,但传统PM算法在阵元数较小时估计精度较低.本文针对非圆信号,提出了一种非圆传播算子DOA估计算法.该算法首先对接收信号进行扩展,而后对扩展信号进行子阵划分,最后利用PM方法获得非圆传播算子.算法将信号的非圆特性与传统PM算法相结合,既具有传统PM算法无需计算协方差函数的特点,又去除了峰值搜索过程,减小了算法运算量.同时非圆特性的引入,使算法估计精度有了大幅度提高.通过计算量分析说明了算法的计算复杂度较小,并通过仿真验证了算法的有效性.     

基于内插阵列变换的扩展传播算子实值算法

针对内插阵列变换(VIA)思想在非圆信号波达方向(DOA)估计算法中的应用问题,提出一种基于内插阵列变换的扩展传播算子实值算法——VIA-EPM实值算法。利用真实阵列流型与虚拟阵列流型之间的变换矩阵,将真实阵列输出转换为虚拟阵列输出,再根据信号源为实数的特点,分别求取虚拟阵列输出的实部和虚部,将其串联组合,扩展阵列输出的维数,通过对扩展阵列输出矩阵进行分块并得出扩展传播算子,进而得到一种传播算子(PM)类的DOA估计算法。仿真实验表明：存在阵元位置误差的情况下,VIA-EPM实值算法通过对阵元位置校准数据进行内插阵列变换,取得与阵元位置校准的扩展传播算子实值算法(EPM实值算法)相当的估计性能,保持了阵列扩展能力、高估计精度以及高分辨力;并且在二维阵元位置误差情况下,其估计性能明显优于阵元位置未校准的EPM实值算法。结合VIA-EPM实值算法的计算复杂度分析可以看出：它同时获得了内插阵列变换技术以及信号非圆特性的优势;与复运算相比,其复杂度也相对降低。     

相干信号波达方向估计技术综述

在信号的传输过程中,由于信号反射和折射,导致多径传输产生相干信号。此时信号协方差矩阵出现秩缺,导致传统的超分辨波达方向估计（Direction of arrival,DOA）算法失效。针对相干信号的DOA估计算法被提出,这些算法通过利用阵列导向矢量的特殊性质,对协方差矩阵的秩进行恢复,从而达到解相干的目的。围绕着减小阵列孔径损失、增加可处理信号数量和提高估计精度等目标,新的相干信号DOA估计算法不断被提出,成为阵列信号处理方向的一个研究热点。本文介绍了相干信号的产生和其对DOA估计的影响,给出了相干信号的阵列模型,根据解相干方式的不同,将各种相干信号的DOA估计算法进行分类,并逐类进行阐述,最后展望了相干信号DOA估计未来的研究方向。     

一种新的高分辨稳定阵列信号估计算法

为提高信号的分辨率,提出了一种新的基于均匀线阵的高分辨稳定的阵列信号方向(DOA)估计方法。主要利用阵列接受数据的自相关矩阵进行特征分解,得到最大特征值所对应的最大特征向量。按一定的方式对最大特征向量数据进行重排,构成新的矩阵,通过SVD分解获取信号的噪声子空间,然后利用特征空间的正交性进行DOA估计。新方法由于新构矩阵的特殊性能实现相干和非相干信号的同时分辨,能克服常用阵列信号估计MUSIC法信噪比门限较高以及常用解相干平滑算法(FBSS)无法完全利用阵列接受数据自相关矩阵的固有缺陷。大量的计算机仿真实现表明,方法是一种高分辨、高稳定性的DOA估计算法。     

宽线性波束形成技术综述

在圆信号的假设条件下,传统的线性波束形成技术仅仅利用了天线阵列观测矢量的协方差矩阵。然而,现代通信领域中的很多人工调制信号具有非圆特性,观测矢量不仅存在协方差矩阵,还存在伪协方差矩阵。宽线性波束形成技术是针对非圆信号环境提出的一类新技术,该类技术通过构造一个包含天线阵列观测矢量及其共轭的扩展观测矢量,建立有利于特定方向信号接收的目标函数及约束,推导出相应的扩展权重矢量。同传统线性波束形成技术相比,宽线性波束形成技术对非圆信号的接收性能有了明显提升,近年来,该类技术成为国内外研究热点之一。本文介绍了圆信号和非圆信号定义,给出了阵列模型并介绍了最小方差无畸变响应波束形成,对各种宽线性波束形成算法进行了综述,并对宽线性波束形成技术的下一步研究方向进行了展望。     

基于广义相位平滑的矢量阵列波达方向估计

研究如何利用信号的非圆性提高声矢量阵列信号波达方向(Directon of arrival,DOA)估计的精度.提出通过广义相位平滑预处理提高多重信号分类(Multiple signal classification,MUSIC)DOA估计方法特征子空间对数据协方差矩阵扰动的鲁棒性.该法适用于任意中心对称声矢量阵列,且无需子阵划分,不存在孔径损失,并可完成两个多径信号的解相干.仿真结果表明,广义相位平滑处理可明显改善恶劣条件下(低信噪比,小快拍教)基于MUSIC的非圆信号DOA估计精度.     

基于快怕矩阵重构的宽带相关信号DOA估计

针对相关信号空间平滑算法中阵列孔径损失的问题,提出了一种有效的去相关算法.该算法将直接数据快拍及其共轭反置矩阵构造一新的矩阵,通过对原数据矩阵和新矩阵的协方差矩阵的奇异值分解,再采用MUSIC算法对相关信号进行DOA估计,没有阵列孔径损失.仿真实验通过与MMUSIC算法和ISM算法及CSM算法相比较,验证了该算法的有效性.     

基于对称谱的宽带相干信号快速DOA估计

针对聚焦类宽带信号方位估计算法运算量较大的问题,提出了一种快速算法。首先利用矩阵的Toeplitz化重构,不用对阵列进行子阵分割,就可实现宽带信号的解相干;然后根据接收数据协方差矩阵的厄尔米特特性,利用酉变换将复数矩阵映射为实数矩阵,通过在实数域特征分解,降低了特征分解的计算复杂度;最后通过投影子空间正交技术,利用噪声子空间和共轭噪声子空间重新构造空间谱,根据谱对称性,在半谱内搜索即可得到信号的角度,同时使谱峰搜索的运算量降低了一半。理论分析及仿真结果表明,新算法无需聚焦运算,精度较高,运算量小,对宽带相干信号有效。     

一种基于FFT低复杂度的信道盲辨识算法

提出了一种适用于短突发信号的低复杂度基于FFT的信道盲辨识算法。算法基于MCR(minimum cross-relation)算法只需最小冗余度信息可求解出信道向量的特性,通过将其建立的线性方程经过FFT变换后再求解信道向量,并结合算法中的矩阵 的秩信息提出了一种快速阶数估计算法。仿真表明,该算法既克服了传统辨识算法对于短突发观测数据下性能不佳的缺点,又降低了原有基于FFT的信道盲辨识算法的复杂度和提升其对阶数的鲁棒性。     

实值化的修正传播算子测向算法

针对修正传播算子测向算法运算量大的问题,提出了实值化的修正传播算子算法。本算法利用酉变换将修正的传播算子变换成实矩阵,通过实值化的谱峰搜索取得了降低运算量的效果,并且保持了与修正传播算子算法一致的测向性能。最后,通过仿真比较了实值化的修正传播算子算法、修正传播算子算法、传播算子算法及多重信号分类算法的性能,验证了本算法在运算量和测向性能方面的优越性。     

基于互质阵的循环平稳信号低复杂度欠定DOA估计算法

针对现有大多数循环平稳信号DOA估计算法复杂度较高、估计精度低无法实现对有用信号的欠定估计问题,提出了一种基于互质阵的循环平稳信号低复杂度、欠定DOA估计算法.算法的主要思想是利用互质阵良好的稀疏特性,通过矢量化处理构造虚拟阵列模型,扩展阵列孔径,实现阵列自由度的提升.首先,算法构造了互质阵输出的循环自相关矩阵,然后进行矢量化处理得到最大连续虚拟阵元部分,给出其谱峰搜索的表达式.最后,为降低计算复杂度,对算法进行改进,应用多项式求根的方法直接求解DOA估计值.仿真结果表明,所提算法能实现对有用信号的欠定估计,计算复杂度较低,且相比于大多数的循环平稳信号DOA估计算法,所提算法估计自由度和估计精度有了进一步的提升.     

MIMO阵列中基于PM和降维变换的高效DOA估计算法

在这篇论文中,我们讨论MIMO阵列中的高效DOA估计方法。由于PM算法不需要对互相关矩阵进行特征值分解,也不需要对接收的数据进行奇异值分解,因此它的计算量可以显著的变小。因此MIMO阵列中基于PM算法和降维变换的DOA估计方法被提出了,而且这种提出的算法比PM算法有更低的计算复杂度。这种算法在没有频谱搜索的情况下效果很好。此外,它比PM算法的角度估计性能稍好。DOA估计中的估计误差的方差和克拉美罗界也可以导出。仿真结果验证了提出的算法的有效性。     

一种基于实值化技术的循环平稳DOA算法

针对EC—MUSIC算法的高维复矩阵计算量大、硬件实现成本高等缺点,提出一种基于实值化技术的循环平稳DOA算法．重新构造了具有中心厄尔米特性质的高维矩阵,将复数矩阵映射成实数矩阵进行处理,不仅具有信号选择特性,提高了算法性能,而且降低了算法的计算量,有利于算法实用化和通信产品小型化．仿真结果验证了所提出算法的有效性。     

估计相干与非相干信源的ESPRIT方法研究

在目前信号波达方向（Direction-Of-Arrival,DOA）估计中,常规ESPRIT算法是一种速度快、精度高的常用算法,但对于低信噪比下混合信号（同时含有相干与非相干信号）,常规ESPRIT算法难以估计出它们的DOA。结合解相干MUSIC和常规ESPRIT算法的优点,提出了一种新的估计相干与非相干信源的ESPRIT方法,新方法充分利用数据协方差矩阵的自相关和互相关信息来重构含有信号方位数据的新矩阵,再从它的特征值中解得信号的到达角。计算机仿真结果验证该方法在混合信号估计中的优越性和可靠性。     

压缩感知算法在阵列测向中的相干信号分辨

现有算法在进行信号重建时,需要原始信号的稀疏信息来控制初始原子集的大小和算法迭代的最大次数,这削弱了重建精度,增加了计算复杂度,限制了其实际应用能力。为了克服这个问题,提出了基于正交匹配追踪算法的改进算法。该算法将阵元个数作为假设稀疏度,在稀疏度未知的初始阶段扩展初始原子集。最后通过对测量信号的幅度进行阈值过滤以实现信号的分辨和信源数的估计。为解决测向人员面对监测软件所指示的多个信号示向度中,无法分辨哪些指示方向是同一个信号源所产生的折反射信号的问题,首次提出了基于压缩感知算法的相干关系分析和相干信号分辨的模型。实测数据结果表明,该算法在不同环境下可以清晰分辨相干信号,并且能够适应多种实验平台。     

基于改进MUSIC算法的宽带信号DOA估计

现有的波达方向（DOA）估计算法在估计被动探测系统中的宽带信号方位时,存在DOA估计结果偏差大、运算复杂度高等问题,难以满足信号实时处理的要求。为提高多源信号DOA估计的空间分辨率,提出一种基于S变换且不需要预估信号源个数的多重信号分类改进算法。根据宽带信号的频域特征,利用S变换处理阵列接收信号,得到多分辨的时频谱矩阵,同时构建时频域的阵列信号数据模型,结合信号功率谱矩阵呈联合对角化结构的特点,设计基于S变换的子空间谱估计公式。在此基础上,通过谱峰搜索进行DOA估计,实现多源宽带信号的声源定位。仿真结果表明,在信噪比范围为-15～10 dB的条件下,该算法的估计成功率始终保持在90%以上,相比TCT、CS＿TCT、CWT＿MUSIC算法,其具有较优的估计性能,并且无需预估信号源数。