基于连续小波互谱的宽带Chirp信号DOA估计

提出一种时频域宽带源波达方向（DOA）估计算法．该算法通过计算参考阵元和其他阵元的连续小波互谱，构造出一种新的时频域数据向量模型，并利用Chirp信号的局部窄带特性，在信号的主要能量聚集区选择时频点构造时频相关矩阵代替传统的阵列相关矩阵，进行特征分解实现信号的DOA估计．该方法同时在空域和时频域进行处理，充分利用了时频分布的能量聚集性，实现了非平稳信号时频域的分离，仿真结果验证了新方法的有效性．     

未知信源数条件下基于合成空间谱的弱信号DOA估计方法

针对强弱信号并存时信源数和弱信号波达方向难以准确估计的问题,提出了一种基于合成空间谱的弱信号DOA估计方法.该方法将阵列的特征波束通道输出进行加权叠加,并用其对噪声子空间逼近法的空间谱函数进行方位加权,得到合成空间谱对弱信号DOA进行估计.本方法无需信源数目已知的先验信息.相比于已有的基于特征波束形成的弱信号DOA估计法,本方法在多个弱信号来波方向较接近时具有更好的估计性能,仿真结果证实了本方法的有效性和优势.     

时变AR模型阶数确定与系数估计的方法

研究了用时变自回归(TVAR)模型对非平稳信号建模的方法.对该模型进行详细分析,探讨了参数模型辨识存在的2大问题:模型阶数的确定和基函数的选择.基于现定阶准则只适用于短时平稳信号的分析,所以利用具有时变特性的信息理论准则(information theoretic criteriaI,TC)来确定模型的阶数.通过引入基函数,利用最小二乘算法对模型系数进行估计,从而将非平稳信号的时变模型转化为线性时不变模型,并比较了几种基函数的拟合性能.证明了由于墨西哥草帽小波基函数具有良好的时频特性并且在使用时无需预知信号的先验信息,从而优于其他传统的基函数.     

基于角信号子空间的波达方向估计方法

常规多信号分类(MUSIC)在估计信号或噪声子空间时未利用阵列的方向矢量信息.为改善波达方向(DOA)估计性能,提出一种新的角信号子空间概念.首先,由Gram行列式和超维空间中多面体体积公式,给出常规MUSIC方法的几何解释.其次,利用阵列响应矢量扩展观测数据矩阵,在每个搜索方向由增广数据矩阵的奇异值分解获得角信号子空间估计.理论分析表明,常规MUSIC零谱相当于超维空间中由阵列观测数据矢量和搜索方向矢量决定的多面体体积.仿真实验表明,利用角信号子空间能够较明显地改善DOA估计性能,特别是信号相关、信噪比较低以及快摄数较小的情况.     

采用 RWT的信号波达方向估计方法

针对宽带多线性调频信号波达方向（DOA）估计精度低的问题,提出了一种基于Radon-Wigner变换（RWT）和多重信号分解（MusIc）的信号DOA估计方法．该方法首先利用RWT在多目标环境下能够有效抑制交叉项干扰和噪声,具有很好的时频汇聚性特点,通过峰值搜索提取信号的初始频率和调频斜率;然后将信号阵列的时变方向矩阵...     

非规则部分校准阵列下的宽带LFM信号二维DOA估计

提出了一种宽带线性调频（LFM）信号的二维波达方向（DOA）估计新方法.该方法在空域和时域同时对信号进行采样,并利用观测样本的分数阶Fourier域峰值构造出新的时频空DOA矩阵,进而通过特征值分解的方法实现多个LFM信号的DOA估计.该方法充分地挖掘了观测信号所包含的时频信息,降低了对阵列结构和阵元一致性的约束,使其适用于阵元几何分布不规则且大部分阵元未经校准的阵列.此外,该方法无需谱峰搜索和二维参数配对,计算简单且估计精度较高.仿真结果显示,在DOA估计的均方根误差（RMSE）相同时,与传统方法相比,该方法可获得6～8 dB的信噪比增益.     

基于TSVD的在线相干DOA估计算法

对信号波达方向估计中的解相干问题,提出一种新的去相关信号波达方向估计方法。利用阵列实时接收的快拍数据迭代得出协方差矩阵的最大特征矢量,然后通过最大特征矢量建立一个新的Toeplitz矩阵实现去相关,最后对新得到矩阵进行奇异值分解得到信号的波达方向。通过仿真实验证明该方法能够实现对相干信源的有效估计,并且具有很好的实时性,能够有效的降低算法的复杂性。它在低信噪比和小快拍数的情况下有着比TSVD算法更加优良的估计性能。     

给予窄带信号DOA估计的宽带相干信号DOA估计方法研究

提出了一种用窄带信号的波达方向（DOA）估计方法与宽带聚焦的方法相结合来估计宽带相干信号的DOA的方法.先利用相干信号子空间法将带宽内各个频率点的信号子空间聚焦到参考频点下的同一信号子空间,然后利用窄带信号的波达方向估计方法对DOA进行估计.用了一种新的无需谱峰搜索并且不要对噪声方差进行估计的窄带SSESPRIT算法进行宽带波达方向的估计,为了比较又用了经典的需要进行谱峰搜索的窄带MUSIC算法进行宽带信号的一维及二维波达方向的估计,仿真实验结果验证了方法的有效性.     

多跳频信号2D-DOA与极化参数的联合估计

为了利用跳频(FH)信号的空域特征参数进行网台分选,提出一种基于空间极化时频分布(SPTFD)的FH信号二维波达方向(2D-DOA)和极化参数联合估计算法.首先定义新的波达方向角并建立FH信号的极化敏感阵列快拍数据模型;然后采用组合时频分布抑制FH交叉项,设计阵元时频点选取策略,并据此构造各跳信号的SPTFD矩阵.在此基础上,根据旋转不变子空间思想估计俯仰角,利用秩损理论结合多项式求根估计方位角和极化参数,最终实现了2D-DOA与极化参数的联合估计.该方法可适用于欠定条件,且无须角度搜索和配对,估计精度高,仿真结果验证了算法的有效性.     

基于窄带信号DOA估计的宽带相干信号DOA估计方法研究

提出了一种用窄带信号的波达方向(DOA)估计方法与宽带聚焦的方法相结合来估计宽带相干信号的DOA的方法.先利用相干信号子空间法将带宽内各个频率点的信号子空间聚焦到参考频点下的同一信号子空间,然后利用窄带信号的波达方向估计方法对DOA进行估计.用了一种新的无需谱峰搜索并且不要对噪声方差进行估计的窄带SSESPRIT算法进行宽带波达方向的估计,为了比较又用了经典的需要进行谱峰搜索的窄带MUSIC算法进行宽带信号的一维及二维波达方向的估计,仿真实验结果验证了方法的有效性.     

调频信号DOA估计的研究

针对传统信号DOA估计技术的不足,采用近年来时频分析技术与传统DOA估计相结合的估计方法—时频MUSIC,对线性调频信号进行DOA估计,得到了较传统DOA估计方法精度高的估计结果,并简叙了这种方法的主要基本思想及适用背景。     

分数阶Fourier域宽带相干LFM信号的DOA估计

针对具有相同时频分布的宽带相干LFM信号,提出了一种DOA估计新算法.该方法利用分数阶Fourier域前后向空间平滑技术对信号去相干,然后由MUSIC算法估计信号的DOA.这种算法既具有避免矩阵插值和汇聚变换,不需要到达角初始估计等优点,又能正确地估计宽带相干LFM信号的DOA.仿真结果验证了算法的有效性.     

利用Gabor-PWVD变换实现进动目标微多普勒分析与仿真

为了得到微多普勒进动信号更好的时频分析结果,采用一种基于Gabor-PWVD的联合时频分析算法对进动信号进行时频分析。对进动信号进行Gabor变换和PWVD变换,得到两个数组,然后将二者点乘,当二者都存在信号项时,就可以得到点乘结果,而PWVD交叉项对应的Gabor变换区域却没有值,点乘结果为零。仿真结果表明:Gabor-PWVD联合时频分析方法在保证不含交叉项的同时,得到了聚集性较好的时频分布图。通过Hough变换对Gabor变换和Gabor-PWVD变换的时频图进行周期特征参数提取,提取值与理论值相比,误差由2%降低为1.8%,验证了Gabor-PWVD的性能优势。     

三种时频分析方法在心音信号分析中的应用

文章介绍了一种新的时频分析方法—— Hilbert谱分析 ,并将其应用到心音信号的时频分析中 ,分析对比了短时 Fourier变换 ,小波分析和 Hilbert谱分析这三种方法在处理心音信号时的性能差异 .传统的基于 Fourier的方法不能有效的分析非平稳信号 .文章分析证明了这种新方法在分析像心音信号这种非平稳信号的有效性 ,它能对信号的时频分布做出比短时 Fourier变换和小波分析更为精确的描述 .用这种方法 ,我们能提取心音信号中频率变化的信息 .     

一种跳频信号跳周期联合估计算法

针对通信对抗中的实际应用,给出了一种联合算法估计跳频信号跳周期,与传统跳周期估计方法不同,该方法通过对信号进行谱图重排变换,然后提取时频脊线并对其进行小波变换,精确定位跳变时刻,最后得到跳周期的准确估计。仿真结果表明,该方法具有较好的抗噪性能,在信噪比大于-1db时能得到准确的参数估计。     

基于方向密度检测与霍夫变换的混合矩阵估计

针对欠定盲源分离混合矩阵的估计问题,提出一种基于局部方向密度检测的孤立时频点处理与霍夫变换相结合的混合矩阵估计算法.首先通过变换域单源时频点处理增强信号的稀疏性,对散点图中的方向直线进行霍夫变换,通过判断局部极大值点确定源信号数量并估计混合矩阵.针对霍夫变换易出现的峰值簇拥问题,提出采用局部方向密度检测方法先判别并去除孤立时频点,之后再进行霍夫变换,提高了混合矩阵的估计精度.实验结果表明本文所提出的方法能够在未知源信号数量情况下实现混合矩阵估计,且估计精度高于K-means等常用方法.      

一种改进的虚拟阵列语音信号DOA估计算法

虚拟阵列DOA(Direction Of Arrival)估计算法由于计算量低和资源利用率高得到了快速发展,然而虚拟阵列语音信号DOA估计算法还少有报道.本文为了提高语音信号DOA估计的准确度,对虚拟阵列语音信号DOA估计算法进行了改进.算法首先对接收信号进行能量及熵结合的语音分帧检测;其次基于功率谱方差最小和谱熵最大两个原则分别对检测后的信号进行选帧,并对选出的帧做DOA估计;最后将两者的DOA估计结果进行加权平均.本文对方差选帧的DOA估计结果、谱熵选帧的DOA估计结果和两者加权平均后的DOA估计结果进行了比较.实验结果和分析表明结合方差选帧及谱熵选帧的DOA估计算法在用于虚拟阵列语音信号DOA估计时有更高的准确率.