利用空间平滑的协方差秩最小化DOA估计方法

针对传统波达方向角估计算法在相干信号及非均匀噪声下估计精度差、分辨率低的问题,基于空间平滑方法,提出一种接收信号协方差矩阵秩最小化波达方向估计方法．在传统空间平滑方法的基础上,所提算法将接收信号协方差矩阵分别左右乘交换矩阵以得到空间后向平滑协方差矩阵;而后基于平滑矩阵的低秩性,将协方差矩阵重构为无噪声协方差矩阵;最后利用传统MUSIC算法实现波达方向估计．仿真结果表明,与传统MUSIC算法、基于矩阵补全理论的MUSIC算法和秩迹最小化算法相比,所提算法能较好地抑制非均匀噪声影响,且在相干条件下具有较好的波达方向估计性能．     

矢量重构解相干的波达方向估计新方法

针对相干信号波达方向(Direction of Arrival, DOA)估计问题,提出一种新的矢量重构解相干方法——变参考阵元数据互相关矢量重构算法。算法依次改变阵列参考阵元,求得所有阵元接收数据与对应参考阵元接收数据之间的互相关信息,并以此作为重构矩阵的列矢量构造一个等效协方差矩阵,然后基于MUSIC和ESPRIT算法,估计相干信号的波达方向。数学推导和理论分析表明,重构的矩阵能对相干信号完全解相干。算法不损失阵列孔径,在低信噪比和少量快拍数据条件下,估计性能要优于Toeplitz矩阵重构算法和前后向空间平滑算法。     

基于Toeplitz矩阵的互耦误差下相干信号源DOA估计

在阵列互耦误差存在的前提下,针对多组相干信号源和若干非相干信号源并存的情况,提出了一种对信号源进行准确估计的算法.算法首先估计阵列的互耦参数,并利用此互耦参数对阵列接收数据进行补偿;然后利用Toeplitz矩阵重构法对相干信号进行解相干;最后利用MUSIC算法估计各个信号源的来波方向(direction of arrival,DOA).实验结果表明,算法有效解决了互耦的影响,避免了阵列损失,实现了间距很小信源的准确估计.     

冲击噪声背景下的虚拟空间平滑算法

为解决在冲击噪声背景和相干信源条件下,高斯白噪声的相干信源DOA（Direction-Of-Arrival）估计算法失效的问题,提出了基于虚拟空间平滑共变系数矩阵（ROC-VSS：RObust Covariation-Based Virtual SpatialSmoothing）的DOA估计算法。该算法以虚拟空间平滑算法为基础,通过构建虚拟平滑共变系数矩阵实现相干信源条件下的DOA估计。构建的虚拟子阵阵元个数等于阵列总的阵元个数,避免了阵列孔径的损失。仿真实验表明,在冲击噪声背景和多径干扰条件下,算法能很好地估计信源的波达方向。     

非均匀噪声环境下基于矩阵补全的DOA估计方法

针对传统的信号波达方向（DOA）估计算法无法适用于实际应用中非均匀噪声、数据不完整等情况的问题,提出了一种结合矩阵补全理论和最大似然交替投影算法的DOA估计方法。在背景噪声为非均匀噪声的情况下,该方法通过对只有部分元素已知的阵列协方差矩阵进行矩阵补全,将稀疏矩阵重构为无噪声协方差矩阵,然后利用最大似然交替投影算法实现对DOA的估计。实验仿真表明:该DOA估计方法能够有效恢复不完整数据并抑制非均匀噪声的影响,而且在低信噪比条件下,仍具有较好的DOA估计性能。     

非平稳噪声下稀疏表示的DOA估计算法

为提高非平稳噪声下远场非相干窄带信号波达方向（DOA）的估计精度,提出了一种基于稀疏重构的DOA估计算法.采用类协方差差分算法构造差分矩阵,抑制非平稳噪声的影响;基于类旋转不变子空间参数估计算法基本原理构造稀疏表示模型与权函数;利用加权l₁范数对模型求解,实现DOA估计.仿真结果表明,与传统的协方差差分算法、噪声协方差矩阵估计算法、秩迹最小化算法以及稀疏重构算法相比,所提算法不仅能较好地抑制非平稳噪声的影响,而且在低信噪比、低快拍数情况下具有较强的稳健性和较高的估计精度.     

基于均匀圆阵Toeplitz矩阵集重构解相干算法

针对目前均匀圆阵相干信源波达方向估计的矩阵重构算法仅利用部分阵列接收数据的相关或协方差矩阵部分元素进行重构造成信息利用不完整的问题,提出一种改进Toeplitz矩阵重构算法。利用模式空间变换后的数据协方差矩阵所有行元素信息构造包含阵元完整相关矩阵信息的Toeplitz矩阵集,经与Hermitian转置矩阵相乘及正反向平滑运算得到满秩数据协方差矩阵。该算法能够直接结合子空间类算法实现相干信号的角度估计,无需平滑算法广义特征值分解,同时解决了目前模式空间矩阵重构算法因忽略相位差变化造成的估计性能下降甚至失效问题。计算机仿真结果验证了本文算法的有效性。     

基于托普利兹矩阵集重构的相干信源波达方向估计

针对常规相干信源波达方向估计托普利兹矩阵重构算法仅利用部分阵列接收数据的互相关或协方差矩阵进行重构,信息利用不完整且部分算法需去噪声处理等问题,提出一种改进托普利兹矩阵重构算法。利用阵元接收数据矢量构造包含阵元完整相关矩阵信息的托普利兹矩阵集,通过Hermitian转置矩阵修正及正反向平滑运算得到满秩矩阵,并结合运算量低的ESPRIT算法实现相干信号角度估计,同时避免去噪声处理。计算机仿真结果验证了算法的有效性。     

基于解相干TOFS改进算法研究

针对频域子空间正交性测试（TOFS）算法不能处理宽带相干信号波达方向估计（DOA）的问题,提出两种解决方法：一是将修正 Toeplitz协方差矩阵重构技术应用到原TOFS算法中,对各频点协方差矩阵做修正 Toeplitz化预处理,恢复协方差矩阵的秩与目标数目相等,该方法在低信噪比估计精度有所提高,但会导致阵列孔径的减小,当信源数目较多时差较高;是提出一种基于虚拟变换的解相干TOFS改进算法,该方法利用各频点协方差矩阵的特定元素构造虚拟阵列接收数据,而后进行虚拟空间平滑以达到解相干的目的,与现有算法相比,该算法没有阵列自由度损失,且在低信噪比下算法DOA估计精度有了较大程度提高。数值仿真结果验证了该算法的可行性。     

基于酉变换的虚拟阵列DOA估计算法

为了估计相干信源的波动方向,提出基于酉变换的虚拟阵列DOA估计算法．该算法通过阵列虚拟平移形成虚拟阵列对相干信号进行解相干,并利用酉变换将虚拟阵列接收数据的协方差矩阵从复数域变换到实数域,然后利用该实数矩阵进行波达方向估计．计算机仿真表明算法在低信噪比情况下具有很好的解相干特性和估计性能．该算法避免了阵列孔径损失,可在小采样拍数情况下实现相干信源的DOA估计,且运算在实数域进行,大大降低了运算复杂度．