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。      

基于四阶累积量的宽带OFDM信号DOA估计

当宽带OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)独立信号和相干信号共存时,传统四阶累积量方法无法估计出宽带OFDM相干信号的来波方向,针对这个问题提出了一种新算法。该算法首先通过离散傅里叶变换,将宽带阵列接收数据分解为若干个窄带信号,通过四阶累积量方法估计出各个频点处独立信号的来波方向,将各个频点处的独立信号的DOA估计相加求平均即为宽带OFDM独立信号的DOA估计;然后分离出独立信号的信息,构造出一个只包含OFDM相干信号信息的矩阵,最后通过稀疏重构的方法估计出OFDM相干信号的DOA。计算机仿真结果证明该算法适用于非高斯信号和色噪声情况。     

基于波束空间的后验稀疏约束迭代DOA估计方法

基于后验稀疏约束的高分辨窄带信号波达方向(DOA)迭代估计算法在每次迭代时需要计算高阶矩阵的逆.本文提出了后验稀疏约束迭代DOA估计的波束空间简化实现算法.波束空间的滤波预处理避免了受噪声影响的正则化参数选取问题.由于每次迭代需要求逆的矩阵阶数一般为3或4,大大简化了DOA估计的计算量.     

基于微小频偏的新的四阶累积量DOA子空间估计法

在采用基于四阶累积量的子空间法进行DOA估计时,一般要求基带信号独立,以保证信号四阶不相干, 否则估计性能将下降。该文提出一种新的四阶累积量DOA估计法,解除了对基带信号独立性的要求。该方法对每一个基带信号分配一个基带载波,基带载波相对射频载波是一个微小偏差。该文推导了在基带信号独立和相关两种情况下,信号四阶相干性与基带载波频率的关系:设计出了在基带信号相关情况下,保证信号四阶不相干的微小频偏集。仿真结果验证了设计的正确性和有效性。     

基于四阶累积量的DOA估计方法

从一个统一的角度来研究基于高阶累积量的高分辨阵列信号处理方法，用四阶累积量构造了一个较通用的累积量矩阵，该矩阵符合MUSIC算法的结构，从而可进行DOA（Directionof Arrival）估计。对于这种方法在阵列信号处理中的应用，通过计算机仿真与基于二阶矩的MU—SIC算法进行了较全面的比较。仿真结果表明，该方法在高斯噪声中具有良好的统计性能，是实现高分辨方位估计的有效方法，     

基于四阶累积量的DOA估计方法

从一个统一的角度来研究基于高阶累积量的高分辨阵列信号处理方法,用四阶累积量构造了一个较通用的累积量矩阵,该矩阵符合MUSIC算法的结构,从而可进行DOA(Direction ofArrival)估计。对于这种方法在阵列信号处理中的应用,通过计算机仿真与基于二阶矩的MU-SIC算法进行了较全面的比较。仿真结果表明,该方法在高斯噪声中具有良好的统计性能,是实现高分辨方位估计的有效方法。     

基于四阶累积量的最大似然测向方法研究

论述了最大似然（ML）算法测向以及四阶累积量阵列扩展的基本原理，在此基础上给出了一种基于最大似然算法和四阶累积量的DOA估计新方法。与普通的基于二阶矩的最大似然算法相比，本方法具有对阵列进行四阶扩展的能力，可以解决信号源数大于阵元数时的测向问题，并且由于四阶累积量自身的盲高斯性，还可以有效抑制高斯色噪声。     

基于四阶累积量的子空间盲信道估计

介绍了OFDM信道估计的各种方法及其研究现状,并分析了其优缺点。给出了一种基于四阶累积量的子空间盲估计方法,该算法利用了四阶累积量对高斯噪声的过滤作用,并与子空间信道盲估计相结合,在保证估计准确性的前提下提高系统的频带利用率。最后,利用计算机仿真,将新算法与已有的插入导频的信道估计方法进行比较,并对实验结果进行了分析。理论分析和仿真结果说明了算法的有效性和实用性。     

基于累积量的互耦误差下相干信号DOA估计

在高斯色噪声和阵列互耦误差背景下,针对相干信号源和非相干信号源并存的问题,提出了一种准确估计信号源到达角(DOA)的算法。首先,采用辅助阵元法将互耦误差从阵列流形中分离;然后结合空间平滑技术和四阶累积量构建平滑矩阵,实现对高斯噪声的抑制和对信号的解相干;最后使用ESPRIT算法获得信号源的来波方向。仿真结果表明,文中算法有效解决了阵列互耦和信源相干的影响,在高斯白噪声和高斯色噪声环境下均能精确地估计DOA。     

基于四阶累积量的声波阵列时延估计算法

针对多通道阵列声波信号中可能存在相关噪声的问题,提出了一种基于四阶累积量的时延估计算法。该算法首先计算相邻通道的四阶累积量一维切片,然后对多个通道进行平均,利用高斯噪声四阶累积量为零的性质,抑制多通道阵列环境中存在的相关高斯噪声。实验表明,在较低信噪比情况下,该算法优于传统互相关算法。     

一种稳健的四阶累积量ESPRIT测向方法研究

本文提出了一种基于四阶累积量的ESPRIT超分辨阵列测向算法,该算法适用于任意形状排列的空间阵列。通过对误差模型的分析,发现该算法具有稳健性,只要接收通道中任意两个通道能保持一致,该算法就能得到正确的方向估计。计算机模拟验证了该算法的正确性。     

基于四阶累积量的共形阵列波达方向估计算法

由于共形天线阵列流形的多极化特性（Polarization Diversity）,共形阵列天线的信源方位估计需要与信源的极化状态联合进行。分析总结共形阵列天线波达方向（DOA）估计特点的基础上,针对窄带远场非高斯独立信源,提出了一种共形阵列天线盲极化DOA估计算法。该算法利用四阶累积量对阵列口径的扩展性,结合旋转不变子空间（ESPRIT）算法,在信源极化状态未知条件下实现了共形阵列天线的高分辨DOA估计。所提算法的方位估计不需要天线单元方向图以及信源极化状态的任何信息,适用于多种常用共形载体（锥面、柱面以及球面共形载体）,具有较为广泛的应用环境。以柱面共形阵列天线DOA估计为例,详细推导了算法机理,给出了算法步骤,计算机Monte Carlo仿真实验验证了所提算法的有效性。     

基于四阶累积量特征分解的空间谱估计测向方法

传统的空间谱估计测向方法大都是在二阶统计基础上提出的。而高阶累积量(cumulant)及其对应的高阶谱具有更加丰富的信息,而且对任何谱特性的高斯噪声都有很好的抑制能力。本文研究了基于四阶累积量特征结构分析的谱估计测向方法。从累积量的基本定义和性质出发,导出了基于特征分解的测向算法,并给出了模拟实验和测向系统外场实验结果。实验结果显示,基于四阶累积量方法的性能优于传统谱估计测向方法,特别是对于未知谱特性的色高斯噪声的情况。     

基于介质顶阵的到达角估计

由于介质顶对来波的发散作用,到达平面阵的波是非平面波。本文研究基于介质顶阵的到达角(DOA)估计方法。通过对采样协方差矩阵进行远场近似(FFA)处理,用高分辨特征结构技术(MUSIc算法)进行DOA估计,得到了比较好的结果。计算机模拟结果证实了该方法的有效性。     

DOA ESTIMATION USING A SPARSE LINEAR MODEL BASED ON EIGENVECTORS

To reduce high computational cost of existing Direction-Of-Arrival (DOA) estimation techniques within a sparse representation framework,a novel method with low computational complexity is proposed.Firs...     

基于相控阵单通道接收机高分辨DOA估计的跟踪算法

本文提出一种基于相控阵单通道接收机系统的波达方向(DOA)高分辨跟踪算法。这种跟踪算法是用特定权实现单通道接收机高分辨测向的进一步完善。在信号源不相关的情况下,通过对权矢量的循环使用和功率信号的更新处理,实现对DOA时变信号源的跟踪。计算机模拟结果表明该方法具有良好的效果。     

基于四阶累积量的空间信号2-D DOA分离估计

本文基于平行均匀线性阵列和四阶累积量提出了一种新的任意高斯噪声环境下的多个空间信号二维到达方向分离估计方法。通过巧妙定义阵列输出四阶累积量矩阵,该方法不需要谱峰搜索就可以估计信号二维到达方向。计算机模拟结果证实了方法的可行性。