复杂噪声中的二维DOA估计新方法

基于二维DOA估计模型,本文研究了复杂环境——乘法与加法观测噪声共存时的DOA估计问题.针对工程实践中广泛存在的循环平稳信号,提出了一种采用循环统计量的新方法.该方法对任何平稳的加性与乘性噪声均不敏感,因而具有较大的实用性.     

基于改进的循环互相关MUSIC算法的波达方向估计

给出了基于循环互相关运算的信号模型，根据该信号模型，运用改进的循环互相MUSIC算法得到了对具有循环平稳特性的空间源信号波达方向进行估计的有效方法——ICCC-MUSIC算法；定性的分析和仿真实验均表明该方法具有较好的抑制噪声和选择信号的能力，为利用天线阵列提取具有循环平稳特性的源信号提供了较好的实现方法。     

一种基于循环互相关的非相干源信号方向估计方法

给出了基于循环互相关运算的阵列信号模型,根据该信号模型,运用MUSIC算法得到了对空间非相干源信号方向进行估计的有效方法—CCC-MUSIC算法,定性的分析及仿真实验均说明了所给方法具有较好的抑制噪声和选择信号的能力。该算法将为利用天线阵列提取具有循环平稳特性的源信号方向这一问题提供较好的实现方法。     

基于四阶循环累积量的二维DOA和极化参数估计

在任意分布的加性平稳噪声背景下,提出一种基于单个电磁矢量传感器的四阶循环累积量算法来实现宽带循环平稳信号的二维波达方向(DOA)和极化参数估计.通过利用信号的循环平稳特性,使该算法具有信号选择的能力,同时能够抑制宽带干扰和任意分布的加性平稳噪声的影响,从而提高算法的信号检测能力.仿真结果验证了该方法的有效性.     

宽带循环平稳信号的二维空间谱估计

本文提出了一种新的宽带二维波达方向估计方法。理论分析表明,该方法不需要进行二维搜索,既适用于宽带信号,也适用于窄带信号,且能够实现二维参数的自动配对。通过利用循环平稳特性,该方法能够抑制宽带干扰和加性噪声的影响,从而大大提高了算法的信号检测能力。     

基于稀疏恢复的循环平稳信号DOA估计

基于信号稀疏恢复的思想,提出了一种新的循环非相关平稳信号DOA估计算法.首先,对阵列的二阶循环互相关矩阵矢量化,并将感兴趣的空间划分成若干段以构造过完备的方向矩阵,从而得到基于Khatri-Rao积的稀疏模型;其次,利用凸优化技术对稀疏模型进行优化求解,并根据恢复得到的稀疏信号中非零元素的位置估计出高精度的DOA值.与传统的循环互相关算法比较,本文算法具有更高的DOA估计精度,同时也适用于信号个数多于阵元个数的场合.理论分析和仿真实验结果都验证了算法的有效性.     

多径循环平稳信号二维波达方向估计——极化域平滑法

针对相干循环平稳信号,该文提出一种估计二维波达方向的新方法极化域平滑法。该算法充分利用信号的循环平稳特性以及极化多样性,在不影响阵列孔径的情况下,进一步增大可估计的相干信源数目,且具有信号选择和噪声抑制能力。估计过程中各参数自动配对。仿真结果验证该文方法的有效性。     

宽带谱相关时空DOA矩阵方法

本文提出了一种新的基于信号时空特征结构的二维DOA估计方法－－宽带谱相关时空DOA矩阵方法。该方法利用信号的循环平稳特性实现了对宽带信号的有效处理,同时通过空时变换将传统的一维空域处理拓展到了二维空间处理,更充分地利用了信号的时域特征,从而大大简化了阵列结构,提高了算法的性能。理论分析与仿真结果表明,该方法既继承了循环平稳方法在谱估计方面的优势,又具有原DOA矩阵方法无需二维谱峰搜索和参数配对的特点。     

一种新的近场源距离及到达角联合估计算法

该文提出一种基于三阶循环矩的近场源距离以及到达角联合估计算法。该算法充分利用了信号的循环平稳特性以及其空、时域信息,通过构造时空矩阵并进行特征分解获得二维参数的闭式估计。该方法计算简单,无需谱峰搜索,而且二维参数自动配对。与现有的方法相比,该文算法并不要求阵列具有中心对称结构,因此避免了阵列孔径的损失;此外该算法对任意分布的加性平稳噪声以及具有不同循环频率的干扰信号有较好的抑制能力。计算机仿真实验验证了该方法的有效性。     

基于四阶循环累积量的DOA估计方法

提出了一种新的波达方向估计算法,该算法构造了一个“谱相关DOA矩阵”,并基于此矩阵进行DOA估计。理论分析表明,通过谱相关矩阵的特征值分解,就可以得到源信号的DOA,该方法不需要进行谱峰搜索,同时利用循环平稳特性,可以有效抑制平稳噪声和滤除与信号循环频率不同的干扰信号,从而大大提高了算法的检测能力。另外还给出了相干信号DOA解决方法。