基于互质阵列的信号波达方向估计算法

互质阵列具有灵活的天线摆放形式,相比于均匀阵列,有更大的阵列孔径,可以获得更高的自由度从而减少硬件资源成本,因此受到广泛的关注。本文针对基于互质阵列的空间平滑MUSIC算法(互质SS-MUSIC算法)估计精度低、计算量较大的问题,提出两种基于Toeplitz矩阵重构的互质阵列DOA估计算法。两种算法均利用扩展互质阵列构造虚拟阵列,然后进行协方差矩阵重构,重构后的矩阵是Toeplitz矩阵,对其进行划分,对划分后的矩阵进行特征值分解,求出信号子空间和噪声子空间,从而得到信号的入射角度。仿真实验结果表明,两种算法均能够实现信号的欠定DOA估计,与互质SS-MUSIC算法相比,两种算法在低信噪比-5 dB时的测向误差分别减少1.1°和0.5°,具有更高的估计精度;在相同条件下,运行时间分别减少45.9%和69.1%,具有更低的计算复杂度。     

基于加权-改进MUSIC算法的相干信号波达方向估计

针对传统波达方向估计算法对相干信号失效的问题,提出了基于加权-改进多信号分类法(MUSIC)的波达方向估计算法。该算法首先对接收数据协方差矩阵进行重构,进而构造出新的噪声子空间,再根据特征值大小对噪声子空间特征向量进行加权,完成对相干信号的波达方向估计。仿真分析表明,算法成功地完成了对相干信号的波达方向估计。     

基于矩阵重构的DOA阵元位置误差校正方法

针对阵元位置误差引起阵列流型出现一定的偏差和扰动,从而导致多重信号分类(MU-SIC)算法估计波达方向(DOA)性能下降的问题,本文在Toeplitz预处理算法的基础上,提出了一种基于矩阵重构的阵元误差校正算法.所提算法首先对有阵列位置误差的协方差矩阵进行预处理,恢复理想情况下协方差矩阵的Toeplitz结构,然后利用核范数优化算法构造凸优化函数,对处理后的协方差矩阵进行降噪,同时保证信号和噪声子空间的正确划分,最后利用MUSIC算法进行DOA估计.计算机仿真和实验分析表明,所提算法有效改善了存在阵元位置误差时MUSIC算法的角度分辨能力,而且减少了由快拍数不足带来的影响,提高了估计精度.     

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。     

基于协方差矩阵重构稳健波束形成算法

提出了一种新的基于协方差矩阵重构的稳健算法.该算法基于最小化输出期望信号空间倒谱,利用多项式拟合估计期望信号的导向矢量;从数据协方差矩阵中减去期望信号部分,得到干扰加噪声协方差矩阵,通过修正方法实现对干扰加噪声协方差矩阵的准确估计,解决了低信噪比时由于信号子空间发生缠绕,导致协方差矩阵估计存在较大误差的问题;理论分析与仿真实验表明了该算法的有效性和稳健性.     

基于ANM的宽带非相干子空间DOA估计方法

针对被动探测系统中,经典的宽带信号波达方位(DOA)估计方法在单快拍下无法获得统计结构,导致无法直接有效估计方位的问题,提出了基于最小原子范数(ANM)来修正传统的宽带非相干子空间(ISM)DOA估计方法。该方法首先将宽带信号划分为若干子带,在每个子带上通过将ANM重构成半正定规划(SDP),构造并恢复出最优的Toeplitz矩阵。该矩阵经过特征分解,能够获取准确的信号子空间和噪声子空间,从而得到误差较小的估计角度;最后将各子带的估计角度均值作为宽带信号方位估计结果。仿真结果和分析表明,所提方法提高了宽带信号的方位估计性能。     

分布式目标方位估计的一种改进算法

在分布式目标方位估计中,若不同的分布源相干,则一般的分布式目标方位估计算法很难将其区分,另外,要进行准确的方位估计,一般的估计算法往往要求较高的信噪比.文中提出了一种对现有的谱峰搜索算法进行改进的方法,实验证明,改进后的算法可以解决相干源的方位估计问题并可在较低信噪比下进行方位估计.     

任意阵列二维测向的快速子空间算法

为了对空间辐射源进行精确定位，建立了基于任意阵列对多目标源进行二维DOA估计的数学模型。将MUSIC算法推广到三维空间阵列可以对辐射源进行二维高精度测向，但由于其需要估计接收数据的协方差矩阵和进行特征分解，因而其计算量较大。利用多级维纳滤波器的前向递推获得信号子空间和噪声子空间，不需要估计协方差矩阵和对其进行特征分解，从而降低了MUSIC算法的计算量。将文中的方法应用于任意阵列的二维DOA估计中进行计算机仿真和实际侧向系统性能验证，实验结果均表明该方法达到了MUSIC算法的性能，但与常规MUSIC算法相比降低了计算量。     

基于二阶锥规划的相干信号宽零陷自适应波束形成

针对传统自适应波束形成器在相干干扰位置出现快速变化时,输出性能下降,甚至干扰抑制失效的问题,提出了一种基于二阶锥规划(SOCP)的相干信号宽零陷自适应波束形成算法。该算法首先对接收数据协方差矩阵进行Toeplitz重构,然后重构了干扰加噪声协方差矩阵并对其进行零陷展宽处理;接着在保证期望方向波束无失真前提下,约束主瓣宽度和旁瓣电平,使得波束形成器干扰和噪声的输出功率最小;最后将该问题转化为凸优化中的二阶锥规划问题,并使用凸优化工具箱进行快速求解。仿真实验表明,该算法可以在兼顾全部阵列性能指标的前提下,在相干干扰区域形成宽零陷。     

联合对角化技术在空间谱估计中的应用

在实际工程应用中,传统空间谱估计方法受噪声、干扰及采样效应等因素影响,其性能明显退化.为了克服这些因素对方位估计结果的影响,提高算法性能,本文将空时相关矩阵组代替传统的采样协方差矩阵,利用联合对角化这一新的数学工具,研究了一种基于Jacobi旋转正交联合对角化的空间谱估计方法.通过对空时相关矩阵组进行联合对角化,得到了联合对角化矩阵和对角化后的矩阵组,最终利用联合特征值和特征向量得到修正的阵列协方差矩阵,并对空间谱估计处理器进行修正.仿真结果表明,在不同的信噪比、快拍数等条件下,基于联合对角化的空间谱估计算法较传统方法具有更高的分辨力和更低的均方根误差,能有效降低方位估计的信噪比门限,进而改善传统空间谱估计方法的方位估计性能.     

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。     

基于空域压缩采样的水声目标DOA估计方法

在空域存在稀疏观测约束条件下,传统的水声目标方位DOA估计方法在水下无人航行器等小型平台的应用中往往精度低或者失效。针对这一问题,提出了一种基于空域压缩采样的水声目标DOA估计方法。该方法通过建立水下目标的空域稀疏模型,对水下目标在空域进行压缩采样,并利用联合稀疏重构实现水下目标的DOA估计。仿真实验表明：与传统方法相比,该方法在较少阵元、较小阵列间隔和较少快拍下估计精度相对提高;而在较低信噪比下估计成功率能够提高50%以上,均方误差也能降低到02°以下。     

时变环境对信源数估计及盲源分离的影响分析

针对信号来波方向突变、源信号个数及信号样式发生变化,对辐射源个数估计及盲源分离(blind source separation,BSS)结果的影响进行分析。源信号个数的估计采用基于信息论准则的估计方法,采用自适应盲分离算法 进行信号盲分离。实验结果表明：混合矩阵发生突变时,使用接收数据进行信源数估计,无法正确估计信源数;当 混合矩阵未发生突变,而信号样式发生突变时,源数估计算法能准确估计来波方向数;若混合矩阵不变,在某一来 波方向信号样式的改变,对信号的盲分离不会产生不利影响,可将该来波方向不同的信号样式分开;若混合矩阵不 变,阵列接收信号中信号个数的改变,对信号分离结果没有明显的不利影响。分析结果表明：该研究对评估信源数 估计算法和盲源分离算法在实际环境中的应用效果具有一定参考价值。     

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.     

基于正反HFM信号的水下高速小目标处理算法与试验分析

针对水下高速小目标的特点,提出了基于宽带正反双曲调频（HFM）信号的水下高速小目标检测与参数估计快速算法,并完成了仿真。通过在信号发射端加入时间伸缩因子来模拟目标运动,实现了水下高速小目标检测与参数估计的动态试验。并采集了雷体的反射回波数据。设计的以TMS320C6701为核心的信号处理系统,通过本文提出的快速算法实现了低信噪比下雷体反射回波检测与参数估计。试验结果表明,基于正反HFM信号的快速处理算法及数字信号处理（DSP）系统能有效完成低信噪比下的高速目标回波的检测与参数估计,与仿真结果具有较好的一致性．     

基于潜艇分布式建模的目标识别方法

为了使鱼雷更好地识别潜艇结构,从而有效区分潜艇和声诱饵,提出了一种基于分布式目标建模的潜艇目标识别方法。该方法在分布式目标建模理论的基础上,建立了潜艇分布式目标模型,并把分布式信号参数估计（DSPE）方法应用到潜艇分布式模型方位估计中,同时利用平面阵进行了计算机仿真,得到了潜艇回波的3D方位谱。仿真结果表明,该方法能很好的对潜艇结构进行识别,有助于鱼雷实施正确的攻击。     

一种用于水下小尺度运动阵列的目标波达方向估计方法

为解决水下小尺度运动阵列对目标定位的孔径和样本不足问题,采用合成孔径方法实现孔径的扩展。通过分析相干信源情况下不同阵元数与样本数之比时样本协方差矩阵的谱分离特性,提出采用小快拍的主特征空间目标波达方向估计方法。研究结果表明：仿真实验中,阵元数与样本数之比为5时,该方法依然可以正确分辨4个目标;水池试验中,阵元数与样本数之比为4.8时,该方法同样可以准确分辨3个相邻目标。该方法不需要先验信息如信源个数等,解决了小尺度运动阵列在实际应用时所暴露的孔径和样本方面的固有局限,可满足实际应用需求。     

适于非均匀线阵解相干的DOA估计算法

在研究用非均匀线阵实现对相干信号源方位估计问题的基础上,提出了一种改善方位估计的阵列设置方法和非相干与相干信源分开估计的DOA估计方法。在阵元数一定的情况下,该方法可使阵列对非相干信号源的分辨力较直均匀线阵(ULA)有较大的改善,还克服了一般稀布线阵方位估计模糊和去相关能力差的缺点,而且还具有很好的信源过载能力和估计性能。计算机仿真证明了该方法的正确性和有效性。