基于方向矩阵极分解的宽带信号测向算法

通过对方向矩阵进行极分解构造聚焦矩阵，把各个窄带频率处的信号子空间变换到聚焦频率处的信号子空间。应用R00t—MUSIC算法，无需谱峰搜索，就得到来波方向的估计值。把文中算法应用到均匀线阵上，实验结果证明了算法的高精度、高分辨率性能。     

用于宽带测向的广义阵列流行内插算法

文中把阵列流行内插宽带测向算法应用到均匀线阵上,并给出了求变换矩阵的另外两种方法。与通常的宽带信号子空间方法相比,提出的算法不需要对波达方向进行预估计,且具有对相干宽带信号进行测向的能力。理论分析和仿真实验证明了文中测向算法的有效性。     

基于频域数据矩阵奇异值分解的宽带测向算法

文中提出了一种新的宽带信号测向算法。利用宽带阵列数据时间一带宽乘积大的特性，构造一个频域数据矩阵，对其进行奇异值分解，应用子空间的方法进行一维谱峰搜索，就得到来波方向的估计值。仿真实验结果证明了算法的有效性，并且给出了方向估计精度、分辨率与信噪比、快拍数、相对带宽之间的关系。     

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。     

复解析小波变换的圆阵波达方向估计方法

针对多重信号分类的圆阵高分辨波达方向估计方法不稳定问题,提出了复解析小波变换的圆阵波达方向估计方法。该方法通过复解析小波变换将圆阵拾取数据转换为一定频带复解析数据,在时域对复解析数据进行时延补偿,并采用多采样点累积处理方式对时延补偿后复解析数据构造协方差矩阵,对协方差矩阵进行特征分解,并对分解所得各子空间特征向量进行累积求和,获得各子空间获空间谱,对各子空间合成空间谱进行极大值判决处理,提高目标子空间空间谱在最终合成空间谱中的比重。数值仿真及实测数据处理结果均表明,相比频域多重信号分类方法,通过时域多点累积处理和极大值判决处理,最低信噪比的宽容性得到了5 dB以上的改善。     

一种基于酉变换的测向算法

提出了一种测向算法,该算法对复采样协方差矩阵Toeptitz化后利用酉变换将其与复搜索矢量分别转换为实对称矩阵与实矢量,因而协方差矩阵特征分解和搜索函数的计算可在实数域进行.仿真结果表明此算法是有效的.     

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。     

复合高斯杂波中子空间信号的自适应检测

针对复合高斯杂波中自适应检测多维子空间信号,传统算法在训练样本数有限的情况下性能严重不足的问题,提出了基于协方差矩阵广对称结构信息的子空间信号的广对称自适应检测算法。该算法利用协方差矩阵的广对称结构特征,基于两步广义似然比准则,首先得到协方差矩阵的广对称渐进最大似然估计,然后代入似然比得到广对称自适应检测器,理论分析证明了该检测器具有恒虚警率特性。仿真分析表明,与传统检测器相比,该检测器具有更好的检测性能。     

基于双平行互质阵列的二维非网格DOA估计

近年来,基于稀疏表示的DOA估计方法已经被广泛提出,这些方法都需预设离散的网格点,而实际信号来波方向在空间域内具有随机性,任何来波方向都是等概率出现,很有可能信号的来波方向不在网格上,因而会存在网格误差,使DOA估计结果产生较大偏差。为提高DOA估计精度,本文提出了非网格的DOA估计模型。同时,为提高测向自由度,本文应用由两个均匀线阵组成的互质阵列,并且将两个均匀线阵平行放置在同一平面。通过将两均匀线阵的互协方差矩阵向量化成互协方差矢量,可得到一维虚拟扩展的接收数据矢量,并且在稀疏表示框架下应用相应的稀疏恢复算法恢复出跟DOA参数相关的向量,从该向量中得到唯一的并且自动配对的二维DOA估计参数。仿真实验结果验证了本文算法较传统算法具有更好的DOA估计性能。     

基于盲源分离和自适应滤波的水下声信号降噪算法

在水下小孔径基阵测向应用中,阵元接收到的连续波（CW）信号质量直接关系到测向误差的大小,由于受到多径效应、信号起伏和水下背景噪声的影响,往往实际检测到的信号信噪比较低,相位估计结果离散性大。本文针对水下CW信号和水下背景噪声特点,提出了一种基于盲源分离和自适应滤波联合降噪的算法,该算法对接收的CW信号波形进行降噪以达到提高信噪比的目的。通过算法仿真和湖试试验证明,经本文算法输出的信号,估计器的输出结果比直接利用信号进行方位估计的结果精度高。     

一种基于开关切换的空间谱自校正方法

干涉仪测向技术可以采用阵元和接收机通道之间的开关切换方法自动校正接收机通道的相位响应不一致导致的测向误差,但是不适用于存在多个信号的场合;推导了开关切换的多信号测向模型,并以此为基础,提出了一种空间谱测向自校正方法;仿真实验结果表明：提出的方法可自动校正接收机通道幅相响应不一致导致的多信号空间谱测向误差。     

基于分数阶Fourier变换和ESPRIT算法的LFM信号2D波达方向估计

提出一种利用分数阶Fourier变换(FRFT)和旋转不变子空间(ESPRIT)算法实现多个线性调频(LFM)信号二维波达方向(DOA)估计的新方法。该方法利用FRFT对LFM信号的能量聚集特性,构造出一种新的FRFT域的阵列数据模型,并利用ESPRIT算法实现对多个LFM信号的二维DOA估计。仿真实验验证了算法的有效性。     

一种声矢量阵最小方差无畸变方位估计算法

针对声矢量阵最小方差无畸变（AVAMVDR）算法,综合考虑角度分辨与单边指向特性,提出一种改进的AVAMVDR（IAVAMVDR）方位估计算法。从空间功率与子空间分解两方面分析了传统AVAMVDR算法特性;利用解析振速与声压-振速抑制各向同性噪声能力,介绍两种协方差矩阵构造方法,并在此基础上实现目标方位估计。理论分析表明, IAVAMVDR算法有效减小了信号子空间影响,使得主瓣更窄、旁瓣更低,并具有一定的抗左右舷模糊能力;仿真与实测数据均证明了该算法的有效性。     

UHF波段被动雷达导引头测向技术研究

首先介绍了几种UHF波段雷达的情况,然后针对目前应用在反辐射导弹上的测向方法难以满足对UHF波段的辐射源准确测向的问题,以及相位干涉仪测向体制的导引头的命中精度进行了理论分析,继而提出了利用空间谱估计理论在较小的天线安装体积内实现此波段的准确测向,给出了辐射源入射的数学模型、MUSIC算法的基本步骤及天线的阵列形式。仿真结果表明应用此方法可满足反辐射导弹的测向精度要求。使用新测向体制的反辐射导弹攻击UHF波段雷达会有更好的效果。     

水下目标回波亮点高分辨方位估计与仿真

水下目标回波亮点识别技术是现代声纳系统与水声对抗的一个极为重要的组成部分。基于单源方位精估的短脉冲切割方法,对于发射信号为长脉冲以及正横中轴方位下的目标回波亮点方位估计效果较差。因此研究基于多源的水下目标回波亮点高分辨方位估计方法具有重要的应用价值。本文重点研究了水下目标回波亮点高分辨方位估计方法,首先采用基于共轭倒序阵盖氏圆准则的方法对目标回波进行解相干和亮点数估计,然后在此基础上进行目标回波空间谱估计以获得目标亮点的方位。在具体仿真过程中,采用板块元散射方法仿真目标回波,并在此基础上进行高分辨方位估计,取得了较好的仿真效果。结果表明,本文的研究对于正横中轴方位的潜艇目标识别具有一定的应用价值。     

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。     

基于分数阶傅里叶变换的线性调频脉冲信号波达方向估计

针对宽带线性调频脉冲信号的时宽与观测时宽不等的情况,基于分数阶傅里叶变换(FRFT)提出了一种新的中心频率估计方法,并据此对基于FRFT的MUSIC算法的波达方向(DOA)估计进行了改进。该算法利用线性调频信号在傅里叶变换域良好的能量聚集性,分析了脉冲信号中心频率随着脉冲信号在观测时间内位置的变化规律,并修正了中心频率估计的方法。在相应的分数阶傅里叶域,构造分数阶傅里叶域的方向向量,利用MUSIC算法进行DOA估计。数值仿真验证了该算法对方位估计的有效性,并仿真分析信噪比（SNR）和脉冲信号时间宽度对方位估计结果的影响。随着SNR的增大、脉冲信号时间宽度的增加,方位估计方差减小。