相干信源波达方向估计的加权空间平滑算法

提出了一种用于空间相干源DOA估计的加权空间平滑算法(WSS，weighted spatial smoothing)。常规的空间平滑算法没有利用子阵输出的互相关信息，而且对相干信源的分辨力较差。WSS算法充分利用了子阵输出的自相关信息和互相关信息，将主阵协方差矩阵的所有子阵阵元数阶的子矩阵进行加权平均，以期提高常规空间平滑算法的分辨性能。文中以加权平滑后等效的信源协方差矩阵的对角化为约束条件，推导了加权矩阵的理论表达式。计算机仿真结果表明，WSS算法与常规空间平滑算法相比具有更高的分辨性能和更低的信噪比门限。特别是在于阵划分较多时其优越性更加明显。     

基于波束空间MUSIC的MIMO雷达波达方向估计

在进行波达方向估计时,阵元空间MUSIC方法的计算量通常都比较大。为了解决此问题,采用了波束空间MUSIC的方法,它的计算量较阵元空间MUSIC方法有所下降,将它运用于多输入多输出雷达波达方向的估计问题。计算机仿真实验表明,虽然协方差矩阵特征分解的计算量下降了,但是波束空间MUSIC的性能依然良好。     

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。     

相干分布式信源二维波达方向估计算法

针对相干分布式信源二维波达方向估计算法多采用谱峰搜索导致计算复杂度较大的问题,该文提出了一种二维波达方向分离估计算法。该算法通过将积分形式的相干分布式信源方向向量化简为点信源方向向量与实向量的Schur-Hadamard积,对子阵X接收的数据构造二阶统计量;利用传播因子最小二乘估计子阵X与Z,X与W之间的旋转不变矩阵。由二阶统计量与旋转不变矩阵分别估计方位角与仰角,对于接近90的仰角也可给出有效的估计。与传统子空间算法相比,无需任何谱峰搜索和特征值分解,降低了计算复杂度。仿真实验表明了所提算法的有效性。     

混合信源波达方向估计算法

本文针对非相干混合点信源和分布式信源,提出了一种基于对称均匀线阵的波达方向估计算法。该算法利用点信源和分布式信源协方差矩阵结构的不同,采用空间差分技术将两种信源分离。对于点信源,采用传统MUSIC算法估计其波达方向;对于分布式信源,利用信号子空间的旋转不变性来估计其波达方向。该算法不仅消除了点信源对分布式信源的影响,也无需估计分布参数,大大降低了计算复杂度。且采用2N+1个阵元的对称均匀线阵可估计出 2N 个混合信源,其中分布式信源最多为 N 个,有效减小了阵列的孔径损失。仿真结果表明该算法的性能优于广义特征值分解的算法。      

加权子空间拟合相干信源二维波达方向估计

对均匀圆阵列(UCA)二维波达方向估计问题,运用相位激励模式波束形成技术,得到圆阵波束空间实值阵列流形。在波束空间内．研究了相干信源子空间分解技术和加权子空间拟合技术。计算机仿真表明,在波束空间内的加权子空间拟合技术具有良好的相干信源二维波达方向估计性能。     

基于Toeplitz矩阵重构的相干信源波达方向估计研究

波达方向估计(DOA估计)是实现目标精确定位的重要内容。针对相干信号源的波达方向角估计问题,提出了一种能有效解相干的互相关矢量Toeplitz矩阵重构算法。该算法利用了阵列接收数据互相关矢量的内在关系,实现了相干源的完全解相干。该算法不损失阵列孔径,无需阵列平滑。仿真结果表明了该算法的有效性。     

相干信号源最大似然波达方向估计的分辨性能

本文着重讨论了在任意几何中心对称阵列条件下的最大似然方向估计函数的性质及其在信源真实方向上的微分特性。     

空间相干源信号频率和波达方向的同时估计方法

本文针对宽频段窄带相干信号源,充分利用多重信号分类和旋转不变两大技术,结合一定的时域信息,提出了一种高精度的信号频率和波达方向同时估计方法.该方法通过构造平滑波达方向矩阵进行参数估计,无需搜索过程和配对处理.计算机仿真验证了本文所提出方法的有效性.     

基于MIMO雷达虚拟阵列的二维波达方向估计算法

基于L型配置MIMO雷达系统,提出了一种利用MIMO雷达单次回波的二维波达方向估计新算法。该算法通过单次回波信号形成的虚拟阵列数据来构造两个具有特定关系的矩阵,再用这两个矩阵构造一个波达方向矩阵,根据该矩阵的特征值和特征向量之间的关系,导出了目标方位角和高低角的闭式解。该算法不涉及二维谱峰搜索,计算量小,且不存在参数的配对问题;此外,当发射阵元数大于2时,其估计的最大目标数可大于或等于接收阵元数。计算机仿真结果证明了该算法的正确性和可行性。     

未知信源数的宽带波束域相干源测向算法

对MUSIC算法进行了改进,提出了一种无需估计信源数的宽带波束域相干源测向算法,避免了由于信源数估计不准确以及存在相干源扰动时的测向失效问题,并通过恒定束宽波束形成,在减少测向计算量的同时,对宽带信号进行了空间聚焦,可同时适用于窄带信号和宽带信号测向,大大拓展了MUSIC算法的适应能力,为其在不同领域获得广泛应用扫清了算法上的障碍。仿真结果证实了所提出改进算法的有效性。     

一种互耦和相干源条件下的DOA估计方法

空间平滑算法是一种常用的解相干处理方法,而阵元间互耦的存在会导致空间平滑算法失效,从而无法准确估计相干源DOA。针对这个问题,文中提出了一种新的DOA估计方法。该方法基于信号子空间和噪声子空间的正交性原理,利用入射信号源中的独立信号源可以有效估计出互耦矩阵,再通过估计的互耦矩阵对接收数据协方差矩阵进行互耦补偿,克服了互耦对空间平滑算法的影响,从而保证了相干源DOA能准确估计。计算机仿真实验表明了该方法的有效性。     

针对相干信号DOA估计的改进MUSIC算法

针对相干信号波达方向(Direction of Arrival, DOA)估计,提出了一种改进的多重信号分类(Multiple Signal Classification, MUSIC)算法。首先,利用信号协方差矩阵的两个最大特征值所对应的特征向量,构造出两个Toeplitz矩阵;然后,利用前后向空间平滑思想得到这两个矩阵的无偏估计并求和;最后,利用MUSIC算法从中估计出相干信号DOA。和已有方法相比,该方法无需损失阵列孔径且具有更优的DOA估计性能。     

MIMO雷达DOA估计方法分析

在介绍多输入多输出（MIMO:Multiple-Input Multiple-Output）雷达的信号模型的基础上,给出了一种目标波达方向（DOA:Direction of Arrival）估计方法--多信号分类（MUSIC:Multiple Signal Classification）方法在MIMO雷达系统DOA估计中的应用。与传统相控阵雷达相比,在MIMO雷达系统中该方法可以分辨的信号源数目有较大增加。通过仿真实验,详细分析了在MIMO雷达系统DOA估计中,多种因素对MUSIC方法测角精度的影响。     

基于协方差匹配SLO算法的MIMO雷达DOA估计

利用加权平滑l0范数(Smoothed l0, SL0)算法估计MIMO雷达目标DOA时,需要把协方差矩阵进行矢量化来获得相应的稀疏重构模型,并利用信号和噪声子空间的正交性来构造加权向量。然而当存在相干信源时,MIMO雷达协方差矩阵的秩将退化,这会使得稀疏重构模型的误差较大以及无法正确区分信号和噪声子空间,导致加权SL0算法的DOA估计性能恶化。针对上述问题提出了一种基于协方差匹配SL0算法的MIMO雷达DOA估计方法。该方法利用协方差匹配准则重构出一个满秩的协方差矩阵,恢复MIMO雷达协方差矩阵的Toeplitz特性,并利用协方差逆矩阵的高阶幂来近似噪声子空间从而计算加权向量。仿真分析表明,该方法能够在无需预知信源数目的情况下有效地完成对相干信号的DOA估计。     

基于快速张量分解的波束空间MIMO雷达二维DOA估计算法

传统MIMO雷达由于采用全向发射模式导致目标增益损失严重,致使DOA估计算法性能较差.因此,本文提出基于波束空间MIMO雷达的张量模型和快速张量分解的二维DOA估计算法.波束空间MIMO雷达能够通过发射波束成形技术将发射能量集中到指定空域,弥补传统MIMO雷达的发射增益损失.通过高阶张量模型应用MIMO雷达多脉冲接收数...     

基于虚拟阵列变换的相干源测向方法

针对传统空间谱测向方法对相干信号源测向失效的实际问题,提出了一种基于任意形状平面阵列的测向方法。该方法在建立了相干信号源数学模型的基础上,对虚拟阵列变换思想进行了分析,给出了采用虚拟阵列变换原理和MUSIC算法实现了对相干信号源DOA的估计,提高了测向性能。经仿真试验和理论分析,验证了算法的可行性,并分析了该算法的适用局限性。     

DOA估计的一种改进MUSIC算法

讨论了在移动通信环境中采用协方差差分和迭代空间平滑以进行信号来波估计(Direction Of Arrival)的一种改进MUSIC算法.首先简要回顾了经典MUSIC算法,给出阵列接收信号模型,然后详细分析了经典MUSIC算法估计相干信号所存在的问题,在常规空间平滑算法(SS)的基础上提出了一种改进算法,最后给出计算机仿真结果并验证了新算法的有效性。