基于“列维扩展”信号子空间的双基地MIMO雷达相干角度估计

针对传统算法在解相干时存在阵列孔径损失以及计算量大的问题,提出了基于"列维扩展"信号子空间的相干目标角度估计方法。该方法首先利用两个低复杂度的低维协方差估计来替代高复杂度的高维协方差估计,构造出"列维扩展"信号子空间,证明该子空间的列满秩性质不受目标相干性、回波单多快拍数的影响。然后提取出"扩展"旋转不变因子,实现了目标收发角度估计,最后利用空域滤波法实现收发角度的配对。仿真实验与数据分析表明:该方法在解相干时无需牺牲阵元孔径,其估计精度优于空间平滑类算法,并且适用于单次快拍数据情况的收发角度估计。     

采用矢量水听器线列阵的二维波达估计

提出了采用矢量水听器线列阵的二维波达估计方法。采用非等距稀疏直线阵,阵元之间的间距任意,不受半波长的限制.每个阵元（矢量水听器）由两至三个空间共点且轴向垂直的振速水听器和一个声压水听器构成。阵列流形可以被划分为几个子阵阵列流形,子阵之间的旋转因子与目标信号的方向余弦有关,而与阵元的间距无关。基于ESPRIT的思想,采用并行TLS矩阵束方法实现对目标信号的方向余弦的估计和自动配对,从而实现二维波达估计。计算机仿真实验结果证明了该方法的有效性。     

基于预处理MUSIC算法的分布式阵列DOA估计

针对经典多重信号分类算法对分布式阵列波达方向估计的多值模糊问题,提出一种基于预处理MUSIC算法的DOA估计方法。利用旋转不变子空间算法得到无模糊粗估计。根据分布式阵列方向图主瓣和第一栅瓣的最小间距,结合粗估计的估计精度,确定MUSIC算法的搜索区间,再在确定的搜索区间用MUSIC算法得到无模糊精估计。提出的算法的估计精度高于双尺度ESPRIT算法,且计算量比经典MUSIC算法小。仿真结果验证了算法的有效性。     

分数阶傅里叶变换与虚拟阵列相结合的波达方向估计

针对常规的MUSIC、ESPRIT算法不能估计宽带线性调频(LFM)信号、相干LFM信号和平滑技术解相干在低信噪比下精度不高的问题,提出了一种基于分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform,FRFT)与虚拟阵列变换法相结合的宽带相干LFM信号的波达方向(DOA)估计方法。该方法首先将天线阵的观测信号变换到分数阶Fourier域(FRF域),把时域时变的方向向量转化为FRF域时不变的方向向量,然后构造FRF域的阵列信号相关矩阵,用虚拟阵列变换法对相干信号进行解相干,再用ESPRIT算法进行波达方向估计。理论分析和仿真结果表明:在较低信噪比和较少采样快拍时,不仅能实现更准确的DOA估计,而且不损失阵列的孔径,使N个阵元中可估计相干信号源数目达N-1个,提高了阵元数的利用率。     

基于矢量修正的稀疏阵列测向解模糊方法

针对稀疏阵列DOA估计中存在的测向模糊问题,提出了基于矢量修正的稀疏阵列测向解模糊方法。该方法通过推导阵元相对位置与稀疏阵列角度估计之间的关系,分析了阵元相对位置的最大公约数对MUSIC算法测向性能的影响,利用在稀疏均匀线阵特定位置添加新的阵元的方法,对原阵列的导向矢量进行修正,解决了稀疏阵列的测向模糊的问题。仿真实验结果表明,该方法不仅保留了稀疏阵大孔径的优点,提高了多信号分辨能力和测向精度,并且在低信噪比和小快拍条件下性能较好。     

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。     

采用等距ニ元矢量水听器直线阵的ニ维波达方向估计

为了减小传统四元矢量水听器阵的尺寸和减少冗余阵元，提出了采用等距二元矢量水听器直线阵的二维波达方向( DOA)估计方法。每个阵元（矢量水听器）由空间共点的一个声压水听器和一个振速水听器构成。其中声压水听器阵可以被划分为2个子阵，它们构成旋转对，旋转因子为包含某一轴方向余弦信息的相位延迟因子。振速水听器阵可以被划分为2个子阵，它与声压水听器阵构成旋转对，旋转因子为另一轴方向余弦。基于旋转子空间不变法( ESPRIT)的思想，采用并行总体最小二乘(TLS)矩阵束方法实现对旋转因子的估计和自动配对，从而实现二维DOA佶计。计算机仿真实验结果证明了该方法的有效性。     

存在阵列误差条件下的信号波达方向和多普勒频率估计

在均匀线阵存在阵列误差的情况下，提出了一种信号波达方向和多普勒频率估计方法。首先建立了阵列误差模型，采用总体最小二乘法和最大似然法，估计出多个信号的波达方向和多普勒频率，并分析了相位模糊性及给出了解模糊方法。仿真结果表明，此算法是有效的，并具有一定的稳健性。     

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。     

自适应时延估计算法在被动声定位系统中的应用

在被动声定位系统中，定向精度受到时延估计精度、阵列间距大小和声波传播速度变化等的影响，特别是对时延估计精度的要求较高。分析了传统时延估计算法在时延估计上的局限性，采用自适应参量模型算法实现了低采样频率下的高精度时延估计。完成了算法仿真，编制了DSP处理程序，通过消声室缩比实验验证，表明估计精度和运算时间可满足实际使用的要求。     

圆形传感器阵列运动多目标2D-DOA 估计

针对雷场低空运动多目标方向角估计中,现有算法需要设置立体传感器阵列,且估计精度还不能满足实战化要求等问题,提出了基于圆形传感器阵列的运动多目标二维波达方向估计方法;该方法用向量来表示方向角,采用独立分量分析算法,并结合波束形成算法,实现运动多目标方向角估计;场地实验表明：该方法能够准确地识别运动多目标的数目,其二维波达方向估计精度比基于小波加权的相关时延算法要好,为提高雷场运动多目标识别率和定位精度提供了新的技术途径。     

一种双基地MIMO雷达的相关目标定位方法

多输入多输入（MIMO）雷达是最近几年提出来的一种新体制雷达,在探测目标空间位置时,若空间目标相关,很多算法将会失效。针对该问题,提出一种双基地MIMO雷达的相关目标定位方法,通过在MIMO雷达的发射端和接收端构造虚拟阵列,从而实现空间相关目标信号的解相关,得到空间目标正确的位置,且估计参数自动配对。该方法避免了阵列孔径损失,估计精度高。理论分析和计算机仿真结果验证了该算法的有效性。     

任意四元声强向量阵被动定向方法和实验研究

声强向量阵的优点是能在小尺度条件下实现低频声源的高精度被动定向,但是其固定的结构在一定程度上限制了它的工程应用。提出了一种统一的定向模型,可用于任意结构的四元声强向量阵,并系统地分析了其定向误差,包括有限差分误差、相位失配误差引起的定向误差。为了验证该方法,在半消声室针对其中一种典型的结构进行了定向实验。实验结果表明,根据误差分析补偿有限差分误差、通道失配误差和通过积累平均减小各向同性环境噪声引起的随机误差后,尺度仅为0.1 m的非典型声强向量阵的定向精度基本上达到1。,表明该任意四元声强向量阵的定向模型和误差分析是正确可行的。     

基于子阵协方差矩阵的线列阵扩展

针对现有线列阵扩展方法低信噪比时信号检测与波达方向估计性能下降、鲁棒性差、要求信源信号具有非圆对称性等问题,提出一种线列阵扩展方法。该方法将线列阵按奇、偶阵元分成两个子阵,通过两子阵的协方差矩阵消除噪声的影响,利用两子阵的协方差矩阵及线列阵旋转不变性重构阵列接收数据,实现一维线列阵扩展。仿真和实测数据处理结果表明,该方法降低了波束输出旁瓣,提高了弱目标的探测性能,不要求信源信号具有非圆对称性,具有较好的工程应用价值。