波束空间的超分辨测向算法研究

研究了将数字波束形成和超分辨测向相结合的方法。比较了波束形成算法和阵元空间超分辨测向算法的性能，介绍了波束空间MUISC算法的基本原理。仿真证明波束空间的超分辨算法具有计算量小、测向分辨力高和充分利用阵列孔径的特点。     

一种新的信号子空间宽带测向算法

宽带信号测向是信号处理研究的难点课题之一,经典的旋转信号子空间（RSS）变换算法需要知道和真实来波方向接近的方向初始值。不合适的方向初始值将会降低估计器的收敛能力,引起估计偏差,从而使算法的估计精度受预估计的影响很大。本文提出的新算法首先推导出不同频段不同方向角的方向矢量之间的关系,然后再利用信号子空间、噪声子空间和阵列流型之间的关系构造一个特殊矩阵,最后通过求条件数来判断来波方向。所以新算法不需要构造聚焦矩阵,不需预知初始值,从而提高了算法的稳健性,降低了运算量,且新算法同时利用了信号子空间和噪声子空间,减少了噪声子空间扰动对算法精度的影响。计算机仿真验证了新算法的有效性。     

波束空间的超分辨算法及统计性能分析

针对工程应用中超分辨算法存在的计算量大、分辨信噪比门限高以及对阵列误差敏感等问题，研究了将常规波束形成和超分辨相结合的方法，给出了波束空间MUISC算法，并通过计算机仿真，比较了波束空间和阵元空间超分辨算法的统计性能，分析和验证了波束空间波束数目的选择对估计性能的影响。结果表明，波束空间的超分辨算法计算量小，并具有较强的分辨力和较低的信噪比门限。     

一种基于方向响应函数的MUSIC改进测向算法

提出了一种新的DOA估计算法,称之为SMUSIC测向算法.算法充分利用了阵列自相关函数的标准子空间处理模型和另一种信号加干扰的处理模型之间的线性代数结构特点.SMUSIC算法具有能同时估计来波方向和每个信号的功率的特点.仿真结果证明了SMUSIC算法比传统的MUSIC算法的优越的性能.     

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。     

一种应用于波束空间的改进TCT算法

双边相关变换（TCT）算法利用各频率点无噪声数据之间的关系构造聚焦矩阵。为了降低其计算复杂度和分辨门限,针对聚焦矩阵的构造方法,提出了一种改进算法。改进后的算法一定程度上降低了运算量,提高了算法的分辨能力和在低信噪比下的估计精度,然后将此算法从阵元空间变换到波束空间中,降低了运算维度,且没有影响原方法的估计精度。最后通过仿真结果证明了文中算法的有效性,并分析了该改进算法性能与信号入射角度、带宽之间的关系。     

一种基于波束空间的相干信号源DoA估计方法

针对均匀线阵的相干信号源波达方向(Direction of Arrival,Do A)估计问题,提出了一种可解相干的波束空间Do A估计算法。该算法利用接收数据的自协方差矩阵构造一个Toeplitz矩阵,使构造的Toeplitz矩阵的秩不受信号相干性的影响。然后将新的Toeplitz矩阵变换到波束空间,再结合MUSIC子空间算法,并充分利用信号子空间,即可实现对相干信号源的波达方向估计。与阵元空间算法相比,该算法提高了分辨率,有更小的均方根误差,降低了特征分解的计算量。通过仿真实验,对分辨率、解相干能力、均方根误差及仿真时间进行了对比研究,并验证了文章算法的有效性。     

空间谱测向技术简介——多波测向

简要介绍多波测向技术原理、多波测向算法的分类以及非线性空间谱估计（多信号分类法,MUSIC）的概念。     

一种快速子空间测向算法

考虑用户先验知识提出一种快速子空间测向算法,构造了方向约束的相关相减多级维纳滤波器(MCSA-MSWF)方法,此方法在降低特征分解的基础上进一步降低了谱峰搜索的运算量,且克服了单纯基于多级维纳滤波器测向算法期望信号不准确的问题。仿真表明,该算法在低信噪比、小快拍数情况下具有更好的估计性能。     

Joint frequency and DOA estimation using spatial-temporal co-prime sampling with off-grid sources

A method of joint frequency and direction of arrival (DOA) estimation using spatial-temporal co-prime sam-pling with off-grid sources was proposed to solve the problem of two-dimensional (2D) mismatches of signals.Firstly,the received signal was sampled by spatio-temporal co-prime sampling technique to construct 2D sparse reconstruction model with the filled coarray.Then the frequency mismatch term and angle mismatch term were incorporated into the re-ceived data model.Based on the above modified model,an improved greedy algorithm was presented to obtain the fre-quency mismatch and angle mismatch by estimating the spectrum leakage terms jointly.So the 2D off-grid sources can be corrected to accurate positions.The method can increase the degrees of freedom (DOF) in the space-frequency domain.Moreover,the method has reduced the amount of computation,and it can improve the frequency and DOA estimation accuracy in the meantime.Simulation results demonstrate the correctness and effectiveness of the proposed approach.     

基于加权l1最小化的低复杂度波达方向估计算法

基于阵列协方差矩阵的稀疏表征和阵列响应矩阵的Khatri-Rao积,提出了一种低运算复杂度的波达方向估计算法.所提算法在减少未知数个数的同时,通过线性变换降低约束方程的维数,可有效减少优化问题的计算复杂度.为充分利用阵列协方差矩阵中蕴涵的信息,使用Capon谱的倒数作为权值构建出了加权l1最小化问题,这使得所提算法在降低运算量的同时能够获得较好的估计性能.仿真实验验证了所提算法的有效性.     

频谱分析在DOA估计中的应用

子空间方法的本质是利用噪声子空间与阵列流型之间的正交性对阵列空间采样数据中空间频率进行估计。文章从快拍数据频谱分析的角度来实现这一估计。文中详细推导了窄带情况下DOA和快拍频谱的关系,提出了两种运算量较小、便于工程实现的利用FFT估计窄带DOA的方法。在宽带情况下,详细推导了宽带信号空间频率和时间频率的关系,推导出宽带信号频率对齐的方法,提出了两种直接利用对齐结果来估计宽带DOA的新方法。文中所用方法运算量小,便于硬件实现,仿真结果证明了算法的有效性。     

宽带独立信号和相干信号的DOA估计

当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相干信号的来波方向(DOA),针对这个问题提出了一种新方法。该方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,构造出各个窄带频率处的自相关矩阵,再通过MUSIC(Multiple Signal Classification)算法估计出各个窄带信号的DOA,将各个窄带信号的空间谱相加求平均,通过谱峰搜索得到宽带独立信号的DOA;然后分离出独立信号的信息,构造出一个只包含宽带相干信号信息的矩阵,最后通过稀疏重构的方法估计出相干信号的DOA。计算机仿真结果证明该算法的正确性和有效性。     

Joint estimation of TOA and DOA in IR-UWB system using a successive propagator method

Impulse radio ultra-wideband (IR-UWB) ranging and positioning require accurate estimation of time-of-arrival (TOA) and direction-of-arrival (DOA). With receiver of two antennas, both of the TOA and DOA parameters can be estimated via two-dimensional (2D) propagator method (PM), in which the 2D spectral peak searching, however, renders much higher computational complexity. This paper proposes a successive PM algorithm for joint TOA and DOA estimation in IR-UWB system to avoid 2D spectral peak searching. The proposed algorithm firstly gets the initial TOA estimates in the two antennas from the propagation matrix, then utilises successively one-dimensional (1D) local searches to achieve the estimation of TOAs in the two antennas, and finally obtains the DOA estimates via the difference in the TOAs between the two antennas. The proposed algorithm, which only requires 1D local searches, can avoid the high computational cost in 2D-PM algorithm. Furthermore, the proposed algorithm can obtain automatically paired parameters and has better joint TOA and DOA estimation performance than conventional PM algorithm, estimation of signal parameters via rotational invariance techniques algorithm and matrix pencil algorithm. Meanwhile, it has very close parameter estimation to that of 2D-PM algorithm. We have also derived the mean square error of TOA and DOA estimation of the proposed algorithm and the Cramer-Rao bound of TOA and DOA estimation in this paper. The simulation results verify the usefulness of the proposed algorithm.     

应用超分辨率方向估计实现通信卫星干扰源定位

利用卫星天线多波束特性来获取干扰信号波达方向（DOA）信息,是实现通信卫星干扰源定位的一条新思路。本文研究了在结合卫星多波束天线模型时,利用超分辨率方向估计方法实现通信卫星干扰源精确定位的可毛生,研究表明MN和LP两种算法在用于多波束天线的DOA估计时存在着方向估计模糊,而MV和MUSIC可应用于多波束天线的二维测向;文中还讨论MV、MUSIC应用于卫星干扰源定位的性能情况,并得到一些有益的结论。     

基于连续稀疏恢复循环平稳信号的DOA估计

针对现有稀疏恢复算法在到达角(DOA)估计中存在的网格失配问题（即off-grid问题）,提出基于连续稀疏恢复循环平稳信号的DOA估计。首先,对传统的谱相关信号子空间拟合算法进行分析研究;然后,在循环域利用连续稀疏恢复的思想来构造循环平稳信号的稀疏恢复模型。与传统Cyclic MUSIC算法和现有基于离散稀疏恢复算法相比,文中算法能够克服off-grid问题,具有较高的稀疏恢复精度和较好的稀疏恢复性能;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证明了算法的有效性。