基于插值圓阵的宽带信号二维空间谱估计

在阵列信号处理中,确定信号的波达方向(DOA)需要估计信号的二维(2-D)空间谱。C。Usha Padmini等人(1994)已证明,圆阵用于估计宽带信号的DOA时具有许多好的特性。尤其是在基于圆阵的宽带信号子空间一维DOA估计中,即使不用延迟抽头也不会出现频率-方向模糊。在估计宽带信号的2-D空间谱时,我们发现用不带延迟抽头的圆阵会出现频率-仰角模糊。本文提出了一种用插值圆阵估计宽带信号2-D空间谱的新方法。在估计中,采用大孔径的圆阵(rmin/2)能获得更好的分辨性能和估计稳健性。     

宽带循环平稳信号的二维空间谱估计

本文提出了一种新的宽带二维波达方向估计方法。理论分析表明,该方法不需要进行二维搜索,既适用于宽带信号,也适用于窄带信号,且能够实现二维参数的自动配对。通过利用循环平稳特性,该方法能够抑制宽带干扰和加性噪声的影响,从而大大提高了算法的信号检测能力。     

基于特征分解的高分辨时—空二维信号谱估计

本文提出一种基于特征分解的高分辨时-空二维信号谱估计方法。该方法对时-空二维信号相关阵进行特征值分解,构造相互正交的信号子空间和噪声子空间,利用其正交性,得到高分辨的时-空二维信号谱。该方法用于相控阵雷达,可以精确地提取空间目标的方位信息和速度信息。计算机模拟表明了算法的有效性。     

一种基于四阶累量的二维空间谱估计的新方法

本文针对有色高斯噪声背景中空域信号参数估计问题，提出了一种基于四阶累量的二维空间谱估计的新方法。在这种方法中，利用两个具有位移特性的二维传感器子阵列的四阶累量信息构成一种新的矩阵—四阶累量混合波达方向矩阵。对四阶累量混合波达方向矩阵进行特征分解，可实现有色高斯噪声背景中空域信号二维空间谱估计。     

非均匀阵列上相干信号的空间谱估计

本文提出了两种处理非均匀或任意形状阵列上相干信号空间谱估计的方法阵列数据变换法和不变子空间旋转法。前一种方法对阵列数据进行预处理使之可用已有的降维技术处理。后一种方法采取不变子空间旋转运算的途径获得多个线性独立矢量以构建信号子空间。不同于传统的降维方法,不变子空间旋转法不受阵列形状的限制,也不会损失阵列的有效孔径。计算机仿真的结果证实了本文方法的有效性。     

基于频域模型的宽带信号子空间谱估计方法

宽带阵列信号是频率的函数,因此其阵列流型及协方差矩阵都随频率变化.本文基于宽带信号的频域模型,通过分析宽带阵列信号协方差矩阵的特征分解结构,证明了宽带阵列信号噪声子空间不随频率变化的特性,并根据这一特性,提出了基于频域模型的宽带子空间谱估计(SSEFD)方法.应用K.Buckley的BASS-ALE方法解决了该方法用于均匀线阵时存在的频率-方位模糊问题.计算机仿真结果验证了SSEFD方法的有效性,与H.Wang的CSS方法的统计性比较表明,新方法具有更高的估计精度.     

基于一致聚焦的宽带信号DOA估计方法

双边相关变换(TCT)法在构造聚焦矩阵时需要预先估计信号的波达方向(DOA),预估计的偏差会影响聚焦效果,严重时可能会导致TCT方法的失效.本文基于一致聚焦思想,提出了一种宽带信号DOA估计方法-致聚焦双边变换(CFTCT)法.由于CFTCT方法使用了一致聚焦变换矩阵,因此不需要预先估计信号的DOA,减小了计算量,同时...     

高分辨率宽带相干信号波达方向的高效估计

本文给出了一种用于多源宽带相干信号波达方向（ＤＯＡ）估计的快速算法。它是基于信号子空间技术，通过截取中心窄带频段数据并进行空间平滑来获得支方向的高效估计。文中最后通过计算机仿真，与ＣＳＭ方法进行了比较，验证了本算法的快速，高分辨率等优良性能。     

二维子阵级相控阵空间谱估计方法

目前已提出的空间谱估计方法绝大多数需要已知所有阵元的数字化输出信号,即为基于阵元级的方法.我们对应用于相控阵雷达的二维子阵级空间谱估计方法进行了研究.采用简化的阵列流形,只需精确地确定子阵相位中心与增益,大大降低了对相控阵的校正成本与代价.但其有效的方向估计范围只在子阵的3dB波束宽度内,然而与波束扫描相结合可实现任意空间范围内的方向估计.通过引入加权网络对子阵输出进行后处理,提高了阵列处理的灵活性;构造了基于理想子阵方向图的简化阵列流形,克服了直接简化阵列流形方法的测向范围无法调整的局限性,并能更好地抑制旁瓣源.仿真结果证实了所提出方法的有效性.     

均匀圆阵下的宽带信号DOA估计算法

为了解决传统宽带信号DOA估计在全频段作谱峰搜索所得空间谱分辨率较低和计算量非常大的问题,新算法采用FFT变换,仅仅通过采用选取的部分频带数据进行基于子空间的空间谱估计,不仅可以提高宽带信号DOA估计的分辨率,同时减少了运算量。文章介绍了算法实现过程,并对算法计算量进行了定量分析,分辨率和误差性能则通过仿真进行比较分析。另外,算法以均匀圆阵为模型,相对于线阵结构,使所得结论更加具有实用性。     

宽带信号的幅相误差校正算法

宽带数字阵列雷达通道中特性差异,使得通道产生随频率变化的幅相不一致性,文中主要研究了时域和频域的校正算法,并根据不同频点的对角因子形成相应的对角加权矩阵,改进了加权最小二乘拟合的方法,优化了频域算法,最后通过仿真对比分析了时域与频域算法的精度和对数字波束形成性能的影响,并验证了改进频域算法的精确性与可行性。     

基于空间谱估计的多目标信号分离研究

现代战争中,同一时间、同一空间、相同频率或不同频率上出现多个信号源的现象经常会出现,为了对这样的多目标信号进行有效分离,提出了空间谱估计测向的方法。在分析该方法基本原理的基础上,提出了适用于同频与不同频信号分离的通用测向算法,并对算法进行了仿真。仿真结果证明了该测向算法的有效性,从而为目标识别器的研制提供了一种有价值的方案。     

基于CSM的波束域宽带DOA估计方法

宽带相干子空间方法（CSM）是宽带DOA估计中一类重要算法，但该方法对DOA预估较为敏感。波束域方法解决了窄带高分辨处理方法实用化过程中所遇到的一些问题，例如，降低了运算量，降低了算法的信噪比门限，易于消除模型误差等。新方法将波束域算法与宽带相干子空间方法结合，降低了算法的信噪比门限，减小了算法的运算量，降低了对DOA预估精度要求。仿真结果证明了算法的有效性。     

宽带阵列信号波达方向估计的新算法

随着信号处理技术的发展,阵列信号处理的许多领域如雷达、声纳等越来越需要更精确的估计空间宽带信号源的波达方向（direction of arrival,DOA）。CSM（coherent signal subspace method）聚焦类DOA估计算法需要预估计波达方向,预估角偏差会影响聚焦效果,严重时会导致算法失效,本文提出一种基于一致聚焦的DOA估计方法,该方法不需要预先估计到达角,通过聚焦矩阵将宽带信号聚焦到一个中心频率,然后可利用窄带DOA算法进行估计。该算法提高DOA估计的分辨率、估计精度,也增强了算法的实时性,仿真结果验证了此算法的有效性。     

阵列接收宽带信号的建模方法及仿真

总结了窄带信号的定义，对阵列接收窄带信号进行建模，提出三种宽带信号的建模方法，仿真了带宽对MUSIC算法和源个数估计算法的影响，指出了后续研究方向。     

基于OMP分解的宽带Chirp信号多参数估计

将信号稀疏分解——正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)引入到阵列 信号处理领域,在OMP分解的基础上,提出了宽带Chirp信号多参数估计方法。首 先根据宽带Chirp信号形式建立过完备原子库,对阵列接收信号在该过完备原子库上利用 OMP做稀疏分解,从而由最佳匹配原子的参数获得信号的起始频率和调频斜率的估 计,得到宽带Chirp信号形式。在此基础上,再根据阵列结构和已获得的宽带Chirp信号形式 建立另一个原子库,通过计算阵列接收数据与原子库中原子之间的互相关矩阵的迹,搜索迹 的最大峰值找出最匹配的原子,进而由最佳原子的参数获得信号的波达方向角度（Directio n of Arrival, DOA）的估计。仿真实验证明了该算法对参数估计的有效性,并且表明与WVD ( WignerVille Distribution)方法相比,该方法能更有效地对信号的波达方向角度进行估 计。     

随机信号功率谱估计

1引言功率谱估计(PSD)是利用给定的一组样本数据估计一个平稳随机信号的功率谱密度,它能给出被分析对象的能量随频率分布的情况。在雷达信号处理中可以根据回波信号的功率谱密度、谱峰的宽度、高度和位置可以确定运动目标的位置、辐射强度和运动速度。功率谱估计是数字信号处理的重要研究内容之一。功率谱估计可以分为经典谱估计(非参数估计)和现代谱估计(参数估计)。经典的功率谱估计有2种:一种是直接法;另一种是间接法。直接法就是先计算N个数据的傅里叶变换,然后取频域和其共轭的乘积得到功率谱;间接法则是先计算N个样本数据的估计自相关函数,然后再计算自相关数据的傅里叶变换得到功率谱。间     

基于多循环频率聚焦的宽带循环平稳信号阵列测向方法

宽带循环平稳信号多个离散循环频率处的信息能否进行综合利用以改善低信噪比条件下的阵列测向性能具有较大的研究价值。该文从阵列观测数据的循环谱相关函数入手,证明了低信噪比条件下不同循环频率处阵列观测数据的谱相关函数估计误差之间相互独立,表明不同循环频率信息之间具有较强的互补性,然后借鉴常规宽带信号频域聚焦思想提出了一种不同循环频率处信息综合利用的有效途径。仿真结果表明,基于多循环频率聚焦的方法能够有效改善低信噪比条件下宽带循环平稳信号的阵列测向性能。