一种基于波束域最大非冗余矩阵的四阶高分辨DOA估计算法

在非白噪声背景下,基于二阶统计量的高分辨方法性能较差。基于四阶累积量的高分辨方法能较好地抑制空间高斯噪声,但其运算量较大。文献[9]提出了一种基于四阶累积量的波束域MUSIC方法,降低了运算量,但其四阶累积量矩阵仍存在较多的冗余元素。为了进一步降低运算量,提出了一种波束域最大非冗余四阶累积量矩阵。仿真分析和实验结果表明,与波束域四阶累积量MUSIC方法相比,论文所提方法在保证估计性能的同时减小了运算量。     

非圆信号的四阶累积量测向新方法

针对传统基于四阶累积量的非圆信号测向方法存在阵列扩展不充分或者有数据冗余等问题,利用四阶累积量的阵列扩展特性,提出了一种阵列充分扩展且无数据冗余的非圆信号测向新方法.根据信号的非圆特性,新方法充分利用了阵列接收数据及其共轭数据来构造四阶累积量矩阵,实现了阵列的充分扩展并且使扩展后的等效阵元数进一步增加;此外,通过巧妙地利用四阶累积量矩阵的结构特征,降低了算法的计算量.理论分析和实验仿真结果表明,所提方法具有计算量小、阵列扩展能力强以及分辨率高等优良性能.     

四阶累积量阵列扩展的传播算子测向方法

针对MUSIC-LIKE方法中累积量矩阵存在大量冗余数据的问题,提出了一种四阶累积量与最小冗余线阵相结合的传播算子测向方法.分析了四阶累积量进行阵列扩展的原理,通过将四阶累积量应用于最小冗余线阵,摒弃了原MU-SIC-LIKE方法应用于均匀线阵中的大量冗余数据,并且获得了比MUSIC-LIKE更大的阵列扩展能力,同时结合传播算子方法,用线性运算代替特征分解求得噪声子空间,减小了计算量,缩短运算时间.论证了四阶累积量适用于最小冗余线阵及传播算子方法的原理,仿真实验验证了其在阵列扩展、测向性能及计算量的优越性.     

多滞后时刻四阶累积量的正弦信号频率估计

在含噪正弦信号频率估计方法中，通过开发高斯色噪声中正弦信号的四阶累积量切片结构、以及由这些累积量构成的Hankel矩阵性质，提出了多滞后时刻累积量的高分辨正弦信号频率估计方法。现有的基于高阶统计的算法中没有充分利用多滞后时刻的四阶累计量。本文提出了一种基于多滞后时刻四阶累计量的正弦信号频率估计的ESPRIT和MUSIC算法。理论分析表明，这种算法有助于提高参数估计的性能。     

声矢量阵波束域宽带聚焦MUSIC算法

和阵元域处理相比，波束域处理具有计算量小，分辨信噪比门限低的优点．同时，声矢量传感器拾取了更多的声场信息，联合处理这些信息可以提高声呐的性能．把声压阵的波束域高分辨算法的思想和相干子空间方法(CSM)的思想引入到声矢量阵列信号处理，在Michael Zoltowsk提出的矢量阵的数学模型的基础上推导出了声矢量阵波束域宽带聚焦MUSIC算法，并作了计算机仿真研究，仿真的结果表明：基于矢量阵的波束域宽带聚焦MUSIC、算法无论是在分辨信噪比门限还是在角度分辨能力上都要优于声压阵波束域宽带聚焦MUSIC算法，而二者的计算量相当，和矢量阵阵元域宽带聚焦MUSIC算法相比，矢量阵波束域处理的计算量要远远小于阵元域处理。     

基于四阶累积量的时延估计新方法

针对无线电定位中的时延估计问题,考虑接收信号为窄带信号以及背景噪声为高斯分布的情况下,将四阶累积量的一维切片作为高阶统计量,结合希尔伯特变换,给出一种新的时延估计方法.该方法对相关峰值进行了锐化处理,提高了估计精度.与广义互相关法相比,该算法可有效抑制空间相关高斯噪声的影响,计算量小,易于实现.仿真结果表明了该方法的有效性.     

虚拟阵列的四阶MUSIC算法研究

研究一种基于四阶累积量的虚拟阵列扩展技术,以扩大阵列的处理孔径和空间自由度,提高方位估计性能.由于累积量域导向矢量的冗余项可等效为特定位置处假想阵元(虚拟阵元)的响应,因而利用高阶累积量可虚拟扩展阵列孔径,利用四阶累积量与二阶统计量的转换关系,对具有等效阵元互相关的累积量作合并平均处理,可得到虚拟扩展阵列的协方差矩阵,对虚拟协方差矩阵采用MUSIC算法作方位估计.数值分析和湖试处理结果表明,虚拟阵MUSIC算法能有效提高分辨率,减小方位估计方差,并能提高空间有色高斯噪声下的性能和稳健性.     

基于四阶累积量进行阵列扩展的算法研究

分析了基于四阶累积量进行阵列扩展的MUSIC_LIKE算法,研究了阵列扩展的基本原理.并通过分析MU SIC_LIKE算法对均匀线阵的阵列扩展原理,摒弃了原MUSIC_LIKE算法在均匀线阵DOA估计中的大量数据冗余,提出一种新的阵列扩展方式,该算法可以将M2×M2的四阶累积量矩阵转化为(2M-1)×(2M-1)的矩阵,有效地降低了累积量矩阵的运算量.通过和原有算法的扩展原理比较,可以看出,新的扩展阵列在虚拟阵元上没有加权,因而对阵列的扩展也更加合理.计算机仿真的结果表明,该算法与MUSIC_LIKE算法有相同的阵列扩展能力,并且对算法运算量的降低效果明显.     

一种用四阶累积量进行DOA估计方法

用四阶累积量构造了一个较通用的累积量矩阵，该矩阵符合ＭＵ－ＳＩＣ算法的结构，从而可进行波达方向（ＤＯＡ）估计。由于四阶累积量对高斯噪声和干扰不敏感，从而可提高估计的分辨性能。当完全使用这个矩阵，可估计比经典ＭＵＳＩＣ法更多的源信号的参数。     

基于四阶累积量的多参数联合估计算法

研究了利用四阶累积量方法估计信号的到达角、极化角和频率．在高斯色噪声情况下四阶累积量参数估计方法可以获得较高的估计精度，但现有的估计方法只利用了四阶累积量矩阵特征分解的特征值，需要多次特征分解和配对运算。计算量很大．提出利用一次特征分解的特征值和特征矢量，这种方法减少了所需的四阶累积量矩阵，且信号参数自动配对,降低了计算量．     

基于改进MUSIC算法的二维DOA估计方法

提出了一种改进的二维MUSIC算法,该算法通过重构阵列接收数据协方差矩阵来降低入射信号源间的相关性,抑制信号子空间向噪声子空间的扩散,从而解决用MUSIC算法估计相干信号源到达方向(DOA)时的漏估计问题.该方法不仅对相关信号源的DOA估计有好的特性,也可以提高非相关信号源的DOA估计特性,而且计算量也没有大的增加.仿真试验证明了改进算法的有效性.     

一种基于四阶累积量的改进快速ICA算法

快速ICA(独立分量分析:Independent Component Analysis)算法是目前非常流行的一种好算法.以四阶累积量作为优化判据,在分析批处理的固定点快速分离算法基础上,对牛顿迭代法进行了一系列改进,提出了一种新的独立分量分析算法,计算机的仿真结果验证了该改进算法的有效性.     

基于MUSIC算法的矢量水听器阵源方位估计

矢量水听器阵的每个阵元同时测量声场中的声压量和质点振速的3个正交分量,相对于声压水听器阵来说,矢量阵获取声场中更多的信息.利用矢量阵所获得的速度场的信息可去除目标方位估计中的180°模糊.多重信号分类(MUSIC)算法是通过对数据协方差矩阵进行本征分解获得信号空间谱估计的方法.本文采用矢量水听器均匀线阵研究了利用MUSIC算法对声源进行方位估计,以提高对源方位的估计精度.仿真结果表明,在SNR=10dB的条件下,相对于常规波束形成器输出,MUSIC空间谱的主波束宽度锐化了30°左右,旁瓣降低了16dB左右,利用MUSIC算法可提高对源的定向精度及对多目标的分辨能力.     

空间相关高斯噪声中基于四阶累积量的自适应时延估计方法

针对高斯色噪声中零均值、具有非零三谱信号,提出了一种基于四阶(互)累积量的自适应时延估计方法,并分析了算法的收敛性。该方法不仅具有抑制空间相关(或不相关)高斯色噪声的能力,而且可估计正弦信号的时延,理论和仿真实验均证明了该方法在空间相关高斯色噪声背景下,具有优越于互相关方法的时延估计性能。     

一种累积量线性预测方位估计的快速算法

提出了一种基于四阶累积量的线性预测方位估计快速算法。通过对累积量线性预测基本方法进行变换,得到了基本方程系数矩阵的Toeplitz结构,并用Levinson-Durbin算法求解方程,减少了运算量。在线性预测方程中,使用了四阶累积量,有效地抑制了高斯噪声。计算机仿真结果表明了这种方法的有效性。     

基于四阶累积量的频差参数估计快速算法

针对传统的基于4阶累积量的参数估计方法因其计算复杂度很高,影响了参数估计的实时性要求的问题,研究了基于4阶累积量的频差参数估计的快速算法.对传统方法提出改进,采用切片处理的方法降低了计算复杂度,与传统方法相比,快速算法能够将复杂度降低2个数量级.引入矩阵论中极小范数解的理论求得矩阵方程的最优解,最后估计出频差参数.实验结果表明:快速算法能有效地对频差参数进行估计,在此基础上进一步验证了采样点数、信噪比等相关参数对频差估计精度的影响.     

Two-dimensional DOA estimation with reduced-dimension MUSIC

According to the heavy computation of two-dimensional DOA estimation with 2D-MUSIC, this paper proposes an RD-MUSIC(Reduced-Dimension MUSIC) DOA estimation method without conjunction search or angle pairing. This algorithm decomposes two dimensional DOA estimation into two stage one dimensional DOA estimation. Firstly, we use the rooting method to estimate the angle between signal direction and x axis. Secondly, least square method is used to estimate the angle between signal direction and y axis. Finally, the 2D angle can be obtained with the angle formula. Simulation results show that the angle accuracy of RD-MUSIC is higher than that of 2D-MUSIC in the low SNR condition, and that they are equal in the high SNR condition, but RD-MUSIC has a higher operation speed.     

DS-UWB信号DOA的估计方法

到达角估计是直接序列超宽带系统的关键技术之一。传统的到达角估计方法都基于窄带信号,不能直接应用在该系统。针对该问题,提出了一种基于四阶累积量的到达角估计方法。该方法建立在直接序列超宽带系统阵列信号的频域模型。仿真结果表明该算法有效易行,能准确估计直接序列超宽带信号的到达角。     

基于最小冗余四阶循环累积量阵的DOA估计新方法

利用实际通信信号的循环平稳特性,提出了一种基于最小冗余四阶循环累积量阵的DOA估计新方法。与传统的MUSIC算法相比,新算法能抑制任意分布的平稳噪声或不具有目标信号循环频率的非平稳干扰或噪声,以及所有的高斯噪声,使该高斯噪声具有和目标信号相同的循环频率。新方法计算量较小,具有很强的信号选择性和很高的空间分辨率,并且具有很好的阵列扩展能力。