一种基于高阶累积量的近场源四维参数联合估计算法

本文提出了一种新的多个近场窄带信源距离、频率及二维到达角四维参数联合估计算法.首先基于特定序号阵元输出计算的高阶累积量构造4个矩阵,接着结合这些矩阵的结构特点构造3个新的矩阵,然后基于新构造矩阵分解得到的特征值和特征向量联合估计信源参数.与现有的方法相比,本文给出的方法有效提高了阵列孔径利用率,参数自动配对.仿真结果表明该算法是有效的.     

基于四阶累积量的到达频率差估计算法

研究了基于四阶累积量的到达频率差估计算法,并给出了该算法的离散实现方法。该算法利用高阶累积量的特性,在相关的噪声环境下,对到达频率差作出了精确估计。仿真结果验证了该算法的有效性。     

基于四阶累积量的相干信号频率和二维到达角联合估计的新算法

该文提出了一种基于四阶累积量的相干信号频率和二维到达角联合估计的新算法-CTSS算法.CTSS算法利用双平行线阵的时空数据以及平滑技术构造了一个时空平滑矩阵,通过对其进行特征分解,并利用分解得到的特征值和特征矢量估计出空间相干信号的三维参数.在色噪声环境下,该算法能够精确地估计空间相干信号的三维参数,无需多维谱峰搜索,能实现信号三维参数的自动配对,并有效地解决了信源参数兼并问题.计算机仿真结果验证了算法的有效性.     

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。     

基于四阶累积量的重叠语音分离

文章将文献「１」给出的信号盲分离的一个理论判据应用于实际重叠语音信号的分离,给出了实现该判据的迭代算法,并对其中的参数选择等进行了讨论。实验表明,对于由两个语音分量构成的重叠语音信号,只要合理地选择其参数,就能有效地将其分离。     

高阶累积量的近场源四维参数联合估计方法

提出了一种近场窄带信源载波频率、仰角、方位角和距离四维参数联合估计的方法。该方法利用构造累积量矩阵的特征值及其相应特征向量直接获取信源参数,无需谱峰搜索,计算量适中,且适用于加性高斯噪声环境。此外,该方法由于采用了非中心对称结构的十字阵列,可有效减少阵列孔径损失。计算机仿真实验证明了该方法的有效性。     

基于四阶累积量虚拟阵列扩展的运算量分析

在阵列信号处理中,利用四阶累积量可以使阵列虚拟扩展,增大了天线阵的孔径,但同时也增加了算法的计算量。该文通过分析四阶累积量矩阵中各元素之间的关系,剔除掉相同或互为共轭的冗余元素,避免了冗余元素的重复计算,极大地降低了四阶累积量矩阵计算的复杂度,并阐述了计算复杂度与阵元数目之间的关系。另外,针对均匀直线阵这种特殊情况进行了单独讨论。该文得出的相关结论对实际工程应用具有指导性的意义。     

基于四阶累积量的EM波达方向估计算法

针对低信噪比（signal-to-noise ratio,SNR）下,经典波达方向估计性能下降的问题,提出将信号的四阶累积量与期望最大化（expectation maximization,EM）算法相结合的波达方向估计算法.该方法引入隐含变量进行更新迭代,并求隐含变量的四阶累积量,构造关于待估波达方向的极大似然函数从而求解出信号的波达方向角.仿真结果表明:本文算法能有效地抑制高斯噪声对信号参数估计的影响,同时能利用迭代来提高估计精度.在低SNR时其估计性能优良,具有很好的稳定性和分辨率,有利于高分辨地估计信号的波达方向.     

一种基于四阶累积量的约束自适应多径时延估计

在存在多径信号和空间相关性未知的背景高斯噪声情况下,不考虑多径信号传输的传统时延估计方法的性能会受到影响,甚至恶化。针对此问题,提出了一种基于四阶累积量的约束自适应多径时延估计算法,并对该算法的多径时延估计性能进行了收敛性能分析。该算法能够有效抑制空间相关性未知噪声的影响,在低信噪比的情况下能够直接、准确地进行自适应多径时延估计,克服了传统算法不能直接估计非整数倍采样间隔时延的缺点。计算机仿真试验验证了新算法的有效性。     

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。      

基于高阶累积量的近场通信波达方向估计算法

通过对近场通信波达方向准确估计,提高目标信源的定位能力.传统方法中对近场源通信信源的波达方向估计采用多普勒估计方法,由于近场通信的空间信源为窄带信号,多普勒估计会导致DOA估计频谱失真.提出一种基于高阶累积量的近场通信波达方向估计算法.采用均匀间隔线列阵构建近场通信的信号模型,进行近场源目标特征构建,提取近场源通信信号的斜度和峰度等特征,采用高阶累积量特征提取方法,分别求得对应近场通信信源的方位角、频率和距离三维参数,使得每个信源的参数自动配对,提高了近场通信DOA波达方向估计的效率和精度,实现近场源通信信号的波达方向估计算法改进.仿真实验结果表明,采用该方法进行近场方法波达方向估计的精度较高,对信源方位的定位准确,性能优越于传统方法,在近场通信中具有较好的应用价值.     

基于累积量的时差频差联合估计算法

介绍了无源定位中二阶累积量和高阶累积量的时差频差联合估计（TDOA/FDOA）算法,分析了噪声相关性对二阶累积量和四阶累积量的时差频差联合估计算法的影响。仿真结果表明,这一方法是切实可行的。     

一种基于四阶累积量的空间特征盲估计方法

该文以均匀直线阵为基础,提出了一种基于阵列输出四阶累积量的信号空间特征盲估计方法,并将其用于相干多径环境下的多用户信号空间特征的估计。作者利用四阶累积量构造了一个空间特征估计矩阵,并证明了对该矩阵作特征分解可以得到各用户的空间特征。该盲算法不依赖于信号具体特征,适用于任意加性高斯(白或有色)噪声。理论分析和仿真结果说明了算法的有效性和稳健性。     

基于高阶累积量矩阵组正交联合对角化的高分辨方位估计方法

该文提出了一种基于高阶累积量矩阵组正交联合对角化的高分辨方位估计方法。该方法构造了一组高阶累积量矩阵共同来辨识阵列流型矩阵的列空间,进而进行DOA估计。并通过对高阶累积量矩阵组进行联合对角化,得到联合对角化矩阵和对角化后的矩阵组,并重新定义了空间谱。新方法可以处理相干声源,适用于有色噪声环境,且较仅使用单个高阶累积量矩阵的算法具有更高的分辨力,更低的均方根误差和更高的鲁棒性。     

一种基于高阶累积量的近场源距离、频率和方位联合估计算法

本文提出了一种基于高阶累积量的近场源距离、方位及频率三维参数联合估计方法,该方法利用构造的累积量矩阵的特征分解获得信号子空间,三维参数估计分别由构造的矩阵的特征值直接估计得到,算法计算简单而无需任何搜索且适于任意高斯噪声环境,与现有的方法相比,本文算法由于无需利用阵列的中心对称结构,因而有效的避免了阵列的孔径损失.最后,计算机仿真实验验证了算法的性能.     

基于四阶累积量张量联合对角化的多数据集联合盲源分离

该文提出一种基于四阶累积量张量联合对角化的联合盲源分离(J-BSS)算法。首先通过计算4阶互累积量将多数据集信号的J-BSS问题转化为4阶张量联合对角化问题。接下来,基于雅可比连续旋转将张量联合对角化这类非线性优化问题,转化为一系列可获取闭式解的简单子优化问题,并通过交替迭代对多数据集混合矩阵进行更新,进而实现J-BSS。实验结果表明,所提算法具有良好的收敛性能,较之现有的同类型BSS及J-BSS算法具有更高的精度。此外,该算法在分离实际胎儿心电信号方面也表现出良好的性能。

     

Passive localization of mixed sources jointly using MUSIC and sparse signal reconstruction

Source localization for mixed far-field and near-field sources is considered. By constructing the second-order statistics domain data of array which is only related to DOA parameters of mixed sources, we obtain the DOA estimation of all sources using the weighted ℓ₁-norm minimization. And then, we use MUSIC spectral function to distinguish the mixed sources as well as to provide a more accurate DOA estimation of far-field sources. Finally, a mixed overcomplete matrix on the basis of DOA estimation is introduced in the sparse signal representation framework to estimate range parameters. The performance of the proposed method is verified by numerical simulations and is also compared with two existing methods.     

基于子阵近场零陷权的联合波达方向估计方法

针对海底长线阵在近场辐射声干扰及空间水平非均匀噪声下的远距离估计目标波达方向(DoA)问题,该文提出一种基于长线阵分子阵近场零陷权的联合目标方位估计方法.该方法将长线阵分解为多个高重叠子阵,对各个子阵利用零陷抑制技术去除近场强干扰对目标探测的影响,再利用各子阵对远距离目标方位估计结果差异性小、非目标所在频率即噪声对应空...