一种快速的相干信源超分辨方法

提出一种快速的相干信源超分辨方法,信号子空间由空间平滑的Lanczos算法的若干步递推得到．由于该方法只利用到某一信源的训练信号就可实现对所有信号的DOA进行快速估计,不需要对协方差矩阵作特征值分解和多级维纳滤波器的后向递推,所以该方法具有低复杂度和小运算量的特点,更适合实时处理的要求．计算机仿真表明,在低信噪比和小样本的情况下明显优于常规的EPSRIT方法,在高信噪比和大样本的情况下具有和常规ESPRIT方法同样的估计精度．     

非平稳噪声下相干信源MIMO雷达角度估计

为解决非平稳噪声、多径效应和相干电子干扰下多输入多输出雷达角度估计问题,提出了一种基于斜投影算子和Teoplitz矩阵重构的角度估计方法．通过Toeplitz重构把非平稳噪声转化为高斯白噪声,再用斜投影算子排除非相干信源,实现对相干信源的角度估计．该方法没有阵列孔径损失,可适用于任意阵列结构,且信源过载能力和阵元节省能力较强．最后通过仿真验证了该算法比多级维纳滤波器算法更适合于低信噪比的情况．     

一种改进的二维ESPRIT算法

针对二维旋转不变子空间算法(estimation of signal parameters via rotational invariance technigues,ESPRIT)在求解信号时协方差矩阵存在阵列冗余问题,提出一种改进后的二维ESPRIT算法。该算法利用阵列结构原理构造2个互相关矩阵,然后由合并的特殊大矩阵进行奇异值分解来估计信号子空间,最后利用2D-ESPRIT方法实现二维测向。该算法估计精度高,计算量小,通过空间平滑后既能对相干信号进行估计,也能同时估计非相干信号。     

非圆信号的二维相干测向新方法

传统的二维相干测向算法都是针对圆信号提出的,且要求大快拍数和较多阵元数,在低信噪比时估计性能较差.通过充分利用非圆信号的特点和L型阵列的结构优势,提出了一种非圆信号的二维解相干新方法.该方法利用阵列接收信号数据及其共轭信号数据,重新构造阵列接收数据矩阵,有效地扩展了阵列孔径;同时,提出了一种修正的空间平滑技术进行解相干,最后采用ESPRIT算法实现相干信号的二维DOA估计.所提方法具有阵列利用率高的优点,能够有效弥补传统二维测向算法阵列利用率低的缺点,提高了ESPRIT算法在低信噪比时的估计性能.实验仿真结果表明,所提方法能够有效实现二维相干信号估计并且估计性能优良.     

基于实值信号子空间的虚拟阵列解相干算法

针对存在相干信源时,传统的DOA估计算法失效问题,提出一种基于实值特征子空间的虚拟阵列解相干算法.该算法根据虚拟阵列变换的思想,利用阵列接收数据构造虚拟子阵,实现对信号的解相干处理,并将协方差矩阵从复数域变换为实数域,获得一个实值信号子空间,最后利用实数域ESPRIT (Unitary ESPRIT)估计信号波达方向.该方法避免了阵列孔径损失,保持了阵列的空间分辨率,估计精度高,利用个阵元可估计个信源,且引入实数域处理和无需空间谱搜索,运算量小.计算机仿真验证了该方法的有效性和优越性.     

基于多级维纳滤波器降维技术的波达方向估计

针对基于子空间分解的参数估计算法所存在的运算量大、信噪比门限高等缺点，提出了采用多级维纳滤波器进行波达方向估计的方法，该方法将波达万向估计和多级维纳滤波器相结合，即降维的波达方向估计，克服了基于子空间分解算法的缺点，计算机仿真说明了这种降维的波达方向估计方法是有效的，可以应用在快拍教很少和信干噪比很低的情况。     

一种数据选择多级维纳滤波算法

针对阵列信号自适应处理器收敛性能会由于目标类型干扰影响显著恶化的问题,提出一种采样数据选择算法,可以有效抑制干扰信号对自适应滤波器性能的影响。通过对多级维纳滤波器采用数据选择算法后,显著提高了其抗干扰能力和在非平稳、非高斯环境下的快收敛性能。最后通过实验仿真验证了此算法的有效性。     

基于协方差拟合的MIMO雷达高精度DOA估计算法

为了实现多输入多输出(multiple input and multiple out,MIMO)雷达高精度波达方向(direction of arrival,DOA)估计,结合协方差拟合算法和矩阵预处理算法给出解决方案.首先,针对MIMO雷达信号模型进行建模仿真,利用协方差拟合准则得到更接近理论值的协方差信号矩阵,用凸优化方法进行求解;针对噪声和相干信号对估计精度的影响,引入矩阵预处理方法对雷达接收信号进行额外的处理.然后,通过酉变换利用ESPRIT算法对MIMO雷达俯仰角和方位角进行联合估计,降低算法整体DOA估计运算量.最后,通过实验表明,本文所提出算法能在不增加运算量的前提下,有效提高MIMO雷达DOA估计精度.     

一种机载雷达空时相邻多波束算法

利用空时相邻多波束算法(STMB)系统自由度低的优点和多级维纳滤波器(MWF)的广义旁瓣对消器结构,提出一种基于空时相邻多波束算法的机载雷达空时自适应处理(STAP)降维方法.首先利用STMB对空时信号进行预滤波,降低了杂波自由度.然后采用MWF处理预处理输出的信号,求解权向量,进一步降低了运算量.理论分析和实验仿真表...     

基于多级维纳滤波器的高分辨测向研究

针对多级维纳滤波器在降维和计算复杂度低方面的突出特点,对多级维纳滤波器在采样率对其滤波性能影响方面进行进一步研究。通过理论推导得到了输出功率比率期望误差与采样率之间的关系公式。计算机仿真验证了多级维纳滤波器在波达方向估计时此公式的正确性。     

均匀圆阵波束空间二维DOA估计算法

摘要：为把适用于均匀线阵的ESPRIT算法、空间平滑技术等推广到均匀圆阵中,采用预处理技术将均匀圆阵从阵元空间映射到波束空间,采用实特征值分解方法得到信号和噪声子空间,并将二维MUSIC和ESPRIT算法结合起来．理论分析和模拟实验表明,该算法减小了计算量,提高了对非相干信号源的估计准确度,同时具有解相干的能力．     

一种快速二维虚拟ESPRIT算法

通过对二维虚拟ESPRIT信号参量估计算法的分析,提出了一种快速二维虚拟ESPRIT算法．理论分析表明二者的估计结果相同,但快速二维虚拟ESPRIT算法的计算复杂度低,并由计算机仿真实验进行了验证．     

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。     

Y形阵列宽带信号二维来波方向估计

利用Y形阵列结构的特点,提出一种宽带信号二维来波方向的估计方法.该方法在相干信号子空间法的基础上,通过采用流型矩阵展开的方式获得聚焦矩阵,并针对聚焦后的协方差矩阵,利用基于子阵的ESPRIT算法和二维MUSIC算法进行联合估计,从而提高了测向精度且减小了谱峰搜索的范围.理论分析和计算机仿真实验表明,该方法对于非相干信号源和相干信号源都具有较好的估计效果,并具有较低的计算量.     

基于修正ESPRIT算法的二维DOA估计

针对二维ESPRIT算法在求解相干信号的时候存在较大的阵列冗余度,为了降低计算量,提高算法的解相干能力,在双排平行均匀线阵的基础上,介绍了一种二维修正ESPRIT算法.通过对子阵的合并,摒弃了原协方差矩阵中的冗余数据,使得新构成的协方差矩阵的维数比原来下降了近33%,从而降低了特征值分解的维数,并且新构成的协方差矩阵可以对接收数据进行共轭重排再利用.理论分析和仿真实验表明,该算法降低了计算量,提高了对非相干信号的估计准确度,同时具有一定的解相干能力.     

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。     

声矢量阵快速子空间方位估计算法

针对声矢量阵高分辨方位估计算法运算量大的问题,基于声压振速联合信息处理,提出了一种快速的声矢量阵高分辨方位估计算法．该算法选择参考阵元的电子旋转矢量作为期望信号,运用多级维纳滤波器(MSWF)对信号子空间进行快速估计,不需要计算声矢量阵的互协方差矩阵,不用进行特征值分解,从而大大缩减了计算量．另外,该算法基于矢量传感器声压与振速的相干性原理,充分利用了声压振速组合抗干扰能力,有效抑制了各向同性噪声．理论分析和计算机仿真表明,该算法在拥有良好DOA估计性能的同时,大大减小计算量．     

基于矢量水听器阵的迭代稀疏协方差矩阵拟合波达方向估计方法

针对矢量水听器阵列相干信号方位估计问题,提出了迭代稀疏协方差矩阵拟合波达方向估计(direction of arrival,DOA)算法。基于加权协方差矩阵拟合准则,构建了关于稀疏信号功率的目标函数,利用Frobenius范数性质推导了稀疏信号功率迭代更新的递推式。所提算法利用迭代重构的思想计算离散网格点上信号功率,使得估计的功率更精确,从而获得更加精确的DOA估计。理论分析表明,所提算法求解网格点上信号的功率经过了滤波器的预处理,该滤波器允许指定方向的信号通过并且衰减其他方向的信号,对信号的相关性具有较低的敏感度。仿真实验结果表明,在信噪比为15 dB,非相干信号情况下,所提方法估计的平均误差为多重信号分类高分辨方法的39.4%,迭代自适应稀疏信号表示方法的73.7%;相干信号情况下,所提方法估计的平均误差为迭代自适应稀疏信号表示方法的12.9%。所提算法应用于具有高度相关性目标的DOA估计时,可有效提高目标DOA估计的精度。     

基于非均匀时延的频率估计改进算法

为了减少算法运算量,将多级维纳滤波器引入非均匀时延频率估计中,对原有算法进行改进.改进算法通过简单的乘加运算得到噪声子空间,无需对观测数据协方差矩阵进行特征根分解,因此也更加易于硬件实现;结合一维MUSIC高分辨算法完成对信号频率的参数估计.仿真结果表明：在信噪比大于0dB时,改进算法与原有算法性能相当.     

一种基于广义特征向量的改进ESPRIT测向算法

基于信号子空间的ESPRIT算法不需要进行谱峰搜索,但是估计方差大于MUSIC算法。该文提出了一种基于广义特征向量的ESPRIT算法,利用信号子空间旋转不变关系矩阵的广义特征向量估计信号波达方向,得到了比基于广义特征值算法更准确的方向估计结果。该算法充分利用了信号子空间的旋转不变特性,通过利用信号子空间与阵列流形的关系进行波达方向估计,实验证明该算法能够在保持小计算量的优势下达到与MUSIC算法相近的性能。