用任意阵实现二维到达角和极化的联合估计

基于四阶累积量和ＥＳＰＲＩＴ算法提出一种新的任意高斯噪声环境上多个独立空间信号二维到达角和极化的联合估计方法。该算法的阵列由和坐标轴方向一致的偶极子对组成,各偶极子对的排列结构任意。计算机模拟结果证实了方法的可行性。     

基于四阶累积量的空间信号2-D DOA分离估计

本文基于平行均匀线性阵列和四阶累积量提出了一种新的任意高斯噪声环境下的多个空间信号二维到达方向分离估计方法。通过巧妙定义阵列输出四阶累积量矩阵,该方法不需要谱峰搜索就可以估计信号二维到达方向。计算机模拟结果证实了方法的可行性。     

色噪声背景下宽频段相干信号多维参数联合估计的算法

基于非均匀的L型阵列和四阶累积量,本文提出了一种宽频段相干信号频率、二维到达角和极化参数联合估计的算法-CTSS算法.在色噪声环境下,该算法能精确地估计具有相同数字频率的相干信号的多维参数,无需多维谱峰搜索,并且信号的多维参数能够自动配对.另外,在CTSS算法的基础上,利用阵列的分维特点进一步处理,成功地实现了具有频率兼并现象的宽频段相干信号的多维参数估计.计算机仿真结果验证了算法的有效性.     

基于四阶累积量的空间信号2—DDOA分离估计

本文基于平行均匀线性阵列和四阶累积量提出了一种新的任意高斯噪声环境下的多个空间信号二维到达方向分离估计方法，通过巧妙定义阵列输出四阶累积量矩阵，该方法不需要谱峰搜索就可以估计信号二维到达方向，计算机模拟结果证实了方法的可行性。     

相干信号频率和到达角联合估计的算法

基于均匀圆阵和四阶累积量,提出了一种相干信号频率和到达角联合估计的新算法。首先,利用计算量较小的PRO-ESPRIT算法和beamspace-ESPRIT算法分别估计广义阵列响应矢量和信号的频率。然后,对广义阵列响应矢量进行模式空间变换,并利用改进的前后向线性预测方法估计出相干信号的到达角。该算法能在色噪声环境下,精确地估计出空间相干信号的频率和到达角,并且无需平滑技术和谱峰搜索,具有计算量小,参数自动配对的特点。计算机仿真结果验证了算法的有效性。     

矢量阵元阵列对Chirp信号极化和到达角的联合估计

针对LFM信号,利用分数阶傅里叶变换构造了一种新的空间极化时频分布:提出了基于L型矢量阵元阵列的二维到达角和极化联合估计算法。理论分析和仿真实验结果都表明,在低信噪比下该方法比已有的极化和到达角联合估计算法具有更好的性能。     

空间信号二维到达方向估计的新方法

特殊的阵列几何结构和灵活的阵列输出信号四阶累积量矩阵定义不仅使多个空间信号二维到达方向估计无需谱峰搜索且自动配对,而且使阵列孔径大大减小和适合任意高斯噪声环境。计算机模拟结果证实了方法的可行性。     

基于高阶统计的空间信号频率与二维到达方向估计

基于一个线性阵列、两个孤立阵元以及输出信号四阶累积量,本文提出了一种多个空间窄带信号频率、到达方位角和仰角估计方法.方法不仅使它们的估计无需谱峰搜索且自动配对,而且使阵列的阵元数大大减小,适合任意高斯噪声环境.计算机模拟结果证实了方法的可行性.     

一种基于高阶累积量的信号频率和到达角联合估计算法

该文研究了一种基于高阶累积量的信号频率和二维到达角联合估计算法。在分析了数据模型和M.C.Dogan等人提出的算法VESPA之后,本文给出了PRO-ESPRIT方法求解的VESPA.这一方法继承了高阶累积量抑制色高斯噪声的能力以及阵列虚拟扩展能力,用M个阵元的阵列可以分辨M1个空间信号,同时还可以实现信号频率和到达角的联合估计。数值仿真结果证实了算法的有效性。     

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。     

基于四阶累积量的最大似然测向方法研究

论述了最大似然（ML）算法测向以及四阶累积量阵列扩展的基本原理，在此基础上给出了一种基于最大似然算法和四阶累积量的DOA估计新方法。与普通的基于二阶矩的最大似然算法相比，本方法具有对阵列进行四阶扩展的能力，可以解决信号源数大于阵元数时的测向问题，并且由于四阶累积量自身的盲高斯性，还可以有效抑制高斯色噪声。     

基于四阶累积量的机载多基线SAR谱估计解叠掩方法

叠掩问题是SAR成像处理的一个技术难点,在机载多基线SAR系统中,传统的谱估计解叠掩方法受到非均匀基线和基线数目少的限制,使得其在解叠掩过程中的散射点高度向测量误差大、分辨性能差。针对以上问题,该文将4阶累积量统计特性用于传统的谱估计解叠掩方法中,利用4阶累积量的盲高斯性和非均匀阵列的虚拟阵列扩展性能,结合传统的Capon, MUSIC谱估计方法,能在有效去除高斯噪声的同时,提高叠掩处各散射点的高度向测量精度及分辨率。仿真和实测数据实验证明了该文方法的有效性。      

高斯色噪声背景下的单通道信源数目估计算法

目前信源数目估计算法大都是基于多通道接收模型且对高斯色噪声抑制能力较差,而实际应用中单通道接收模型及色噪声环境非常普遍,因此研究色噪声背景下的单通道信源数目估计算法意义重大。针对现有算法的缺陷提出了一种基于构建信号时间快拍和四阶累积量矩阵的单通道信源数目估计算法。首先通过构建信号时间快拍实现单通道接收信号的升维得到矢量化空间,然后以此组信号空间构造出四阶累积量矩阵,并从理论上验证了该四阶累积量矩阵能有效抑制高斯白噪声及高斯色噪声的影响,最后对该矩阵进行奇异值分解并通过信息论准则估计出信源个数。仿真实验和实际信号实验都表明本文算法能较好地解决单通道信源数目估计问题,且能有效抑制高斯色噪声。      

基于高阶累积量虚拟阵列扩展的DOA估计

该文提出了一种基于高阶累积量虚拟阵列扩展的DOA估计新方法。该方法基于高阶累积量孔径扩展的性质,由实际阵元的坐标与方向矢量直接计算出虚拟阵元的坐标与方向矢量,利用两种阵元的坐标之间的关系构造四阶或六阶协方差矩阵,运用MUSIC方法对非高斯独立信号源进行DOA估计。该方法在任意阵列的情况下,对非高斯独立信号源进行一维与二维DOA估计,均能准确地估计出多于实际阵元数目的方向角与仰角。实验表明,该方法简单、有效地扩展了阵列孔径,提高了阵列的空间分辨能力,有效地抑制了高斯噪声的干扰,降低了高阶累积量协方差矩阵的计算量。     

一种基于四阶累积量的空间特征盲估计方法

该文以均匀直线阵为基础,提出了一种基于阵列输出四阶累积量的信号空间特征盲估计方法,并将其用于相干多径环境下的多用户信号空间特征的估计。作者利用四阶累积量构造了一个空间特征估计矩阵,并证明了对该矩阵作特征分解可以得到各用户的空间特征。该盲算法不依赖于信号具体特征,适用于任意加性高斯(白或有色)噪声。理论分析和仿真结果说明了算法的有效性和稳健性。     

基于四阶累积量的EM波达方向估计算法

针对低信噪比（signal-to-noise ratio,SNR）下,经典波达方向估计性能下降的问题,提出将信号的四阶累积量与期望最大化（expectation maximization,EM）算法相结合的波达方向估计算法.该方法引入隐含变量进行更新迭代,并求隐含变量的四阶累积量,构造关于待估波达方向的极大似然函数从而求解出信号的波达方向角.仿真结果表明:本文算法能有效地抑制高斯噪声对信号参数估计的影响,同时能利用迭代来提高估计精度.在低SNR时其估计性能优良,具有很好的稳定性和分辨率,有利于高分辨地估计信号的波达方向.     

基于四阶互模糊函数的TDOA/FDOA参数估计研究

针对二阶互模糊函数在相干高斯噪声环境下会出现较大的噪声相关峰值,影响TDOA/FDOA参数正确估计的问题,利用高阶积累量对高斯噪声的不敏感特性,研究基于四阶互模糊函数的TDOA/FDOA参数估计方法,对该方法的参数估计过程进行了详细的理论分析,并针对二阶与四阶互模糊函数两种参数估计方法进行了对比仿真。仿真结果表明,基于四阶互模糊函数的TDOA/FDOA参数估计方法能有效克服噪声的相关性,但对噪声敏感,存在一定的理论研究价值。     

基于四阶累积量的二次谱法检测DS_SS伪码周期

在二次谱方法提取直扩信号扩频周期的基础上，提出了一种基于四阶累积量一维切片的直扩信号二次谱检测法。这种方法不要任何先验条件，利用接收信号的四阶累积量一维切片代替信号的相关函数做二次功率谱检测。克服了高斯白噪声对信号检测的影响，降低了直扩信号的伪码周期检测的信噪比的门限。理论推导和仿真结果表明，该方法能在极低信噪比的条件下检测直扩信号的扩频周期。