一种互耦和相干源条件下的DOA估计方法

空间平滑算法是一种常用的解相干处理方法,而阵元间互耦的存在会导致空间平滑算法失效,从而无法准确估计相干源DOA。针对这个问题,文中提出了一种新的DOA估计方法。该方法基于信号子空间和噪声子空间的正交性原理,利用入射信号源中的独立信号源可以有效估计出互耦矩阵,再通过估计的互耦矩阵对接收数据协方差矩阵进行互耦补偿,克服了互耦对空间平滑算法的影响,从而保证了相干源DOA能准确估计。计算机仿真实验表明了该方法的有效性。     

未知信源数目的MUSIC算法研究

针对MUSIC算法需要预先确定信号源数目的应用前提，分析了信源数目过估计与欠估计情况下的MUSIC算法性能，提出一种改进算法，仿真结果证明在信源数目有误差的情况下该算法的性能良好。     

基于特征分解MUSIC算法的DOA估计

对于非相干信号源,基于特征分解的多重信号分类算法是一种具有高分辨率的波达方向估计算法,通过计算机仿真比较了它与Bartlett和Capon算法的性能,并分析了信号源数目估计值大于或小于真实值时接收信号入射角的估计结果.研究了一种新的自适应加权空间平滑算法,提高了MUSIC算法对于相干信源DOA估计的性能.仿真结果表明该算法可以有效地去除期望信号与干扰信号之间的相关性,在相干干扰方向上形成深的零陷,在平滑次数相同的情况下新算法比常规空间平滑算法得到更高的输出信干噪比.     

基于虚拟阵列变换的相干源测向方法

针对传统空间谱测向方法对相干信号源测向失效的实际问题,提出了一种基于任意形状平面阵列的测向方法。该方法在建立了相干信号源数学模型的基础上,对虚拟阵列变换思想进行了分析,给出了采用虚拟阵列变换原理和MUSIC算法实现了对相干信号源DOA的估计,提高了测向性能。经仿真试验和理论分析,验证了算法的可行性,并分析了该算法的适用局限性。     

一种基于波束空间的相干信号源DoA估计方法

针对均匀线阵的相干信号源波达方向(Direction of Arrival,Do A)估计问题,提出了一种可解相干的波束空间Do A估计算法。该算法利用接收数据的自协方差矩阵构造一个Toeplitz矩阵,使构造的Toeplitz矩阵的秩不受信号相干性的影响。然后将新的Toeplitz矩阵变换到波束空间,再结合MUSIC子空间算法,并充分利用信号子空间,即可实现对相干信号源的波达方向估计。与阵元空间算法相比,该算法提高了分辨率,有更小的均方根误差,降低了特征分解的计算量。通过仿真实验,对分辨率、解相干能力、均方根误差及仿真时间进行了对比研究,并验证了文章算法的有效性。     

基于ANSG的雷达信号DOA估计算法

针对阵列信号处理中雷达信号的波达方向(DOA)估计,提出自适应噪声子空间生成(ANSG)算法。通过数值方法,得到阵列接收信号的协方差矩阵,以迭代方式处理约束最小化问题,实现ANSG。根据噪声子空间的表达式获得DOA估计,并且先验信息可以很好地融入算法的流程中,能够有效地解决复杂环境下的多信号源DOA估计问题。仿真结果表明,该算法适用于单频、线性频率调制以及二进制相移键控雷达信号,DOA估计精度和运算速度优于MUSIC。     

一种基于Toeplitz矩阵重构的相干信源DOA估计算法

提出一种基于Toeplitz矩阵重构的相干信号源DOA估计算法。首先对各个阵元的接收数据与参考阵元（第一个阵元）的接收数据的相关函数进行排列,形成Hermitian Toeplitz矩阵,然后通过奇异值分解可以得到信号子空间和噪声子空间,从而实现相干信源的DOA估计。该算法在不减少阵列有效孔径的情况下,增加了可估计相干信号源数目,并在低信噪比条件下能够得到较好的估计性能,计算机仿真结果证实了算法的有效性。     

一种空间非均匀噪声环境下DOA估计的改进方法

文中提出一种空间非均匀噪声环境下的信号源DOA估计的改进方法.该算法首先对阵列协方差矩阵进行平滑处理,在此基础上估计出空间非均匀噪声协方差矩阵,通过已估计的噪声协方差矩阵对平滑处理后的阵列数据协方差矩阵进行白化处理,克服了空间非均匀噪声对空间谱估计的影响,实现信号源DOA估计.相对于原方法,文中所提方法改善了DOA估计的性能,计算量小,并且能够估计强相关或相干信号源DOA.理论分析和仿真结果均表明所提方法的有效性.     

一种不考虑信源数目的修正MUSIC算法

分析了信源数目估计误差下的MUSIC算法性能.为了解决信源数目过估计下出现虚假信号和欠估计下谱峰消失的问题,提出了一种改进算法.该算法通过对采样数据的共轭重排再利用,重新构造相关矩阵来改善测向性能.改进的算法不仅能成功运用于非相关信号源和相关信号源,还具有不用考虑信源数目的优点.计算机仿真结果证明了改进算法的正确性和有效性.     

基于累积量的互耦误差下相干信号DOA估计

在高斯色噪声和阵列互耦误差背景下,针对相干信号源和非相干信号源并存的问题,提出了一种准确估计信号源到达角(DOA)的算法。首先,采用辅助阵元法将互耦误差从阵列流形中分离;然后结合空间平滑技术和四阶累积量构建平滑矩阵,实现对高斯噪声的抑制和对信号的解相干;最后使用ESPRIT算法获得信号源的来波方向。仿真结果表明,文中算法有效解决了阵列互耦和信源相干的影响,在高斯白噪声和高斯色噪声环境下均能精确地估计DOA。     

米波雷达低角跟踪环境下的修正MUSIC算法

在经典的MUSIC算法的基础上,结合米波雷达低角跟踪的特点,提出了一种对接收数据的协方差矩阵进行重构的新的修正MUSIC算法,然后分析了其解相干的原理.最后用MATLAB软件对其性能与MMUSIC(Modified MUSIC,MMUSIC)算法进行了仿真比较,结果表明对于2个以上的相干信号源,MMUSIC算法已失效,但新算法仍可准确地估计出各个相干信号源的DOA,并且对于2个相干信号源,其估计精度、估计的稳定性和估计的成功概率也明显高于MMUSIC算法.从而证明了该算法的有效性。     

修正MUSIC算法对相关信号源的DOA估计性能

本文介绍了用修正ＭＵＳＩＣ算法提高相关信号源ＤＯＡ估计性能的方法。理论分析表明,采用该方法后,可将相关信号源的相关系数平均降低为原来的６３％,因而可改善ＭＵＳＩＣ算法对相关信号源的ＤＯＡ估计性能。且该方法不影响对非相关信号源ＤＯＡ的估计,计算量也无明显增加。计算机仿真实验结果验证了上述理论分析的正确性。     

基于线性时频分析的非平稳源空间谱估计

针对存在幅度和相位调制的非平稳信号的定向问题,本文提出了一种改进的线性时频空间谱估计算法。该算法首先在线性时频面上检测信号的时频脊,并沿各时频脊进行采样形成独立的阵列时频快拍,然后对各快拍采用通用算法进行空间谱估计,此时阵列能估计的信号源数已不再受阵元数的限制。计算机仿真实验表明,该算法具有优良的定向精度,且能有效地对多个非平稳信号源进行分离和空间谱估计,其计算量远低于二次时频空间谱估计算法。     

一种基于波束空间的非相关信号源DOA估计方法

针对非相关信号源的到达角估计,本文基于波束空间信号输出协方差矩阵的对角阵特性,建立了信号到达角估计的最小化代价函数.采用DFT波束形成矩阵,借助于矩阵分解变换,保持了阵列流形的Vandermonde结构,并由此将代价函数转换为二次函数形式,得到信号源到达角的精确估计.仿真结果表明该算法具有更快的运算速度,更低的分辨力门限及高的估计精度.     

一种基于双平行线阵相干源二维波达方向估计的新方法

提出一种基于双平行线阵有相干信号源存在情况下二雏波迭方向估计的新算法。该算法根据阵列结构的特点形成6个需要的相关矩阵，然后构造一个特殊大矩阵并经特征分解获得信号子空间的估计，最后利用2-D ESPRIT方法实现二维角度估计。无论是否存在相干源，新算法都能精确估计出二维到达角，而无需进行谱峰搜索，从而解决了信号参数配对问题。最后用计算机仿真验证了该算法的有效性。     

一种基于直线特征的信源个数估计新算法

在空间谱估计技术中,估计信号源个数是一个关键问题,其漏警或虚警会直接影响到测向算法的准确度.然而现有的信号源估计方法在低信噪比、色噪声环境下估计成功概率低且运算复杂,针对该缺点,文中提出一种基于直线特征的信源个数估计新算法.在低信噪比、色噪声环境下通过计算机仿真表明了该算法的正确性和有效性.     

空间平滑差分方法

针对相干信号源超分辨空间谱估计中存在的问题，本文提出了空间平滑差分方法。利用常规超分辨方法估计不相关源和相关源的空间谱，利用空间平滑差分方法估计相关源和相干源的空间谱，这样可以重复利用接收阵列输出数据，兼顾不相关信号源和相干信号源的空间谱估计，因而可以估计更多的信号源。     

一种改进的全阵空间平滑技术

在处理相干信号源的方法上,传统的空间平滑方法如前后向平滑、加权前后向平滑等都是非常有效的方法.然而,已有的空间平滑算法在信噪比较低或相干源的波达方向角(DOA)相邻很近时无法精确估计,而且都必须以牺牲孔径为代价.因此当信号源数目较大时,传统的空间平滑方法是无效的.针对这些问题,提出了一种新的实相干信号的估计方法,在信噪比较低时仍可以准确估计邻近的相干源,而且没有孔径损失.仿真结果验证了该方法的优越性.     

一种任意信号源盲分离的高效算法

提出了信号源盲分离的DBBSS算法.利用随机变量概率密度函数非参数估计的核函数法,对混合信号的概率密度函数及其导数进行估计,并由此估计信号的评价函数(score function).解决了现有信号源盲分离算法中,普遍存在的非线性函数只能凭经验选取,以及混合信号同时包含超高斯信号和亚高斯信号时,算法失效的问题.该方法非常简单,可以直接应用于所有以非线性函数代替评价函数的信号源盲分离算法.仿真结果验证了算法的有效性.     

宽带信号源数目和DOA快速估计

宽带信号源数目估计与其波达方向（DOA）估计是紧密相连的。文章综合考虑信号源数目和DOA估计,从减少算法的运算量出发,提出了一种新的宽带信号源数目和DOA快速估计方法。该方法首先利用多级维纳滤波器（MSWF）算法来估计信号子空间,避免了特征分解方法估计信号子空间所需要的大运算量;然后基于信号子空间的旋转不变性,提出了一种新的宽带信号源数目估计快速算法;最后利用信号子空间的旋转不变性来估计DOA,避免了谱峰搜索所需要的大运算量。计算机仿真试验验证了此方法的有效性。