基于虚拟孔径扩展的非均匀稀疏阵无模糊测向算法

针对常规均匀线阵DOA估计中可估计信源数目不足的问题,提出了一种基于虚拟孔径扩展的非均匀稀疏阵无模糊测向算法。该算法在传统MUSIC算法模型基础上,首先对阵列接收信号协方差矩阵进行向量化处理,通过Khatri-Rao积运算实现孔径扩展,提高了阵列自由度。然后利用任意阵列下的空间平滑恢复新协方差矩阵的秩,最后通过MUSIC算法进行DOA估计。仿真实验结果表明,与传统MUSIC算法相比,该算法可以在阵元数目小于信源数目的条件下实现DOA估计,大大增加了可估计信源数目,同时在低信噪比、小快拍条件下仍能得到DOA估计结果。     

基于虚拟孔径扩展的非均匀稀疏阵无模糊测向算法

针对常规均匀线阵DOA估计中可估计信源数目不足的问题,提出了一种基于虚拟孔径扩展的非均匀稀疏阵无模糊测向算法。该算法在传统MUSIC算法模型基础上,首先对阵列接收信号协方差矩阵进行向量化处理,通过Khatri-Rao积运算实现孔径扩展,提高了阵列自由度。然后利用任意阵列下的空间平滑恢复新协方差矩阵的秩,最后通过MUSIC算法进行DOA估计。仿真实验结果表明,与传统MUSIC算法相比,该算法可以在阵元数目小于信源数目的条件下实现DOA估计,大大增加了可估计信源数目,同时在低信噪比、小快拍条件下仍能得到DOA估计结果。     

基于虚拟孔径扩展的非均匀稀疏阵无模糊测向算法

针对常规均匀线阵DOA估计中可估计信源数目不足的问题,提出了一种基于虚拟孔径扩展的非均匀稀疏阵无模糊测向算法。该算法在传统MUSIC算法模型基础上,首先对阵列接收信号协方差矩阵进行向量化处理,通过Khatri-Rao积运算实现孔径扩展,提高了阵列自由度。然后利用任意阵列下的空间平滑恢复新协方差矩阵的秩,最后通过MUSIC算法进行DOA估计。仿真实验结果表明,与传统MUSIC算法相比,该算法可以在阵元数目小于信源数目的条件下实现DOA估计,大大增加了可估计信源数目,同时在低信噪比、小快拍条件下仍能得到DOA估计结果。     

基于虚拟孔径扩展的非均匀稀疏阵DOA估计

针对常规均匀线阵DOA估计中可估计信源数目不足的问题,提出了一种基于虚拟孔径扩展的非均匀稀疏阵DOA估计算法。该算法首先对非均匀稀疏阵接收信号协方差矩阵进行向量化处理,通过Khatri-Rao积运算得到新的协方差矩阵;然后利用任意阵列下的空间平滑算法恢复新协方差矩阵的秩;最后通过对新协方差矩阵进行特征值分解实现DOA估计。与传统MUSIC算法相比,该算法可以在阵元数目小于信源数目的条件下实现DOA估计,大大增加了可估计信源数目,同时在低信噪比、小快拍条件下仍能得到DOA估计结果。仿真结果证明了算法的有效性。     

基于L型和差嵌套阵的二维波达方向估计

针对传统L型均匀阵列二维波达方向（Direction of Arrival,DOA）估计中可估计信源数目受限于阵元数、分辨率低等问题,提出了一种新的L型和差嵌套阵列结构。该L型阵列的两个子阵布置相同,是非均匀的稀疏阵,通过阵元位置之间的差分、求和操作达到虚拟扩展阵元数目的效果,从而提升阵列的自由度。采用该阵列进行二维DOA估计时,两个子阵分别先进行一维的DOA估计,再采用PSCM（Pair-matching Signal Covariance Matrices）算法进行一维角度配对。每个子阵进行一维波达方向估计时,先采用VCAM（Vectorized Conjugate Augmented MUSIC）算法生成非均匀稀疏阵的求和求差协方差矩阵,再采用矩阵重构的方法恢复协方差矩阵的秩,最后对协方差矩阵采用MUSIC（Multiple Signal Classification）算法进行DOA估计。实验仿真表明,本阵列有着更高的自由度和估计精度。      

互质阵列DOA估计性能综合分析北大核心CSCD

互质阵列是近年来兴起的新型阵列,能显著提高阵列自由度,处理信源数大于阵元数时的波达方向(DOA)估计,且能提高角度分辨率和测角精度。文中根据互质阵物理阵元和虚拟阵元特点,结合多重信号分类(MUSIC)算法提出适用于互质阵基于物理阵列和虚拟阵列的DOA估计方法。该方法以非相干信号源为研究对象,利用互质阵列建立信号接收模型,基于物理阵列的DOA估计方法根据互质阵物理阵元位置特点推导其导向矢量,然后根据导向矢量计算回波信号数据和信号协方差矩阵,最后利用MUSIC算法进行DOA估计。基于虚拟阵列的DOA估计方法根据其虚拟阵元数据特点在向量化协方差矩阵并去冗余后选取连续虚拟阵元接收数据,然后对新协方差矩阵进行一维Toeplitz平滑重构,最后利用MUSIC算法或求根MUSIC算法进行DOA估计。与等阵元数的均匀线阵进行对比,仿真实验验证了互质阵列DOA估计性能的优越性。     

估计间隔较近信源的修正MUSIC算法

针对信源间隔比较近情况下波达方向(DOA)估计性能下降的问题,提出一种修正MUSIC(MMUSIC)算法。该算法通过利用协方差矩阵的共轭信息,重构协方差矩阵,再由奇异值分解(SVD),构造低秩矩阵,用这两个矩阵噪声子空间的平均构造空间谱,通过谱峰搜索估计出信源的DOA。相比于经典MUSIC算法和空间平滑类算法,该算法能有效解相干,且不损失阵列孔径,而且提高了在信源间隔比较近且信噪比低条件下DOA分辨能力。计算机仿真验证了该算法的有效性。     

单快拍虚拟阵列Toeplitz矩阵重构的相干信源DOA估计

针对相干信源的DOA估计,提出一种基于单快拍虚拟阵列Toeplitz矩阵(SSVT)重构的解相干算法。该方法利用阵元接收的单快拍数据构造出双向虚拟子阵,并对虚拟子阵的协方差矩阵的平均值进行Toeplitz矩阵重构,实现对相干信源的DOA估计。该方法无需进行多次快拍,在不损失阵列孔径和工作阵元的基础上实现相干信源的DOA估计。仿真结果表明,该算法降低了运算量,在低信噪比的情况下也能分辨M-1个相干信源。     

六角形阵列相干信号二维DOA估计

提出了一种基于扩展重构相关矩阵去相干的二维DOA估计算法。针对六角形阵列的结构特点,首先对各个阵元的接收数据求其共轭矩阵来扩展阵列,扩展后的阵列分为3个六角形子阵列,以此为基础,求得各子阵列的自相关矩阵及互相关矩阵来扩展重构相关矩阵,从而实现解相干的目的,最后利用二维MUSIC算法进行DOA估计。该算法在不减少阵列有效孔径的前提下,增加了可估计相干源数目,并且能够得到较好的估计性能。最后,通过计算机仿真证实了该算法的有效性。      

基于高阶累积量虚拟阵列扩展的DOA估计

该文提出了一种基于高阶累积量虚拟阵列扩展的DOA估计新方法。该方法基于高阶累积量孔径扩展的性质,由实际阵元的坐标与方向矢量直接计算出虚拟阵元的坐标与方向矢量,利用两种阵元的坐标之间的关系构造四阶或六阶协方差矩阵,运用MUSIC方法对非高斯独立信号源进行DOA估计。该方法在任意阵列的情况下,对非高斯独立信号源进行一维与二维DOA估计,均能准确地估计出多于实际阵元数目的方向角与仰角。实验表明,该方法简单、有效地扩展了阵列孔径,提高了阵列的空间分辨能力,有效地抑制了高斯噪声的干扰,降低了高阶累积量协方差矩阵的计算量。     

基于虚拟阵列扩展的DOA估计

讨论了基于虚拟阵列扩展的DOA估计问题,对此问题传统阵列处理方法主要利用高阶累积量进行阵列扩展,计算量较大。在四阶矩基础上,通过扩大阵列孔径和自由度解决信源数目较阵元数多的DOA估计问题,利用特殊矩阵对扩展阵列的冗余信息进行剔除,降低了计算复杂度,提高了计算效率。仿真结果验证算法高效可靠,为工程实现提供了理论基础。     

一种基于Toeplitz矩阵重构的相干信源DOA估计算法

提出一种基于Toeplitz矩阵重构的相干信号源DOA估计算法。首先对各个阵元的接收数据与参考阵元（第一个阵元）的接收数据的相关函数进行排列,形成Hermitian Toeplitz矩阵,然后通过奇异值分解可以得到信号子空间和噪声子空间,从而实现相干信源的DOA估计。该算法在不减少阵列有效孔径的情况下,增加了可估计相干信号源数目,并在低信噪比条件下能够得到较好的估计性能,计算机仿真结果证实了算法的有效性。     

一种基于子阵列合成的DOA估计算法

在卫星通信中,由于星上资源有限,导致星载信号处理接收机的数目一般少于阵列天线的阵元数.在某些应用中需要在这样的条件下实现DOA估计:信号达波数大于星载信号处理接收机数目但是可能小于阵列天线的阵元数.实质上是要求能够用较少数量的接收机进行接收、处理含有较多阵元的阵列天线上的信号.针对这类应用要求,本文提出一种基于子阵列合成的DOA估计算法.通过子阵列输出协方差矩阵合成等效的大阵列输出协方差矩阵,基于等效大阵列输出协方差矩阵实现达波DOA超分辨率估计;讨论了子阵列天线选择优化问题.对算法性能进行了仿真验证,结果表明算法是有效的.     

基于阵列孔径扩展的稳健性DOA算法

研究表明,通过高阶累积量可以对实际阵列进行虚拟孔径扩展,并对多于实际阵元数的信号进行DOA估计,由此形成例如MUSIC-LIKE、VMUSIC与VESPRIT等算法。但这些算法不能在信源数未知条件下工作。为此,文章研究了一种稳健性DOA算法。该算法在虚拟扩展孔径的同时,可实现对DOA与信源数的联合检测。计算机仿真试验表明新算法有较好的DOA与信源数检测性能。     

基于迭代超分辨的单快拍DOA估计方法

单快拍DOA估计方法可解决短时突发信号和相干信源背景下传统方法面临的秩亏损问题。本文提出一种基于迭代超分辨的单快拍DOA估计方法,利用迭代超分辨技术估计阵列的协方差矩阵,然后采用求根MUSIC算法实现对DOA的估计。该方法无需谱峰搜索,可在不损失阵列孔径的同时实现单快拍DOA估计。论文推导了基于最小方差无畸变响应原则的迭代超分辨技术,仿真分析了空间角度划分、迭代次数、信噪比等参数对DOA分辨的正确率和估计精度的影响,与已有方法的对比结果验证了本文方法的有效性。      

一种均匀线阵互耦和幅相误差校正算法

阵列互耦和幅相误差会严重影响MUSIC算法的测向性能,为此该文基于均匀线阵,给出了一种新的阵列互耦和幅相误差校正算法．文中首先根据阵列协方差矩阵的关系式构造了一种二次代价函数,然后利用理想条件下均匀线阵协方差矩阵具有Toeplitz结构的性质,通过交替迭代的方法对该代价函数进行优化求解,从而估计出了阵列互耦、幅相误差以及理想条件下的协方差矩阵,最后利用MUSIC算法即可得到信源方位的估计值．计算机仿真结果验证了文中算法的有效性．      

非均匀噪声背景下混合信号DOA估计算法

针对非均匀噪声背景下非相关信源与相干信源并存时波达方向(DOA)估计问题，提出了基于迭代最小二乘和空间差分平滑的混合信号DOA估计算法。首先，该算法利用迭代最小二乘方法得到噪声协方差矩阵估计，然后对数据协方差矩阵进行“去噪”处理，利用子空间旋转不变技术实现非相关信源DOA估计；其次，基于空间差分法消除非相关信号并构造新矩阵进行前后向空间平滑，利用求根MUSIC算法估计相干信源DOA。相比于传统算法，该算法能估计更多的信源数，在低信噪比情况下DOA估计性能更优越。仿真实验结果验证了该算法的有效性。      

基于TOEPLITZ重构的压缩感知嵌套阵列DOA估计

针对传统稀疏阵列波达方向（DOA）估计算法在小快拍数、低信噪比和多信源数等条件下的估计精度不高的问题,提出了一种基于TOEPLITZ重构的压缩感知嵌套阵列DOA估计方法。首先利用TOEPLITZ重构方法将虚拟阵列的输出信号向量构建成满秩协方差矩阵,然后利用信号在空间域的稀疏性,将阵列协方差矩阵进行稀疏表示,通过噪声子空间和信号子空间的正交关系构建权值向量,对稀疏向量进行加权约束,最后通过求解最优化方程获取入射信源的DOA估计。仿真结果表明,本文方法比传统稀疏阵列DOA估计算法在低信噪比、小快拍数和多信源数下具有更好的DOA估计性能。     

基于共轭数据重排的快速MUSIC算法

针对MUSIC算法运算量大,无法分辨相干源的情况,文中提出了基于共轭数据重排的快速MUSIC算法.该算法利用数据的共轭重排在不损失阵列有效孔径的情形下可以对信源解相干,然后通过阵列协方差矩阵的一个子阵来得到信号子空间,避免了特征分解,获得了MUSIC算法的快速实现.计算机仿真结果证实了该算法的正确性和有效性.     

基于稀疏对称阵列的混合信源定位

针对混合信源定位中存在阵列孔径损失的问题,基于稀疏对称阵列提出了一种新的混合信源定位方法。首先,通过不同子阵的接收数据构造一个仅与信源角度有关的特殊四阶累积量矩阵,进而利用MUSIC算法估计出所有信源方位角,然后在每个估计角度上进行距离维的搜索,从而得到近场信源的距离估计。该方法避免了二维搜索,且参数自动配对。同时,稀疏对称阵列的有效使用扩展了阵列孔径,提高了参数估计精度。实验仿真结果表明该算法的有效性。