单电磁矢量传感器DOA和极化的同时估计

针对单个电磁矢量传感器,提出基于四阶累积量的极化域虚拟ESPRIT二维波达方向(DOA)和极化参数同时估计算法。该方法借助累积量操作提取信号在极化域的旋转不变结构,并利用虚拟ESPRIT方法同时估计信号的二维DOA和极化参数,它可以分辨多个极化域可分的非高斯信号。给出的仿真结果验证了算法的可行性和有效性。     

电磁矢量阵中基于PARALIND分解的相干DOA估计算法

将电磁矢量传感器阵列参数估计问题与平行线性相关剖面模型(Parallel profiles with linear dependencies, PARALIND)相结合,利用PARALIND分解,提出了一种线性电磁矢量阵中相干信号波达方向(Direction of arrival, DOA)估计算法。该算法能够实现对电磁矢量阵中相干信源的角度估计,同时能得到相应的相干系数矩阵,其估计过程无需谱峰搜索,对均匀线阵以及非均匀线阵都适用。该算法角度估计性能优于传统的前后向平滑借助旋转不变性进行信号参数估计(Forward backward spatial smoothing-estimation of signal parameters via rotational invariance techniques, FBSS-ESPRIT)算法和前后向平滑传播算子(Forward backward spatial smoothing-propagator method, FBSS-PM)算法,且对于角度相隔较近的相干信源,该算法也能进行有效的辨识与估计。     

电磁矢量阵中基于平行因子压缩感知的角度估计算法

将平行因子框架与压缩感知理论相结合,解决了电磁矢量传感器阵列中的波达方向估计问题。首 先将接收信号构建成平行因子模型,然后结合压缩感知理论,对平行因子模型压缩。根据三线性交替最小二乘算法对压缩后的平行因子模型进行分解,最后利用信号的稀疏性,得到波达方向估计。借助压缩过程,本文算法降低了传统的平行因子算法的计算复杂度,节约了 存储空间。本文算法无需谱峰搜索,且同时适用于均匀线阵和非均匀线阵。该算法的角度估计性优于ESPRIT算法,且接近传统的基于平行因子模型的角度估计算法,仿真结果证明该算法的有效性。     

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.     

基于谱峰斜率进行变步长搜索的DOA估计方法

针对经典Capon方法存在计算量和存储量庞大、运行时间长、精准度不高的问题,提出一种低复杂度变步长的搜索算法.该方法首次搜索使用大步长的Capon算法,根据谱峰值确定波达方向(DOA)检测范围并求出其斜率值;然后根据斜率首次小于零确定谱峰在其左侧,记斜率小于零点为P,并从点P-2处开始向右进行变步长搜索;最后进行变步长的迭代逼近,得出期望信号的估计角度.所提方法避免了谱峰穷尽搜索,降低了计算量.仿真实验证明,在相同的信噪比下,所提算法准确性的精准度有近9倍的改善;在不同的信噪比下,所提算法的分辨成功率更高;同时,所提算法的均方根误差均明显优于经典的Capon算法.     

DOA和频率联合估计高分辨算法

提出了一种基于双L型阵列结构针对空间非相干多个窄带信号源的中心频率、方位角和俯仰角三维参数的联合估计方法.该方法首先利用阵列接收数据构造时空矩阵,进而对时空矩阵进行特征分解,信号的三维参数由特征值和对应的特征向量直接得到.该方法不需要进行谱峰搜索,运算量小,可实现频率、方位角和俯仰角的同时估计与自动配对,具有较高的分辨率,同时解决了角度兼并问题,在无线电通信领域有很好的应用前景.给出的计算机仿真结果证明了该方法的有效性.     

基于多对称虚拟变换的二维波达方向估计算法

提出一种多对称虚拟变换二维波达方向估计算法,通过对阵列进行多对称虚拟变换,得到多个分别关于原阵列对称的虚拟阵列,进而构造虚实平移不变子阵。利用该平移不变虚拟子阵的旋转不变因子,获得信号源的俯仰角,经多信号分类(MUSIC)一维搜索获得信号源方位角,方位角和俯仰角可自动配对。由于使用了各虚拟变换阵列的累加数据,累加运算使得各虚拟阵列数据的正负误差相互抵消,显著降低了虚拟变换矩阵导致的虚拟阵列和真实阵列之间的数据误差,提高了二维波达方向的估计精度。仿真实验研究了所提算法在信噪比、快拍数变化情况下,二维波达方向估计的均方根误差和成功率性能,证明了所提算法的有效性。     

基于COLD阵列的联合稀疏重构信号DOA估计方法

针对窄带和宽带两种情形,提出了一种基于同点正交磁环偶极子矢量天线（Co-centered orthogonal loop and dipole,COLD）阵列的联合稀疏重构信号波达方向（Direction-of-arrival,DOA）估计方法。该方法首先构造极化-空间域协方差矩阵,并对其第一列进行稀疏表示,在此基础上利用COLD阵列可视为相互垂直的磁环阵列和偶极子阵列这一特点,采用l2-范数约束下的凸优化（l1-范数）联合稀疏重构技术实现信号DOA估计。仿真实验表明,该方法较之现有方法具有分辨力高、估计精度高等优点。     

基于双频互质阵列的DOA估计方法

本文提出了一种利用双频工作模式提升互质阵列DOA估计最大可分辨率信号源数目的方法,通过选择单个合适的额外工作频率获取额外不同位置的差协同阵虚拟阵元,进而填充参考工作频率下互质阵列差协同阵中两个缺失的虚拟阵元。相比于单频工作模式,双频工作模式获取了更多均匀分布的虚拟阵元,DOA估计的自由度得到了提升,实现了对更多非相干信号源的DOA估计。     

互质线阵中一种基于共轭增广的DOA估计算法

论文开展互质线阵下的空间谱估计研究。通过利用信号二阶统计量的共轭增广特性,提出互质阵下基于共轭增广的酉旋转不变性进行信号参数估计 (Conjugate augmented unitary estimation of signal parameters via rotational invariance technique, CA-UESPRIT)波达方向(Direction of arrival, DOA)估计算法。该算法先利用不同时长间隔下接收信号的二阶统计量,构造共轭增广虚拟阵列以扩展阵列孔径和提高空间自由度。然后采用基于互质特性的联合UESPRIT算法实现DOA估计。相比于传统互质线阵下的联合UESPRIT算法,CA-UESPRIT算法DOA估计性能更优。此外,通过酉变换可以将ESPRIT算法的协方差矩阵从复数域转化到实数域,降低了复杂度的同时保证了测向精度。仿真结果证实了所提算法的有效性。     

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.     

Improved Capon Estimator for High-Resolution DOA Estimation and Its Statistical Analysis

Despite some efforts and attempts have been made to improve the direction-of-arrival (DOA) estimation performance of the standard Capon beamformer (SCB) in array processing, rigorous statistical performance analyses of these modified Capon estimators are still lacking. This paper studies an improved Capon estimator (ICE) for estimating the DOAs of multiple uncorrelated narrowband signals, where the higher-order inverse (sample) array covariance matrix is used in the Capon-like cost function. By establishing the relationship between this nonparametric estimator and the parametric and classic subspace-based MUSIC (multiple signal classification), it is clarified that as long as the power order of the inverse covariance matrix is increased to reduce the influence of signal subspace components in the ICE, the estimation performance of the ICE becomes equivalent to that of the MUSIC regardless of the signal-to-noise ratio (SNR). Furthermore the statistical performance of the ICE is analyzed, and the large-sample mean-squared-error (MSE) expression of the estimated DOA is derived. Finally the effectiveness and the theoretical analysis of the ICE are substantiated through numerical examples, where the Cramer-Rao lower bound (CRB) is used to evaluate the validity of the derived asymptotic MSE expression.

     

十字阵的单基地MIMO雷达中一种低复杂度的二维DOA估计算法

提出了在单基地多输入多输出(Multiple-input multiple-output,MIMO)雷达中的基于十字阵的一种低复杂度的二维波达方向(Direction of arrival,DOA)估计算法。该算法利用传播算子法(Propagator method,PM)避免了协方差矩阵的构造及其特征值分解,也无需谱峰搜索,从而大大降低了运算的复杂度;同时该算法可实现方位角和仰角的自动配对。本文算法的性能在高信噪比下逼近借助旋转不变技术估计信号参数(Estimation ofsignal parameters via rotational invariance techniques,ESPRIT)算法。文中还推导了目标方位角和仰角的均方误差。仿真结果证明了该算法的有效性。     

互耦效应下多组相干源的波达方位估计算法

对于实际环境中存在的多径现象和阵元间的互耦效应,提出一种互耦效应下针对相干源的波达方向估计算法。首先,通过波达方向矩阵法利用二阶矩求出互耦效应下的广义导向矢量;然后对广义导向矢量进行 子空间平滑,通过矩阵变换得到一个线性约束下的规划问题,实现相干源方位和互耦系数的级联估计。该算法只需利用二阶矩求得广义导向矢量,相比常规的四阶累积量方法,减少了计算量;本文算法在解互耦和解相干过程中都没有损失阵列孔径,极大提高了阵元利用效率。计算机仿真结果验证了该算法的有效性。     

基于AVS和稀疏表示的鲁棒语者声源DOA估计方法

基于声学矢量传感器（Acoustic vector sensor,AVS）和空间声源稀疏表示理论,进行了鲁棒的高精度语者声源到达角（Direction of arrival,DOA）估计方法研究。考虑混响和加性噪声影响,本文推导了AVS接收信号的向量化的协方差矩阵模型,设计了过完备字典,依此建立声源的空间稀疏表示模型,最终通过求解稀疏空间谱获得鲁棒的DOA估计。本文进行了大量的不同混响和加性噪声条件下的仿真实验和实际环境中的DOA估计实验,实验结果表明,本文提出的语者声源DOA估计方法在信噪比5~30 dB范围内可获得均方根误差（Root mean square error,RMSE）小于1°的估计精度。在实际环境中也取得了2~10°误差的DOA估计结果。     

一种实用的盲波束形成和DOA估计方法

基于子空间分解的原理对相关文献的方法进行了改进.用平均时间延迟协方差矩阵的奇异值分解代替传感器数据矩阵的奇异值分解,大大地提高了运算速度,使模型和算法能更有效地应用于实际情况.同时仿真实验和海上实测数据结果表明,该方法能很好地实现方位估计和信号恢复,而且性能更佳.