基于互相关矢量重构的解相干实值Root-MUSIC算法*

实值Root-MUSIC算法是一种计算量小、精度高的波达方向估计算法,但其最多能处理两个相干信源,阵元利用率很低。为了解决此问题,提出了一种新的实值Root-MUSIC算法,利用阵列接收数据的互相关矢量重构相关矩阵,使其具有Toeplitz特性。新算法无须空间平滑,无阵列孔径损失,可估计的相干信源数更多。实验仿真表明,与原算法相比,新算法实现更简单、计算量更小、性能更好,对于八阵元的阵列,原算法只能分辨两个相干信源,新算法可以成功估计四个相干信源,为实值类算法在多径环境领域的DOA估计提供了一条新途径。     

未知互耦下双基地MIMO雷达阵列DOD和DOA估计算法

针对MIMO雷达阵列中存在的互耦效应会严重影响发射角（DOD）和接收角（DOA）估计性能的问题,提出了一种基于ESPRIT算法的双基地MIMO雷达阵列DOA和DOD估计方法。该方法利用阵列流型矩阵的结构特点和均匀线阵互耦矩阵的带状Toeplitz特性,能实现互耦效应未知情况下DOA和DOD的精确估计。本文方法无需对角度进行搜索,计算量小,对角度的估计精度高,特别是在低信噪比环境下依然能取得 较好的估计性能。仿真结果验证了本算法的可行性和正确性。     

基于均匀圆阵的互耦误差校正算法研究

阵元之间的互耦效应严重影响了DOA的估计性能。基于均匀圆阵,提出了一种互耦条件下的波达方向估计和互耦误差自校正算法。利用带状循环矩阵的特性对均匀圆阵的互耦误差建立数学模型,再利用MUSIC算法和迭代法对互耦误差矩阵和波达方向同时进行估计,自校正方法无需任何辅助阵元即可实现两类参数的估计。仿真实验表明,算法很好地解决了均匀圆阵的互耦问题,能够比较准确地估计出波达方向角和互耦误差值。     

互耦效应下多组相干源的波达方位估计算法

对于实际环境中存在的多径现象和阵元间的互耦效应,提出一种互耦效应下针对相干源的波达方向估计算法。首先,通过波达方向矩阵法利用二阶矩求出互耦效应下的广义导向矢量;然后对广义导向矢量进行 子空间平滑,通过矩阵变换得到一个线性约束下的规划问题,实现相干源方位和互耦系数的级联估计。该算法只需利用二阶矩求得广义导向矢量,相比常规的四阶累积量方法,减少了计算量;本文算法在解互耦和解相干过程中都没有损失阵列孔径,极大提高了阵元利用效率。计算机仿真结果验证了该算法的有效性。     

电磁矢量阵中基于PARALIND分解的相干DOA估计算法

将电磁矢量传感器阵列参数估计问题与平行线性相关剖面模型(Parallel profiles with linear dependencies, PARALIND)相结合,利用PARALIND分解,提出了一种线性电磁矢量阵中相干信号波达方向(Direction of arrival, DOA)估计算法。该算法能够实现对电磁矢量阵中相干信源的角度估计,同时能得到相应的相干系数矩阵,其估计过程无需谱峰搜索,对均匀线阵以及非均匀线阵都适用。该算法角度估计性能优于传统的前后向平滑借助旋转不变性进行信号参数估计(Forward backward spatial smoothing-estimation of signal parameters via rotational invariance techniques, FBSS-ESPRIT)算法和前后向平滑传播算子(Forward backward spatial smoothing-propagator method, FBSS-PM)算法,且对于角度相隔较近的相干信源,该算法也能进行有效的辨识与估计。     

改进的阵列幅相差和阵元位置误差自校正算法

基于信号子空间拟合算法的代价函数,提出了一种改进的阵列幅相差和阵元位置误差自校正算法,该算法采用分步迭代的方式,可在阵列存在幅相差和阵元位置误差的情况下,估计出信源的波达方向(DOA)、阵列幅相差和阵元位置误差.文中还给出了参数估计惟一性的必要条件.计算机仿真结果验证了该算法的有效性.     

一种改进的加权空间平滑算法

对加权空间平滑算法计算加权因子时需要预估计信源方向的问题,提出 了一种新的相干信源波达方向估计的加权空间平滑算法。在计算加权矩阵时不需要知道信源 的先验信息,也不需要预估计信源方向,而是对原始阵列进行特殊结构的子阵划分,结合子 阵间的自、互相关矩阵对角度估计的贡献不同,采用嵌套的空间平滑算法得到加权矩阵,从 而实现相干信源的解相干和波达方向估计。本文算法相比原算法具有更优的加权因子、更好 的解相干 性能、更高的角度分辨率和角度估计的准确性。理论分析和仿真结果表明新算法的有效 性。     

一种混合源环境下的波达方向估计方法

提出了一种基于均匀线阵的混合源波达方向DOA估计的新方法。该方法首先利用传统MUSIC方法估计出非相干信号源的DOA,然后对整个阵列数据协方差矩阵进行差分消除不相关源信号和噪声的影响,再对此差分矩阵进行特殊的空间平滑去相干,利用重建的数据协方差矩阵估计相干源的DOA。此方法的特点是分别估计不相关信号和相干信号的DOA,优点是在可估计出多于阵元数信号的前提下具有较高的DOA估计精度和稳健性。理论分析和仿真结果表明此方法的估计性能优于空间差分平滑算法。     

一种经典阵元幅相误差、阵元间互耦自校正方法的仿真分析

阵元幅相误差以及阵元间互耦的存在会使大多数高分辨DOA估计算法的性能恶化或失效。因此,阵列误差的校正技术在实际工程应用中具有重要的意义。本文基于一种经典自校正算法进行仿真分析,针对较多文章在理论上分析说明此方法对于均匀线阵的局限性,本文主要考查在实际应用中,在一定条件下此方法同样适用于均匀线阵。     

宽带混合信号的快速DOA估计算法

针对均匀线列阵,在宽带混合信号(不相关和相干信号共存)情形下,提出了一种DOA快速估计新算法。利用阵列协方差矩阵的Hermitian性,通过酉变换将各频点的复数据矩阵映射为实矩阵,通过实值化的TOFS法先直接估计出宽带非相关信号的DOA;然后利用空间差分技术,在各个频点上得到只含相干信号的数据协方差矩阵;通过Toeplitz矩阵重构,在不降低阵列孔径的条件下,可实现相干信号的解相干,再利用实值TOFS法可得到相干信号的DOA。由于算法是并行分别对不相关和相干信号进行DOA估计,在信源过载(信号数大于阵元数)的情形下,算法依然有效,同时由于实值化,算法的计算复杂度较小。仿真结果验证了算法的有效性。