基于均匀面阵的相干信号源二维DOA估计新方法

相干信号源的来波方向(Direction of Arrival,DOA)估计问题一直是阵列信号处理技术的一个研究热点。现实环境中的信号源多为相干的,针对此问题提出一种改进的相干信号源二维DOA估计算法。通过对接收信号协方差矩阵进行矩阵重构处理,将采样数据协方差矩阵的秩恢复到等于信号源的个数;对重构的协方差矩阵进行特征分解,构造出信号子空间矩阵和噪声子空间矩阵,将两个子空间矩阵联合构造出新的空间谱函数;基于新的空间谱函数进行二维谱峰搜索,即可估计出多个入射信号的二维DOA。使用计算机软件进行仿真验证,仿真结果表明了所提方法的有效性。     

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．     

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。     

基于延时相关预处理的MUSIC算法

针对MUSIC算法的分辨力受信噪比、快拍数及阵元数等因素限制的问题,利用各阵元接收数据的延时相关函数重新构造协方差矩阵,提出了基于延时相关预处理的MUSIC算法.根据阵元间的延时相关函数与原阵列流型及信号延时相关函数的关系,推导了4个与原阵列流型相同（共轭）的延时相关函数矩阵,分别对各矩阵求协方差并按规则求和得到新的协方差矩阵,之后对协方差矩阵进行特征分解,根据信号子空间处理稳健性高和噪声子空间处理估计精度高的特点构造谱函数进行谱峰搜索,实现DOA估计.通过仿真实验验证了本文算法的可行性和有效性.     

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。     

基于二级嵌套阵列的宽频段欠定波达方向估计

针对宽频段欠定波达方向(DOA)估计问题,提出基于二级嵌套阵列的DOA估计方法.利用空间频率对阵列接收数据进行降维处理;利用空间频率的空域稀疏性建立空间频率连续稀疏模型,利用原始对偶方法以及多项式求根得到空间频率的高分辨估计;构建频域协方差矩阵并进行特征分解,利用大特征矢量之和来建立配对函数实现信号频率与空间频率准确配对得到DOA估计.结果表明,该方法可估计的信号数远大于实际阵元数,同时能够有效避免传统稀疏重构方法中由于角度域离散化所导致的模型不匹配对估计性能的影响,提高了估计精度与分辨力.     

相干/同向信号波达方向与多普勒频率的联合估计

针对相干/同向信号波达方向(DOA)与多普勒频率的联合估计问题,提出了一种基于特征空间的修正二维MUSIC联合估计算法。首先,建立包含DOA和多普勒频率信息的广义阵列信号模型,通过共轭重构对阵列接收信号的协方差矩阵进行修正,使其有效适用于相干/同向信号下DOA与多普勒频率的联合估计。同时,在二维MUSIC算法的基础上,提出了一种基于特征空间的DOA与多普勒频率联合估计算法,该算法充分利用了信号子空间和噪声子空间的信息,并且可以对源信号功率进行估计。对该算法加以修正后同样可以应用于相干/同向信号的DOA与多普勒频率联合估计,且可以得到比修正二维MUSIC算法更好的估计效果。最后,通过仿真试验验证了本文算法的有效性。     

一种特殊阵列实现DOA估计的方法

提出了一种基于特殊阵列形式实现DOA估计的方法，在均匀线性阵列（ Uniform Linear Array, ULA）上增加一个阵元，将阵元放在特定的位置，得到一组特殊的阵元组合，打破了均匀线阵中导向矢量的周期性，成功地避免了角度估计模糊．此外，该方法在同等硬件资源的条件下，得到了更多阵元组合，可以获得更高的阵列方位分辨率．提出了一种适用于新阵列结构的矩阵分块空间平滑算法，利用其导向矢量的局部周期性将其数据协方差矩阵分块空间平滑后，重新组合得到修正后的数据协方差矩阵，实现了相干信号源的DOA估计.     

基于fast-RVM算法的CACIS型互质阵列DOA估计

针对CACIS型互质阵列的快速、高精度DOA估计问题,提出了一种能够用于复数数据的fast-RVM算法.首先分析了CACIS型阵列结构;其次基于虚拟阵列扩展原理,构建了基于复数数据的稀疏信号模型;最后进行了数据的实数化处理,使其能够适用fast-RVM算法的数据结构.仿真结果表明,本文提出的CACIS型互质阵列DOA估计方法在具有较低运算复杂度的同时,也兼具了较高的DOA估计精度.     

一种用于矩形阵列的二维波达方向估计方法

针对现有使用均匀矩形阵列或稀疏矩形阵列的二维无格波达方向估计方法的性能欠佳的问题,提出一种基于二阶特普利茨矩阵重构和二维旋转不变参数估计技术的无格波达方向估计方法。使用均匀矩形阵列或稀疏矩形阵列,对其接收信号的协方差矩阵进行二阶特普利茨结构表达,通过log-det稀疏测度与正定约束构造约束优化问题,并使用优化最小算法求解,最后通过二维旋转不变参数估计技术估计源的二维波达方向,即方位角与俯仰角。这种方法需要多次求解半定规划问题,计算复杂度相对较高,但能获得更好的波达方向估计性能。在仿真实验中,这种方法在均匀矩形阵列或稀疏矩形阵列条件下均有非常低的均方根误差,接近克拉美罗界,证明了其良好的波达方向估计性能。     

基于二次虚拟扩展的高分辨率波达方向估计方法

为进一步提高天线阵波达方向估计的分辨率,在四阶量多重信号分类方法的基础上,提出一种高分辨率的波达方向估计方法.利用阵列接收数据的四阶矩量进行虚拟阵列扩展,再利用阵列接收数据的共轭进行虚拟阵列扩展,实现二次虚拟扩展;将扩展后的阵列导向矢量和协方差矩阵用于波达方向估计,与原阵列导向矢量和协方差矩阵相比,相当于构造了更多的虚拟阵元,并扩展了阵列的孔径.仿真结果表明:与四阶量多重信号分类等波达方向估计方法相比,所提出的方法在波达方向估计中成功概率更高,均方误差更低,具有更高的分辨率.所提方法通过二次虚拟扩展,构造了更多的虚拟阵元,有效地提高了天线阵波达方向估计的分辨率.     

互质阵列下基于重叠有效孔径的DOA估计算法

为了解决互质阵列下DOA(Direction of Arrival)估计算法因使用空间平滑预处理而带来的阵列有效孔径损失、分辨率降低等问题,提出了一种矩阵重叠预处理方法.该方法通过分割空间平滑协方差矩阵,利用其子矩阵具有相同信号子空间的特性,将子矩阵进行重叠处理,扩展协方差矩阵行数,进而增大有效孔径.仿真实验结果表明:所提方法可以提高DOA估计的分辨率,低快拍下的估计精确度也有所提高.同时,本文将U-ESPRIT(Unitary Estimation of Signal Parameter via Rotational Invariance Techniques)算法应用在互质阵列上,通过使用矩阵重叠预处理并结合U-ESPRIT算法,取得了较传统方法更为准确的DOA估计效果.     

适于相干信号DOA估计的改进矩阵差分方法

提出一种适用于色噪声背景下窄带信号的波达方向估计方法. 假设未知色噪声协方差矩阵具有对称的Toeplitz结构,利用线性变换改变阵列协方差矩阵,并与阵列协方差相减,理论上消除了噪声对算法估计性能的影响. 新差分算法适用于信号不相干或仅有2个信号相干的波达方向估计. 当相干信号多于2个时,通过与空间平滑算法结合,拓展了算法的应用范围. 与传统差分算法相比,新算法避免了“伪”波达方向估计,降低了计算复杂度. 仿真实验结果表明,新算法具有优越的估计性能.     

New method for estimating 2-D DOA in the coherent source environment based on data matrix reconstruction

The performance of classical two dimensional (2-D) Direction-Of-Arrival (DOA) estimation algorithms degrade substantially in the presence of coherent environment. A new DOA matrix method——DOA matrix method based on data matrix reconstruction (DMR-DOAM) is proposed for 2-D DOA estimation in the coherent source environment. The proposed algorithm reconstructs two Toeplitz equivalent covariance matrices by using cross-correlation information among receiving data from arrays. Decorrelation and 2-D DOA estimation can be realized via the eigen-decomposition of the new DOA matrix. The algorithm can retain the advantages of the traditional DOA matrix method, such as automatical parameter alignment and no need of 2-D search spectrum peak. The equivalent covariance matrices only use the middle column of classical covariance matrices, so the calculation amount is reduced, and the algorithm can be realized easily. Furthermore, the paper analyzes the estimation performance and influencing factors of the proposed algorithm. Theoretical analyses and simulation results both show that the proposed algorithm is effective.     

2-D DOA estimation of coexisting uncorrelated and coherent signals

The common two dimensional (2-D) direction of arrival (DOA) estimation algorithms for coexisting uncorrelated and coherent signals are based on the complex array structure, such as the uniform rectangular array, so the computational complexity is high and the array aperture is not utilized efficiently. By taking advantage of the L-shape array and adopting an efficient method to eliminate the Gaussian noise, a new 2-D DOA estimation method is proposed. Firstly, the DOAs of the uncorrelated signals are estimated and the influence of the coherent signals is eliminated by utilizing its characteristics. Then, the data covariance matrix containing the coherent information only is obtained by exploiting the Toeplitz property of the uncorrelated signals, and the DOAs of the coherent signals are estimated by the direction finding method based on the compressed sensing theory. Theoretical analysis and simulation results show that the proposed method has a small computational load, high array aperture as well as excellent estimation performance.     

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.     

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.     

Matrix reconstruction high accuracy DOA estimation algorithm on the Nested array

For the nested array, the covariance matrix of the receiving data is pulled into a column vector by using the Khatri-Rao product, which is equivalent receiving data turned into the single snapshot. In the case of the covariance matrix being vectored, a new matrix reconstruction is presented to build up the rank of the new covariance matrix and the ESPRIT algorithm of an improved matrix reconstruction is proposed in this paper. The covariance matrix on the virtual array will be restored and more matrices can be reconstructed by using this approach.Then, the DOA estimation is obtained based on the ESPRIT algorithm of matrix reconstruction. Simulation results demonstrate that the proposed method achieves accurate DOA estimation when the number of targets is larger than that of array elements.     

一种特殊阵列实现DOA估计的方法

提出了一种基于特殊阵列形式实现DOA估计的方法，在均匀线性阵列（Uniform Linear Array，ULA）上增加一个阵元，将阵元放在特定的位置，得到一组特殊的阵元组合，打破了均匀线阵中导向矢量的周期性，成功地避免了角度估计模糊.此外，该方法在同等硬件资源的条件下，得到了更多阵元组合，可以获得更高的阵列方位分辨率.提出了一种适用于新阵列结构的矩阵分块空间平滑算法，利用其导向矢量的局部周期性将其数据协方差矩阵分块空间平滑后，重新组合得到修正后的数据协方差矩阵，实现了相干信号源的DOA估计.