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。     

二维谐波分析的子空间旋转技术——二维ESPRIT

本文将参数估计的旋转不变技术(ESPRIT)应用到二维正弦谱估计,并给出了完整的算法。与其它二维谱估计算法相比,二维ESPRIT不但具有优越的性能,而且需要极小的运算量,因为它完全避开了多项式搜索(包括二维和一维)。另外,做为一种分维处理技术,二维ESPRIT几乎不带来阵列有效孔径的减小。     

一种基于L阵的二维解相干测向算法

本文对高斯白噪声环境下基于L型阵列二维测向的ESPRIT算法进行了改进.该算法利用阵列结构特点通过平滑原理获得3个互相关矩阵,然后由3个矩阵构造一个特殊大矩阵并对其进行奇异值分解来估计信号子空间,最后利用2D-ESPRIT方法实现二维测向.该算法估计精度高,运算量小,能够对相干信号进行估计.     

基于虚拟阵列的波达方向、载频和极化参数联合估计

针对电子侦测系统中对多个信源方位、载波频率以及极化状态等信息同步提取的要求,该文通过将原始正交偶极子物理阵列的多个时域输出在空间域上扩展为虚拟传感器阵列,提出了一种基于波达方向矩阵法的二维方位角、频率和二维极化状态联合估计的新方法。虚拟传感器阵列的理论孔径为物理阵列的数倍,解决了ESPRIT类算法阵列孔径损失的问题,具有了在低信噪比、多辐射源环境下更强的适应能力;该方法无需谱峰搜索,各参数在求解过程中自然配对,可以以很小的计算量达到与ESPRIT方法相似的性能或以一定计算量为代价换取高得多的性能。算法对于传感器阵列的结构无特殊限制,具有很好的理论价值以及应用前景。理论分析与计算机仿真实验都证明了算法的有效性。     

色噪声背景下的二维谐波频率估计

针对色噪声背景下的二维谐波频率估计问题,本文提出了拓广的二维ESPRIT算法.该算法对二维MA模型的噪声具有比较好的抑制能力.同时,对于二维频率配对问题,本文给出了一种更为简便的方法.仿真实验验证了算法的正确性.     

均匀阵列下二维TLS-ESPRIT改进算法的研究

通过对均匀阵列下二维TLS-ESPRIT算法的研究,将一维ESPRIT改进算法推广到二维领域,在二排平面均匀直线阵模型中使用同一排几何阵列构造两个子阵列,即将阵元为M的阵列够造成由前M-1个阵元构成的子阵列和后M-1个阵元构成的子阵列,从而增加了阵列的有效孔径,提高了信源波达方向的估计精度,并通过MATLAB仿真,给出了不同信噪比情况下,改进算法与原算法的性能比较,证实了该算法的有效性。     

基于阵列流型盲辨识的MIMO雷达二维DOD和二维DOA联合估计

MIMO（Multiple Input Multiple Output）雷达基于分集增益理念,使其相对于相控阵雷达,在目标探测、参数测量、多目标分辨及干扰识别和抑制等方面具有明显优势.目标角度估计是雷达目标参数测量的核心内容,也是雷达对空域目标进行定位和跟踪的前提.本文基于双L型阵列,提出了一种高精度低复杂度的双基地MIMO雷达二维离开角和二维到达角联合估计的新算法.通过对匹配滤波后的阵列接收数据进行子空间分解,实现了阵列流形矩阵的盲辨识,进而获得目标二维到达角和二维离开角的闭式解.所提算法估得的收发四维角（二维离开角和二维到达角）能够自动配对,与2-D ESPRIT（Two Dimensional Estimating Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques）算法相比,运算复杂度约是其三分之一,角估计性能相当.仿真实验证明了所提算法以较低的运算复杂度,实现了对目标收发四维角的高精度联合估计.     

利用两次奇异值分解实现二维ESPRIT参量配对

本文主要讲述了一种ESPRIT的改进算法，该算法利用两次奇异值及一次SCHUR分解从而实现对ESPRIT各维估计参量的配对。该方法采用了二排均匀直线阵并附加一阵元，以此来对阵列进行两次子阵分解。利用子阵信号数据矩阵中包含的信号空间的旋转不变性质，借助于矩阵束方法求解出信号的二维到达角，仿真结果证实了该算法的有效性。     

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.     

一种新的二维空间谱估计方法——二维组合阵列ESPRIT

本文提出了一种新的二维空间谱估计方法:二维组合阵列(combined array)ESPRIT法简称2DCA-ESPRIT。它在ESPRIT的基础上,利用并列线阵的各种阵元组合形式,实现了对相干和非相干窄带信号源的二维参数估计,模拟实验表明,该方法在性能及时效方面较二维MUSIC方法均有明显的优势.