基于稀疏分解的非相干分布式信号源DOA估计

论文提出了一种基于稀疏分解的非相干分布源的DOA估计算法。根据非相干分布源协方差矩阵的结构特点,提取协方差矩阵的相位信息并对其进行重构。然后对重构矩阵向量化,建立稀疏表示模型进行分布源DOA估计。该算法无需已知角功率密度函数,受快拍数影响较小,在信噪比与角度扩展较大时具有较好地DOA估计精度,并且具有较高地分辨能力。计算机仿真验证了算法的性能。     

基于互质阵列的相干与非相干目标DOA估计算法

提出基于互质阵列的相干与非相干混合目标空间达波方向(DOA)估计算法。首先,基于差协同阵等效的概念,将互质阵列相关矩阵的元素重排形成增广相关矩阵;然后采用矩阵重构对增广相关矩阵进行解相关处理;最后,对解相关的增广相关矩阵进行多重信号分类(MUSIC)空间谱搜索,实现对目标的DOA估计。仿真结果表明,该算法可实现对数目多于互质阵列物理阵元的相干与非相干混合目标的DOA估计。对比矩阵重构、前向空间平滑和前后向空间平滑3种解相关算法,矩阵重构解相关获得了更大的可分辨目标数目,在低信噪比(SNR)下呈现出更佳的估计误差性能,而空间平滑解相关在低快拍情况下具备更优的估计误差性能。     

基于协方差矩阵重构的离网格DOA估计方法

针对稀疏表示模型中网格失配导致波达方向角(DOA)估计存在较大估计误差的问题,该文提出一种基于协方差矩阵重构的离网格(Off-Grid)DOA估计方法(OGCMR)。首先,将DOA与网格点之间偏移量包含进所构建接收数据空域离散稀疏表示模型;而后基于重构信号协方差矩阵建立关于DOA估计的稀疏表示凸优化问题;再构建采样协方差矩阵估计误差凸模型,并将此凸集显式包含进稀疏表示模型以改善稀疏信号重构性能;最后采用交替迭代方法求解所得联合优化问题以获得网格偏移参数及离网格DOA估计。数值仿真表明,与传统多重信号分类(MUSIC)、L1-SVD及基于稀疏和低秩恢复的稳健MVDR (SLRD-RMVDR)等估计算法相比,所提算法具有较好的角度分辨力以及较高的DOA估计精度。     

基于协方差矩阵重构的离网格DOA估计方法

针对稀疏表示模型中网格失配导致波达方向角(DOA)估计存在较大估计误差的问题,该文提出一种基于协方差矩阵重构的离网格(Off-Grid)DOA估计方法(OGCMR).首先,将DOA与网格点之间偏移量包含进所构建接收数据空域离散稀疏表示模型;而后基于重构信号协方差矩阵建立关于DOA估计的稀疏表示凸优化问题;再构建采样协方差矩阵估计误差凸模型,并将此凸集显式包含进稀疏表示模型以改善稀疏信号重构性能;最后采用交替迭代方法求解所得联合优化问题以获得网格偏移参数及离网格DOA估计.数值仿真表明,与传统多重信号分类(MUSIC)、L1-SVD及基于稀疏和低秩恢复的稳健MVDR(SLRD-RMVDR)等估计算法相比,所提算法具有较好的角度分辨力以及较高的DOA估计精度.     

基于压缩感知的空域信号DOA估计

研究了基于压缩感知的空域信号DOA估计问题。针对空域信号DOA算法采样数据量大,在低信噪比情况下估计结果较差的问题,文中提出一种基于奇异值分解的多矢量欠定系统聚焦求解算法(SVD-MFOCUSS)。该算法在一定程度上克服了稀疏重构算法在低信噪比情况下的缺陷,具有较低的运算复杂度。实验仿真验证了该算法性能优于传统的DOA估计算法,且能够对相干信号进行有效的DOA估计。     

四阶累积量稀疏表示的DOA估计方法

针对现有稀疏重构DOA估计算法不能抑制噪声项以及在高斯色噪声背景下不再适用的问题,本文提出了基于四阶累积量稀疏重构的DOA估计方法。首先,利用接收数据的四阶累积量构建了稀疏表示模型,该模型抑制了噪声项;其次对四阶累计量矩阵进行奇异值分解,化简了稀疏表示模型,通过奇异值分解,不仅减小了数据规模,而且进一步抑制了噪声。对于稀疏表示模型的求解,先利用信号子空间与噪声子空间的正交特性选取权值矢量,然后利用加权l1范数法对模型求解实现DOA估计。理论分析和仿真实验表明本文算法在高斯白噪声和色噪声背景下均适用;能够处理非相干和相干信号,且在低信噪比条件下,对相干信号有更高的估计精度;较之同类的稀疏重构算法,本文算法具有较低的算法复杂度和更高的角度分辨力。      

基于矩阵补全的二阶统计量重构DOA估计方法

该文针对传统波达方向角(DOA)估计算法在非均匀噪声下角度估计精度差及分辨率低的问题,基于矩阵补全理论,提出一种二阶统计量域下加权L1(MC-WLOSRSS)稀疏重构DOA估计算法。首先,基于矩阵补全方法,引入弹性正则化因子将接收信号协方差矩阵重构为无噪声协方差矩阵;而后在二阶统计量域下通过矩阵求和平均将无噪声协方差矩阵多矢量问题转化为单矢量问题;最后利用稀疏重构加权L1范数实现DOA参数估计。数值仿真表明,与传统MUSIC, IL1-SRACV, L1-SVD子空间算法及稀疏重构加权L1算法相比,所提算法能显著抑制非均匀噪声影响,具有较好DOA估计性能,且在低信噪比条件下,亦具有较高估计精度和分辨力。     

基于压缩感知的波束域DOA估计

针对传统波达方向角(DOA)估计算法需要大量采样数据从而导致较高计算复杂度的问题,基于压缩感知理论,利用目标信号空域稀疏性,提出一种基于波束域的多测量矢量欠定系统正则化聚焦求解DOA估计算法。该算法将压缩信号从阵元域映射至波束域,一定程度上克服了稀疏重构算法无法用于低信噪比情况下的缺陷。数值仿真表明,与传统的Capon,MUSIC和l1-SVD算法相比,所提算法可对相干信号进行有效DOA估计,具有较高角度分辨力和估计精度;与RMFOCUSS和l1-SVD算法相比,所提算法具有较低计算复杂度。     

基于电磁矢量阵列孔径扩展方法的相干目标DOA估计

该文采用均匀且稀疏分布的电磁矢量矩形阵列,针对相干目标提出了一种有效的2维波达角(DOA)估计算法,该算法通过增加相邻阵元的间隔来扩展阵列的有效孔径,从而提高算法的DOA估计性能。论文首先结合极化平滑算法和传播算子方法得到存在相位周期性模糊的方向余弦估计。为了解决模糊性问题,论文通过协方差矩阵平滑提出一种新的解相干预处理算法,由该算法得到的信号子空间包含矢量阵元的导向矢量,且不存在相位模糊,利用此特点实现去模糊处理,得到目标的DOA估计。仿真结果表明,与基于ESPRIT的孔径扩展算法相比,提出的算法能够实现相干目标的DOA估计,同时无需特征值或奇异值分解,有更低的运算量。     

基于协方差匹配SLO算法的MIMO雷达DOA估计

利用加权平滑l0范数(Smoothed l0, SL0)算法估计MIMO雷达目标DOA时,需要把协方差矩阵进行矢量化来获得相应的稀疏重构模型,并利用信号和噪声子空间的正交性来构造加权向量。然而当存在相干信源时,MIMO雷达协方差矩阵的秩将退化,这会使得稀疏重构模型的误差较大以及无法正确区分信号和噪声子空间,导致加权SL0算法的DOA估计性能恶化。针对上述问题提出了一种基于协方差匹配SL0算法的MIMO雷达DOA估计方法。该方法利用协方差匹配准则重构出一个满秩的协方差矩阵,恢复MIMO雷达协方差矩阵的Toeplitz特性,并利用协方差逆矩阵的高阶幂来近似噪声子空间从而计算加权向量。仿真分析表明,该方法能够在无需预知信源数目的情况下有效地完成对相干信号的DOA估计。     

电磁矢量阵列的四元数Toeplitz矩阵重构算法

对于电磁矢量阵列的相干信源波达方向估计,针对空间平滑算法解相干时减少阵列有效孔径的问题,提出了一种四元数Toeplitz矩阵重构算法。首先,根据四元数的正交特性建立了信号接收模型,很好地保持了电磁矢量阵列的阵元输出信号两分量间的正交性,同时保证了波达方向角信息和极化信息都能包含在重构矩阵中;然后,在阵列各阵元接收数据与参考阵元接收数据的相关函数基础上,构成Hermitian Toeplitz矩阵,从而实现解相干。该算法与空间平滑算法相比增加了相干信源估计个数,且在低信噪比和入射角度接近时具有更好的估计性能,通过仿真实验得到了验证。     

协方差矩阵稀疏表示在网格失配波达方向估计中的应用

该文利用了入射信号在空域的稀疏性,将波达方向（DOA）估计问题描述为在网格划分的空间协方差矩阵稀疏表示模型,并将其松弛为一个凸问题,从而提出了一种网格匹配下的交替迭代方法（AIEGM）。传统的基于稀疏重构的波达方向估计算法由于其模型的局限性,一旦入射角不在预先设定的离散化网格上,就会造成估计性能的急剧恶化。针对这个问题,该算法可以在离散化网格比较粗糙的前提下,通过交替迭代的方法求解一系列基追踪去噪（BPDN）问题,对于不在网格上的真实角度估计值进行修正,从而达到更精确的波达方向估计。仿真结果证明了AIEGM算法的有效性。      

Linear Chirp Signal DOA Estimation Using Sparse Time–Frequency Dictionary

This paper is concerned with the estimation of the directions-of-arrival (DOA) of multiple linear chirp signals. We construct a novel time-frequency dictionary based on the properties of chirp signals in the fractional Fourier domain, and a sparse reconstruction algorithm is proposed to achieve high performance. Then, the errors resulting from the off-grid model mismatch is considered, and the dictionary matrix is reformulated into a multiplication of a fixed matrix and a sparse matrix. Further, an iterative alternating approach is proposed to improve the accuracy of the DOA estimates. The proposed algorithm provides better estimation, anti-correlation performances and increased resolution than Multiple Signal Classification (MUSIC) and the time–frequency MUSIC (TF-MUSIC) based on the spatial time–frequency distributions. Simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed approach.

     

基于时频子空间分解的宽带线性调频信号DOA估计

针对具有时变方向向量的宽带线性调频信号,该文建立了基于短时Wigner-Ville分布(WVD)的空间时频分布矩阵,通过对各个空间时频矩阵的特征分解获得对应的信号子空间和噪声子空间,给出了基于时频子空间投影实现多个时频点综合估计信号DOA的算法。利用空间时频分布的前后向平滑解决了具有相同时频特性信号的均匀线阵DOA估计问题。算法不需要聚汇和插值等复杂的矩阵变换,精度较高,计算简便.仿真实验显示该算法性能显著优越于基于矩阵插值的宽带调频信号DOA估计算法.     

混合信号情况下信源数与DOA联合估计算法

针对非相关信源与相干信源共存情况,提出了一种基于矩阵重构的信源数与波达方向（direction of arrival,DOA）联合估计算法.该算法首先利用特征值的二阶统计量（second order statistic of eigenvalues,SORTE）法和子空间旋转不变技术（estimated signal parameter via rotational invariance techniques,ESPRIT）实现非相关信源数与DOA估计;然后基于空间差分法消除非相关信号并构造新矩阵,利用构造矩阵进行前向空间平滑,实现对相干信源解相干;最后利用SORTE法检测相干信源数,结合求根多重信号分类（multiple signal classification,MUSIC）算法估计相干信源DOA.与传统的差分平滑方法相比,该算法在可估计信源数与低信噪比情况下DOA估计性能等方面优于传统算法.数值仿真实验结果验证了该算法的有效性.