基于四阶累积量的信源数估计新方法

针对在基于四阶累积量的空间谱估计方法中,基于信息论准则的信源数估计方法完全失效的问题。提出了一种新的信源数估计方法,该方法利用与特征值互补的集合的数值的特点,降低了噪声对应特征值的发散度,然后再利用信息论准则估计信源数。该方法具有计算复杂度低的优点,适用于空间色噪声,仿真分析证明了该算法的有效性。     

基于延时相关的稀疏恢复高分辨来波方位估计

针对MUSIC算法和基于四阶累积量的MUSIC-like算法在高斯色噪声背景下测向精度不理想的问题,提出基于延时相关的稀疏恢复高分辨来波方位估计算法。该算法利用蕴含在接收数据延时相关函数中的角度信息,采用所有阵元接收数据的延时相关函数构造新的阵列输出矩阵,进而构造新的协方差矩阵,并进行奇异值分解,建立稀疏表示模型,使用l1范数法对稀疏模型进行求解实现色噪声环境下高分辨DOA估计。仿真实验表明,基于延时相关的稀疏表示模型的测向分辨率好于基于传统子空间的MUSIC算法和基于四阶累积量的MUSIC-like算法,能降低协方差构造的复杂度,增强色噪声抑制能力。     

基于相关TOP矩阵的相干信源数盖氏圆估计方法

大部分高分辨波达方向估计算法都是以特征子空间分解为基础的,所以正确估计信号源数对算法结果有效性起着至关重要的作用。该文提出了一种基于均匀线形阵列的相关Toeplitz矩阵构造方法,并结合盖氏圆半径法形成一种相干信源数估计的盖氏圆改进方法,将接收阵列各阵元与参考阵元输出信号做相关,得到一组相关向量,应用相关Toeplitz矩阵构造算法构造阵列输出的Toeplitz矩阵,从而得到去相干的盖氏圆估计矩阵,最后再应用盖氏圆准则完成相干信源数估计。仿真结果表明,本文所用相关Toeplitz矩阵构造算法达到了去相干的作用,扩展了盖氏圆半径法的应用范围,使得盖氏圆准则在不损失阵列有效孔径前提下,能够有效估计相干信源数目。     

基于改进的K-均值聚类信源数目估计算法

针对盖尔圆盘法在低信噪比和少快拍数背景下进行信源数目估计时会出现错误判断的问题,提出了色噪声背景下改进的K-均值聚类信源数目估计方法.求出数据相关矩阵后按照信号和噪声的类均值对信号特征值和噪声特征值进行K-均值聚类,然后不断更新类均值直到信号特征值收敛.计算机仿真实验证明了该方法在低信噪比和少快拍数时的估计成功概率高于盖尔圆盘法.     

基于改进式特征值二次对角加载的信源数估计方法

针对应用阵列天线进行信号接收时的信源数估计问题,提出一种基于改进式特征值二次对角加载的信源 数估计方法。对天线阵列观测信号协方差矩阵进行特征值分解;对特征值进行一次对角加载,对角加载量取所有特 征值的几何平均值,将原始特征值与对角加载值相加,取代原始特征值;重新计算特征值对角加载量,并进行二次 对角加载,使加载后的特征值满足噪声特征值的最大最小值之比不超过2 的条件,在此基础上,使用信息论准则类 方法和随机矩阵理论类方法实现信源数的估计。仿真实验结果表明,该信源数估计方法具有可行性。     

基于子阵协方差矩阵的线列阵扩展

针对现有线列阵扩展方法低信噪比时信号检测与波达方向估计性能下降、鲁棒性差、要求信源信号具有非圆对称性等问题,提出一种线列阵扩展方法。该方法将线列阵按奇、偶阵元分成两个子阵,通过两子阵的协方差矩阵消除噪声的影响,利用两子阵的协方差矩阵及线列阵旋转不变性重构阵列接收数据,实现一维线列阵扩展。仿真和实测数据处理结果表明,该方法降低了波束输出旁瓣,提高了弱目标的探测性能,不要求信源信号具有非圆对称性,具有较好的工程应用价值。     

基于正则相关矩阵的信源数快速估计方法

针对阵列雷达的信源数快速估计问题,提出了一种基于正则相关矩阵的信源数快速估计方法。该方法将阵列雷达的接收通道划分为两个分离的二级子阵,利用此二级子阵的接收信号构造正则相关矩阵,并得到该矩阵的正则相关因子,根据虚警概率选定相关因子门限,超过门限的相关因子个数即为信源数。仿真结果表明:该方法在降低运算量、提高实时性的同时,避免了噪声统计特性假设失配带来的判决失效问题,具有较强的环境适应性。     

基于互协方差的L型嵌套阵列二维波达方向估计

为了解决L型均匀阵列波达方向（DOA）估计分辨率较低、估计信源数受限于阵元数、估计精度易受信噪比影响等问题,提出一种基于互协方差的L型嵌套阵列二维DOA估计算法。利用不同子阵间互协方差矩阵产生较长无冗余阵元的虚拟阵列,消除噪声干扰;利用虚拟阵列及其共轭矩阵构建等效协方差矩阵,实现虚拟阵列信号的解相干;采用旋转不变子空间技术对等效协方差矩阵进行处理,得到目标的角度信息;基于虚拟阵列等效信源的唯一性进行空间信源的角度匹配。对所提算法的DOA估计有效性进行仿真验证,结果表明,在阵元数相同情况下,该算法与L型均匀阵列相比在低信噪比环境下拥有更高的估计精度,能够辨识更多的空间信源。     

高斯色噪声背景下双基地MIMO雷达的多目标定位

针对雷达实际环境中的高斯色噪声背景,提出了基于ESPRIT-like的双基地MIMO雷达多目标定位方法。首先利用接收信号构造四阶累积量,然后根据新的联合导向矢量的特殊结构,对四阶累计量数据实施行抽取运算,提取出发射和接收"扩展"旋转不变因子,并基于ESPRIT-like方法估计出目标的发射角和接收角,最后利用复矩阵法实现了目标收发角度的配对。理论和仿真实验表明:该方法不受接收阵元数目的限制,不需要解相位模糊问题,在低信噪比时,角度估计性能优于已有的相关算法,在高信噪比时,角度估计性能接近于根克拉美罗界。     

一种新的基于霍夫变换的信号源个数估计方法

确定信源个数是许多阵列信号处理算法的基础。提出了一种利用霍夫（Hough）变换估计信源个数的新方法。该方法通过Hough变换将观测数据的采样协方差矩阵的排序特征值点投影到Hough参数空间，通过检测Hough参数空间中积累的峰值来估计噪声特征值的数目，从而确定信源的个数。仿真结果证明了新方法的检测性能要优于著名的AIC和MDL准则，并且新方法在低信噪比下也能获得较高的检测概率，为低可观测目标的检测提供了一条有效的途径。