分数阶傅里叶变换与虚拟阵列相结合的波达方向估计

针对常规的MUSIC、ESPRIT算法不能估计宽带线性调频(LFM)信号、相干LFM信号和平滑技术解相干在低信噪比下精度不高的问题,提出了一种基于分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform,FRFT)与虚拟阵列变换法相结合的宽带相干LFM信号的波达方向(DOA)估计方法。该方法首先将天线阵的观测信号变换到分数阶Fourier域(FRF域),把时域时变的方向向量转化为FRF域时不变的方向向量,然后构造FRF域的阵列信号相关矩阵,用虚拟阵列变换法对相干信号进行解相干,再用ESPRIT算法进行波达方向估计。理论分析和仿真结果表明:在较低信噪比和较少采样快拍时,不仅能实现更准确的DOA估计,而且不损失阵列的孔径,使N个阵元中可估计相干信号源数目达N-1个,提高了阵元数的利用率。     

基于数据矩阵聚焦的宽带DOA算法

传统的基于相干信号空间聚焦的宽带DOA算法具有良好的空间分辨能力、较低的信噪比门限,但必须通过角度预估计来构造相应的聚焦矩阵。文中提出了一种不需要角度预估的相干宽带DOA算法,直接利用阵列接收数据构造聚焦变换矩阵,避免了预估计角度对聚焦变换的影响,同时降低了算法的运算量。计算机仿真表明该算法是有效的。     

基于分数阶傅里叶变换的线性调频脉冲信号波达方向估计

针对宽带线性调频脉冲信号的时宽与观测时宽不等的情况,基于分数阶傅里叶变换(FRFT)提出了一种新的中心频率估计方法,并据此对基于FRFT的MUSIC算法的波达方向(DOA)估计进行了改进。该算法利用线性调频信号在傅里叶变换域良好的能量聚集性,分析了脉冲信号中心频率随着脉冲信号在观测时间内位置的变化规律,并修正了中心频率估计的方法。在相应的分数阶傅里叶域,构造分数阶傅里叶域的方向向量,利用MUSIC算法进行DOA估计。数值仿真验证了该算法对方位估计的有效性,并仿真分析信噪比（SNR）和脉冲信号时间宽度对方位估计结果的影响。随着SNR的增大、脉冲信号时间宽度的增加,方位估计方差减小。     

战场坦克目标被动宽带MUSIC法定向研究

声目标被动定向算法是声被动探测系统中的关键技术之一，国内外对此技术进行了广泛研究。基于时延估计目标定向分辨率较低，而采用高分辨率空间谱估计定向能获得较高的定向分辨率。极大似然估计，最大熵谱估计和自相关矩阵的特征分解法空间谱估计计算量较大。MUSIC法以其空间谱分辨率高和运算量小而在空间谱估计中得到运用。战场坦克目标声信号的频谱范围在20～200Hz之间属宽带信号，利用整个频谱范围内信号来估计DOA虽然可以提高估计精度，但计算量大。在实际应运中受到限制。实验证明，用几个信噪比高的频谱点采用宽带MUSIC算法来估计DOA，不但能够在较大距离范围内获得较高DOA估计精度，而且能够减少计算量，其估计精度能够满足智能雷弹作战需求。     

一种基于改进传播算子的波达方向估计方法

提出了一种新的适用于α稳定噪声环境的基于改进传播算子的DOA估计算法(或称为FLOM-PM算法).由于在α稳定分布噪声的环境下不存在有限的二阶矩,因此采用最小二乘(LS)方法来求解传播算子的算法将不再适用.在原传播算子算法(PM)的基础上,通过引入分数低阶矩建立新的误差代价函数,并通过对该代价函数的最小化,来估计传播算子,进而完成DOA估计.由于该算法可直接通过对阵列接收的数据向量进行分块来求解噪声子空间,不需要估计和计算共变矩阵(或分数低阶矩)及其特征向量,不但可减小估计的误差,而且可实现对小快拍数据的高分辨处理.仿真实验验证了该算法的有效性和正确性.     

扩频信号的一种快速捕获技术

介绍了一种双频域并行捕获算法及其快速实现方法,该方法通过将时域的相关运算转换成频域傅里叶变换的乘法运算实现码相位的并行搜索,且基于频域圆周移位的原理,通过对傅里叶变换序列进行循环移位实现多普勒频率的并行搜索,大大减小了运算量和捕获时间。和其他算法相比,本算法捕获时间能缩小一个数量级,尤其适于宽范围高动态扩频信号的快速捕获。     

基于分数阶Fourier变换和ESPRIT算法的LFM信号2D波达方向估计

提出一种利用分数阶Fourier变换(FRFT)和旋转不变子空间(ESPRIT)算法实现多个线性调频(LFM)信号二维波达方向(DOA)估计的新方法。该方法利用FRFT对LFM信号的能量聚集特性,构造出一种新的FRFT域的阵列数据模型,并利用ESPRIT算法实现对多个LFM信号的二维DOA估计。仿真实验验证了算法的有效性。     

基于互质阵列的信号波达方向估计算法

互质阵列具有灵活的天线摆放形式,相比于均匀阵列,有更大的阵列孔径,可以获得更高的自由度从而减少硬件资源成本,因此受到广泛的关注。本文针对基于互质阵列的空间平滑MUSIC算法(互质SS-MUSIC算法)估计精度低、计算量较大的问题,提出两种基于Toeplitz矩阵重构的互质阵列DOA估计算法。两种算法均利用扩展互质阵列构造虚拟阵列,然后进行协方差矩阵重构,重构后的矩阵是Toeplitz矩阵,对其进行划分,对划分后的矩阵进行特征值分解,求出信号子空间和噪声子空间,从而得到信号的入射角度。仿真实验结果表明,两种算法均能够实现信号的欠定DOA估计,与互质SS-MUSIC算法相比,两种算法在低信噪比-5 dB时的测向误差分别减少1.1°和0.5°,具有更高的估计精度;在相同条件下,运行时间分别减少45.9%和69.1%,具有更低的计算复杂度。     

基于频移修正的奎因频率估计算法

分析了奎因(Quinn)算法的性能,针对Quinn算法在信号频率接近离散傅里叶变换(DFT)量化频率时估计误差较大的问题,提出了一种改进的算法。改进算法在Quinn算法基础上通过对信号进行频移以使信号频率位于DFT量化频率中心区域,然后再用Quinn算法估计频率。仿真结果表明:改进算法估计性能不随被估计信号的频率分布而产生波动,在整个频段内估计均方根误差接近克拉美-罗限,而且具有较低信噪比门限,整体性能优于Quinn算法。在信噪比为6dB时,改进算法估计性能优于基于FFT滑动平均极大似然法。     

基于FFT并二次修正的Rife频率估计算法

针对修正Rife(M-Rife)算法在低信噪比条件下频率估计性能下降的问题,提出一种改进的频率估计算法。首先利用最佳修正因子对快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)最大谱线进行修正,然后用校正的Rife法公式估计频率。若被估计信号频率接近于FFT量化频率,则对信号进行频移以使信号频率位于两相邻量化频率中心,再用校正的Rife法公式估计频率。频移过程中采用Quinn法来确定频移方向。仿真结果表明:改进算法不仅在整个被估计的频段内具有较高估计精度,均方根误差接近于CRLB,而且具有低信噪比门限,整体性能要优于M-Rife法。改进算法能够满足反潜鱼雷主动声引信提取目标回波多普勒频率的应用要求。     

一种基于独立成分分析的水下宽带信号波达方位估计方法

在水下目标特征信息缺乏、声纳阵列孔径有限的条件下,对水下宽带信号开展高分辨率、高精度的波达方位估计研究,具有明显的研究意义和应用价值。利用水下信源统计独立的特点,采用基于独立成分分析的状态一致性变换算法进行方位估计;考虑到水下加性噪声的高斯分布特性,利用小波降噪的预处理技术,消减混合信号中的高斯噪声成分;针对状态一致性变换在低频段的性能退化,提出一种空间重采样修正方法。使用上述基于空间重采样修正的状态一致性变换算法对仿真及海试数据进行处理,目标方位估计结果表明：该方法具有角度分辨率高、需要阵元数少、对先验知识依赖小、低频段性能稳定的优点,相比常规波束形成、子空间法、传统状态一致性变换3类方法更具性能优越性与实用性。     

基于空域压缩采样的水声目标DOA估计方法

在空域存在稀疏观测约束条件下,传统的水声目标方位DOA估计方法在水下无人航行器等小型平台的应用中往往精度低或者失效。针对这一问题,提出了一种基于空域压缩采样的水声目标DOA估计方法。该方法通过建立水下目标的空域稀疏模型,对水下目标在空域进行压缩采样,并利用联合稀疏重构实现水下目标的DOA估计。仿真实验表明：与传统方法相比,该方法在较少阵元、较小阵列间隔和较少快拍下估计精度相对提高;而在较低信噪比下估计成功率能够提高50%以上,均方误差也能降低到02°以下。     

毫米波综合孔径近场成像研究

被动式综合孔径成像的原理是应用干涉原理对亮温度的空域进行采样,并通过傅立叶反变换方法得到视场亮温度分布图像。目前的成像算法都是针对机载或星载对地观测遥感情况,即采用远场条件近似成像算法,但对于隐藏武器探测等反恐情况和实验室试验系统来说,远场成像算法失效,必须寻求实用的近场成像算法。为此,在二维综合孔径成像原理的基础上,从几何校正的角度导出一种新的综合孔径成像近场算法,给出了该算法的计算机仿真结果,并具体分析了该校正后的近场算法的应用条件。通过与点源在远场条件下成像的方法进行了对比,说赡该近场算法具有良好的稳定性。     

基于SVD-TLS的AR谱估计方法在声目标识别中的应用

为提高 AR谱估计方法的抗噪性能 ,提出采用 SVD-TLS算法。文中对该算法作了介绍 ,并用一简单例子将 SVD-TLS与其它算法作了比较 ,最后应用 SVD-TLS对几组实测的直升机声信号进行了 AR参数估计和谐波频率提取。仿真结果表明 SVD-TL S较之其它算法可在更低的信噪比情况下准确地提取信号的频率信息 ,具有良好的抗噪性能和数值稳定性 ,将其用于声目标识别对改善系统的抗噪性能是十分有意义的。     

一种新的频域波束切换算法

传统的时域波束切换算法( TDSB)在接收基阵阵元数少、单元接收信噪比低的情况下法正确检测指向信号入射方向的波束,获得阵增益。不适用于水下无人航行器(UUV)远程水声信系统。针对这一问题,提出了一种频域波束切换算法( FDSB)．该算法通过在频域中比较各波输出信号频谱峰值的大小对波束进行选择、切换。利用设计的UUV声接收基阵对算法进行了能仿真和湖试实验。仿真结果表明：FDSB算法在单元接收信噪比为 10 dB的情况下仍可以定、正确的切换波束;湖试25 km距离上通信实验结果表明：在UUV与信号发射端有相对运动情况下,应用本文提出FDSB算法对波束进行选择、切换,通信误码率小于10-4.     

相干分布式目标的方位估计

目标源之间的强相干性,引起接收数据的协方差矩阵的秩亏损,从而可能导致目标漏报。为了解决相干源的方位估计问题以及提高算法在低信噪比下的估计性能,本文提出一种改进的Toeplitz化方位估计方法,即子空间重构法。其原理是根据处理点目标相干源时的方法,对采样矩阵进行Toeplitz化解相干处理,并在此基础上对接收数据的协方差矩阵特征分解后得到的子空间进行重构,从而有效解决相干分布源的方位估计问题。仿真结果表明,该方法能够在低信噪比下提高算法的估计性能,并能有效地对相干源进行估计。