基于宽带均匀同心球阵列的低复杂度二维波达方向估计算法

该文提出一种基于宽带均匀同心球阵列(UCSA)的2维波达方向(2D-DOA)低复杂度估计算法.该方法将宽带UCSA输出信号转换为相位模式,并对其进行频率补偿,实现近似频率不变(FI)特性,从而降低宽带信号处理的计算复杂度.为了进一步降低2D-DOA估计的计算复杂度,该文提出基于FI-UCSA的降维多重信号分类(MUSI...     

基于NC-MUSIC算法的均匀圆阵DOA估计及性能分析

近年来基于非圆信号的DOA估计算法由于其优良的估计性能,受到越来越多的关注。在接收阵列为均匀圆阵的情况下,对入射信号进行方位角和俯仰角的联合估计。依据非圆信号的DOA估计数学模型及阵列模型,采用NC-MUSIC算法完成对均匀圆阵方位角和俯仰角的联合估计。通过计算机仿真,得出该算法对均匀圆阵方位角和俯仰角的估计是比较准确的,并且通过NC-MUSIC与MUSIC算法仿真性能的分析比较,得出在接收阵列为均匀圆阵的情况下,NC-MUSIC算法也优于MUSIC。     

采用方向域滤波的非圆信号测向方法

针对实际应用中多个非圆信号从某一先验已知角度范围内入射的情况,提出了一种采用方向域滤波的非圆信号测向算法。新算法首先利用非圆信号测向MUSIC(NC-MUISC)算法得到入射信号的空间谱,再利用信号先验入射角度范围将其空间谱函数在方向域进行滤波,得到虚拟扩展协方差矩阵,然后仿照NC-MUISC算法求得信号入射方向。仿真结果表明,新算法保持了NC-MUISC算法的阵列扩展能力,同时在分辨力和测向精度方面进一步提高,且先验角度范围越准确则算法性能越好,具有良好的实用价值。      

非圆信号多级维纳滤波MUSIC测向算法

为降低非圆信号的MUSIC(记为NC-MUSIC)测向算法的计算量,提出了基于多级维纳滤波的NC-MUSIC算法.首先,该算法将非圆信号特性用于多级维纳滤波算法,构造出扩展阵列输出矩阵,利用多级维纳滤波的递推特性求出信号子空间,而不需要估计样本协方差矩阵和对其特征值分解;其次,为了进一步降低算法的计算量,推导出信号子空间的谱峰一维搜索公式进行非圆信号谱峰搜索的计算,快速估算出目标的方位值.仿真结果和计算复杂度分析表明,新算法不但在均方根误差性能上与其他快速算法相似,均接近于NC-MUSIC算法,具有良好的估计性能,而且降低了NC-MUSIC算法的计算最,使其计算复杂度小于非圆信号扩展传播算子快速测向算法的计算复杂度.证实了新算法快速有效的估计性能.     

均匀圆阵的测向模糊研究

在高分辨阵列测向系统中,均匀圆阵(UCA)是一种广泛使用的阵列结构。利用均匀圆阵的阵列流形的微分几何作为分析工具,对实际中常用的几种均匀圆阵的测向模糊进行了大量的计算机仿真试验,定量地给出了这些阵列的测向模糊方向和相应的秩,揭示了均匀圆阵的测向模糊性能与其阵元数和孔径之间的关系,得出了一些有实际意义的结论。这对工程应用时均匀圆阵的选择和构造具有很强的参考价值和指导意义,可以避免系统设计的盲目性和随意性。     

TD-SCDMA系统基于MUSIC算法的DOA估计研究

针对传统DOA估计方法存在分辨率低,且现有多重信号分类算法不适用于TD-SCDMA系统等问题,研究了TD-SCDMA系统中基于MUSIC算法的DOA估计、基于TD-SCDMA系统均匀圆阵阵列模型,通过对其采用预处理技术,推导了TD-SCDMA系统中用于DOA估计的基本MUSIC算法和求根MUSIC算法,并通过仿真分析了影响DOA估计分辨率的因素。仿真分析表明,求根MUSIC算法具有更高的分辨率。     

基于内插阵列变换的非圆信号MUSIC算法

针对非圆信号的波达方向(DOA)估计问题,提出一种基于内插阵列变换的非圆信号MUSIC算法(VIA-NC-MUSIC算法)。利用真实阵列流型与虚拟阵列流型之间的变换矩阵,将真实协方差矩阵变换为虚拟协方差矩阵,再对虚拟协方差矩阵进行奇异值分解(SVD),利用信号子空间与噪声子空间的正交性,得出算法的空间谱函数。仿真实验表明:存在阵元位置误差的情况下,新算法通过对阵元位置校准数据进行内插阵列变换(VIA),取得与阵元位置校准的非圆信号MUSIC算法(NC-MUSIC算法)相当的估计性能,保持了高估计精度、阵列扩展能力等优点。     

Exponential and generalized Dolph-Chebyshev functions for flat-top array beampattern synthesis

For the flat-top array beampattern synthesis, a conceptually simple closed-form method without iterative work and heavy numerical calculations is desired. We are therefore motivated to look for a good template function for flat-top beampattern synthesis, such as Dolph-Chebyshev Function (DCF) for pencil-beam pattern synthesis. In this paper, two new template functions, Exponential Dolph-Chebyshev Function (EDCF) and Generalized Dolph-Chebyshev Function (GDCF) are derived from the original DCF, and the corresponding synthesis procedures in the Quadratic Programming (QP) method are also presented. From the simulation results using the proposed templates, it is shown that although the resultant beampatterns are not equi-ripple, both the mainbeam width and the Side-Lobes Level (SLL) of the synthesized beampatterns are controlled well, simultaneously, and the proposed methods can also be applied to synthesize arrays of different geometries including Uniform Linear Arrays (ULA) and Uniform Circular Arrays (UCA). The comparison between the two proposed template functions is also presented so that one can choose the proper synthesis template based on specified requirements.     

发射DBF预置零点波束控制技术

在介绍均匀线阵发射数字波束形成技术的基础上,对预置零点的控制问题进行了研究,将发射波束的零点控制描述为一个约束优化问题,并利用Lagrange乘子法得到了发射波束的最优权值.仿真结果表明,文中给出的方法对预置零点的发射波束控制是非常有效的.     

一种基于行加权的圆阵二维DOA估计改进算法

圆阵可以提供二维DOA估计,在相位模式空间下,UCA—ESPRIT算法具有计算量小、DOA参数自动配对等优点。然而与诸如UCA—RB—MUSIC等算法相比,其均方误差较大。为了保持UCA—ESPRIT算法原有的优点并减小DOA估计的均方误差,将行加权技术引入算法进行改进。     

基于模式空间的均匀圆阵方位估计性能研究

在建立了均匀圆阵数学模型的基础上,将模式空间与经典高分辨方位估计算法——多重信号分类法（MUSIC）应用到均匀圆阵方位估计（DOA）中;详细推导了模式空间虚拟均匀线阵的形成过程,并通过计算机仿真给出了MUSIC算法在虚拟均匀线阵下的方位估计成功概率、估计方差、估计偏差等随信噪比变化时的变化情况。仿真结果表明,随着信噪比的增加,基于模式空间将均匀圆阵变成虚拟线阵,方位估计性能有了明显提高。     

Fast music spectrum peak search VIA Metropolis-Hastings sampler

A fast MUltiple Signal Classification （MUSIC） spectrum peak search algorithm is devised, which regards the power of the MUSIC spectrum function as target distribution up to a constant of proportionality, and uses Metropolis-Hastings （MH） sampler, one of the most popular Markov Chain Monte Carlo （MCMC） techniques, to sample from it. The proposed method reduces greatly the tremendous computation and storage costs in conventional MUSIC techniques i.e., about two and four orders of magnitude in computation and storage costs under the conditions of the experiment in the paper respectively.     

离散傅里叶变换及变参考阵元特征法在相干信号估计中的应用

本文讨论理想条件下均匀线阵(ULA)对相干入射信号的高分辨测向问题。在分析经典多重信号分类法(MUSIC)对相干信号测向失效原因的基础上提出新算法,它利用1）离散傅里叶变换(DFT)估计入射信号数目;2）变参考阵元重构入射信号功率矩阵估计入射信号方位角。通过与经典MUSIC算法比较验证了该算法对相干入射信号估计的可行性,并经过进一步分析得出如下结论:1）文中介绍的算法在不减少阵列有效口径前提下能够对高度相干信号进行高分辨测向;2）在低信噪比条件下能够精确估计入射信号方位角;3）随着阵列中阵元数目的增加,阵列分辨率逐渐提高。      

基于四阶累积量的非圆信号测向方法

对通信系统中大量使用的BPSK等非圆信号测向,可以采用共轭扩展MUSIC(CE-MUSIC)算法,也可以采用基于四阶累积量的MUSIC-like算法。CE-MUSIC算法没有利用高阶信息,MUSIC-like算法没有利用信号的非圆信息,性能均受限。该文提出的四阶扩展MUSIC(FO-EMUSIC)算法利用了非圆信号在四阶累积量中的信息,分辨力和测角精度明显优于MUSIC-like算法,略优于CE-MUSIC算法,可测向阵元数大于CE-MUSIC算法和MUSIC-like算法。针对均布线阵,为减小计算量,还提出了FO-EMUSIC/ULA算法。仿真实验验证了FO-EMUSIC算法的优良性能。     

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。     

gold-MUSIC based DOA estimation using ULA antenna of DS-CDMA sources with propagation delay diversity

Direction of Arrival (DOA) estimation using gold-MUSIC is achieved for Uniform Linear Array (ULA) antenna based Direct-Sequence Code Division Multiple Access (DS-CDMA) sources having different Propagation Delay. The DOA is estimated by different MUSIC (Multiple Signal Classification) algorithms for M signal sources with Phase Shift Keying (PSK) transmission in presence of Additive White Gaussian Noise (AWGN). Spatial spectrum, computational efficiency and Root Mean Square Error (RMSE) of DOA estimation using gold-MUSIC over MUSIC and Root-MUSIC algorithms are studied meticulously. The effects of number of ULA elements, Data length and arrival angle on RMSE of DOA are also conferred here.     

多测量向量模型下的修正MUSIC算法

压缩感知多测量向量(MMV)模型用于解决具有相同稀疏结构的多快拍问题,在传统阵列信号处理应用中多重信号分类(MUSIC)方法是一种常见的方法,但当快拍数不足(低于稀疏度)时其性能将急剧恶化。Kim等人(2012)推导出一种修正的MUSIC谱,并将压缩重构方法和MUSIC算法结合提出压缩感知MUSIC算法(CS-MUSIC),能够有效克服快拍数不足的问题。该文将Kim等人的结论扩展到一般情形,并基于传统的MUSIC谱和CS-MUSIC谱提出一种修正的MUSIC算法(MMUSIC)。仿真结果表明所提算法能够有效克服快拍数不足的问题,并且具有比CS-MUSIC算法和压缩感知贪婪算法更高的重构概率。     

均匀圆阵二维波达角估计的Cramer-Rao界

均匀圆阵(UCA)是一种应用广泛的具有二位波达角估计能力的平面阵列。为了从理论上分析不同阵列参数下到达波方位角(AOA)、仰角估计精度,推导了均匀圆阵二维波达角估计的性能界,以此为基础分析了阵列孔径、阵元个数、快拍数以及来波仰角高低与到达角估计精度的关系,并通过对UCA-MUSIC算法计算机仿真验证了推导结果的正确性。研究结果为波达角估计类算法提供了可供参考的性能下界,圆阵设计时也不再需要大量的Monte Carlo仿真试验确定阵列参数,可直接从估计精度表达式中获得。     

A fast computation method for MUSIC spectrum function based on circular arrays

The large computation amount of multiple signal classification (MUSIC) spectrum function seriously affects the timeliness of direction finding system using MUSIC algorithm, especially in the two-dimensional directions of arrival (DOA) estimation of azimuth and elevation with a large antenna array. This paper proposes a fast computation method for MUSIC spectrum. It is suitable for any circular array. First, the circular array is transformed into a virtual uniform circular array, in the process of calculating MUSIC spectrum, for the cyclic characteristics of steering vector, the inner product in the calculation of spatial spectrum is realised by cyclic convolution. The computational amount of MUSIC spectrum is obviously less than that of the conventional method. It is a very practical way for MUSIC spectrum computation in circular arrays.     

一种改进MUSIC算法的FPGA实现

MUSIC[1]算法具有很高的分辨力、估计精度及稳定性,但是由于需要对采样协方差矩阵进行特征分解,运算量巨大,难以利用FPGA实时实现。通过对等距线阵特点及MUSIC算法的研究,发现可以利用局部协方差矩阵构造信号子空间,进一步得到噪声子空间进行谱峰搜索,从而大大降低了算法的复杂度,计算机仿真验证了该算法的有效性。利用FPGA对该算法进行了硬件实现,测试的估计精度和实时性良好,对工程应用具有重要的指导意义。