一种新的宽带信号源数目快速估计方法

信号源数目估计是波达方向(DOA)估计的基础.基于两个子阵接收数据的信号子空间的旋转不变性,利用Lanczos方法来求解多级维纳滤波器的匹配滤波器组,即子阵的信号子空间,本文提出了一种新的宽带信号源数目快速估计方法.该方法不需要计算协方差矩阵或对其进行特征值分解,避免了特征值分解的大运算量.最后通过计算机仿真验证了本文方法的有效性和优越性.     

基于互相关抽样分解的分布式非圆信号DOA快速估计

在非相干分布式非圆信号波达方向(DOA)估计中,针对利用信号非圆特性后输出矩阵维数扩展带来的较大运算量问题,该文提出一种基于互相关抽样分解的DOA快速估计算法。该算法仅需要从子阵间的扩展互相关矩阵中抽样出少量行元素和列元素,构成两个低维子矩阵,进而通过低秩近似分解便可快速地同时求出左右奇异矢量,即分别对应两个子阵的信号子空间,避免了计算整个互相关矩阵及其奇异值分解运算;最后利用两个子阵信号子空间的旋转不变性通过最小二乘得到DOA估计。仿真分析表明,当行列抽样数大于信源数的两倍时,所提算法与直接基于互相关矩阵奇异值分解的非相干分布式非圆信号DOA估计算法性能相近,但复杂度得到了大幅度降低;而相比于传统的低复杂度非相干分布源DOA估计算法,所提算法利用信号非圆特性具有更高的估计性能。     

基于共轭梯度法的空间谱估计算法的实现

针对子空间算法在空间谱估计过程中运算量大、工程实现困难的问题,文中利用共轭梯度算法的快速收敛性进行特征分解,自适应更新信号子空间和噪声子空间,之后使用到ESPRIT算法中,计算出两个子阵的信号空间,利用旋转不变性完成对信号源的跟踪。通过与一般的特征分解算法进行分析和仿真对比后,表明算法不但有快速收敛的特点,而且能够降低算法的计算复杂度。将共轭算法与DOA算法结合,具体分析后,给出算法在FPGA上的实现方案,最后对算法进行了多方面的仿真实验,证明了算法不但可以完成精确的DOA估计,而且能改善子空间算法在实时性和跟踪性上的问题。     

基于G-S正交的信号子空间宽带聚焦DOA估计算法

提出基于G-S（Gram-Schmidt）正交算法的信号子空间宽带聚焦DOA估计算法。该算法基于G-S正交方法,求得矩阵的信号子空间,并利用局域子空间投影算法（LSP）,构造宽带信号子空间最佳聚焦矩阵。分析表明,该算法不需矩阵特征分解,运算量小于双边变换（TCT）方法,性能优于TCT方法。仿真结果证明了算法的有效性。     

宽带DOA估计的频域时延补偿算法

针对宽带波达方向（Direction of Arrival,DOA）估计中导向矢量的频率不一致问题,提出一种新算法.首先对搜索方向信号进行时延补偿,使其与法线方向信号具有相同的阵列时延特征,同时将其它方向信号当作噪声处理,然后计算子空间的正交性并将其作为该搜索方向上空间谱值,最后给出快速算法以降低运算量.由于滤波器的群时延值不能任意改变,采用频域方法实现时延补偿.新算法不需要预估信号源数目和DOA初值,且仿真结果表明：在信号源互不相关和功率谱密度分布平坦的前提下,新算法分辨率更高、估计误差更小.     

频谱分析在DOA估计中的应用

子空间方法的本质是利用噪声子空间与阵列流型之间的正交性对阵列空间采样数据中空间频率进行估计。文章从快拍数据频谱分析的角度来实现这一估计。文中详细推导了窄带情况下DOA和快拍频谱的关系,提出了两种运算量较小、便于工程实现的利用FFT估计窄带DOA的方法。在宽带情况下,详细推导了宽带信号空间频率和时间频率的关系,推导出宽带信号频率对齐的方法,提出了两种直接利用对齐结果来估计宽带DOA的新方法。文中所用方法运算量小,便于硬件实现,仿真结果证明了算法的有效性。     

一种新的宽带DOA估计方法

总结了宽带信号子空间类DOA估计方法,提出了一种新的构造聚焦矩阵的方法,新方法基于预估角度和宽带信号带宽内各个频点上对应的阵列流形的奇异值分解,所构造的聚焦矩阵为酉矩阵,在聚焦过程中没有聚集损失。比较了新方法与旋转信号子空间方法（RSS）在分辨两个相邻较近信号源时的性能,新方法与RSS方法性能相当。仿真结果证明了算法的有效性。     

柱面共形阵列高性能低复杂度DOA估计算法

针对柱面共形阵列的波达方向(DOA)估计问题,从信号子空间的角度分析了在阵元遮挡下应用多重信号分类(MUSIC)算法的性能缺陷。在此基础上提出通过偏置常数的方法克服经典MUSIC算法的阵元遮挡问题。进一步提出一种基于数据自适应子阵分割的快速DOA估计算法,该方法先利用稀疏采样的偏置MUSIC算法进行DOA预估,依此确定所需要的子阵及二维搜索区域,确定MUSIC算法的搜索范围,进而得到高精确度的DOA估计。利用子阵分割的方法进行DOA估计,避免了经典MUSIC算法因阵元遮挡导致运算量大、精确度低等问题。仿真结果表明,该方法能大幅度降低运算复杂度,同时提高DOA估计精确度。     

基于最优子阵划分ESPRIT的任意线阵高精度DOA估计算法

为了提高任意阵列的波达方向（direction of arrival, DOA）估计性能,从对子阵阵元选取进行优化的角度出发,提出了基于最优子阵划分旋转不变信号参数估计技术(estimation of signal parameters via rotational invariance techniques, ESPRIT)的任意线阵高精度DOA估计算法. 该算法首先利用虚拟插值阵列ESPRIT（virtual interpolated array ESPRIT, VIA-ESPRIT）得到精度较低的DOA粗估计. 其次以DOA粗估计为参考对任意阵列进行相位补偿,使其具备旋转不变性. 然后根据ESPRIT算法原理对构建旋转不变方程的子阵划分进行优化,并通过优化后子阵间的旋转不变性得到高精度的DOA估计. 此外,本文还分析了子阵划分对算法估计性能的影响,给出了子阵最优选取的近似计算方法. 计算机仿真结果验证了所提算法的有效性,并表明其性能逼近克拉美·罗界（Cramer-Rao bound, CRB）.     

一种快速的宽带相干源DOA估计算法

在现有的投影子空间正交性测试(TOPS)基础上,提出了一种解决宽带相干信源的快速空间谱估计的新方法。该方法通过将窄带快速子空间算法和能量门限算法相结合运用到频域子空间正交性测试算法中,对每个过门限的窄带信号运用窄带快速子空间算法,将共轭重构运用到TOFS算法对宽带相干信号进行目标达到方向(DOA)估计。该算法不需要角度和参考频率的预估计,且去相关处理简单易实现,运算量降低,是一种快速的宽带相干源DOA估计算法。通过计算机仿真结果,验证了该算法在信噪比6 dB以上有较小的均方根误差及较高的分辨概率。     

DOA estimation of wideband sources without estimating the number of sources

In this paper, we propose a new technique to estimate wideband source directions from the sensor snapshots without requiring to know the number of sources present in the scenario. This work is motivated by the fact that the existing model order estimation (number of sources) techniques for wideband source scenario are either inaccurate or computationally expensive. Direction-of-arrival (DOA) estimation is realized using a beamformer framework which imposes nulls in the spatial spectrum along the source directions. The null width along the frequency axis is widened by introducing a new data dependent term into the optimization problem, thus achieving wideband capability. Furthermore, the temporal processing of the data snapshots drastically reduces the number of snapshots required for wideband DOA estimation. The effectiveness of the proposed formulation is studied with simulated experiments.     

采用Radon-Wigner变换的二维波达方向估计

针对宽带多线性调频信号2维波达方向(2-D DOA)估计精度低的问题,该文提出了一种基于Radon-Wigner变换(RWT)的2-D DOA估计方法。该方法利用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,通过峰值搜索确定目标个数并重构信号阵列,最后利用MUSIC空间谱分析方法实现了对多个LFM信号的2-D DOA估计。仿真实验表明,基于RWT的DOA估计方法能对非平稳信号进行有效的2-D DOA估计。     

宽带相干信源DOA估计算法

针对现有宽带相干信源DOA估计算法存在的问题,提出了一种解决宽带相干信源空间谱估计的新方法。简述了宽带阵列信号模型以及投影子空间正交性测试(TOPS)方法,并深入分析了TOPS不能适应相干信号的实质。通过将矩阵共轭重构算法引入TOPS算法中,解决了TOPS算法不能处理相干信号的问题。此方法不仅提高了抗相干信号的能力,而且在聚焦中不需要角度的预估计。数值仿真实验结果验证了该方法的有效性。     

宽带独立信号和相干信号的DOA估计

当独立信号和相干信号共存时,传统四阶累积量方法无法估计出宽带相干信号的来波方向(DOA),针对这个问题提出了一种新方法。该方法首先通过离散傅里叶变换,将宽带阵列接收数据分解为若干个窄带信号,构造出各个窄带频率处的自相关矩阵,再通过MUSIC(Multiple Signal Classification)算法估计出各个窄带信号的DOA,将各个窄带信号的空间谱相加求平均,通过谱峰搜索得到宽带独立信号的DOA;然后分离出独立信号的信息,构造出一个只包含宽带相干信号信息的矩阵,最后通过稀疏重构的方法估计出相干信号的DOA。计算机仿真结果证明该算法的正确性和有效性。     

基于凸优化的Khatri-Rao子空间宽带DOA估计

该文基于凸优化工具,提出一种新的Khatri-Rao子空间宽带到达角(DOA)估计方法。首先,利用Khatri-Rao子空间的概念,构造各频点的虚拟阵列导向矢量。再利用凸优化方法针对虚拟阵列导向矢量构造聚焦矩阵,从而利用虚拟阵列所增加的维数,在尽量减少聚焦对噪声影响的同时,获得良好的聚焦效果。仿真结果表明,相对于已有的Khatri-Rao子空间宽带DOA估计方法 FKR-RSS,该方法具有更好的估计精度和目标分辨力。对于信号源数大于阵元数的情形,该文方法优势更加明显。     

张量切片稀疏表示在宽带信号波达方向估计中的应用

本文提出了一种新颖的宽带信号波达方向（Direction of Arrival, DOA）估计方法。首先,本文利用窄带滤波器将阵元接收到的宽带信号分解成了若干窄带分量。接着,利用这些分离出来的窄带分量,计算出任意两个相邻阵元间的一系列频率互相关函数（Frequency Cross correlations, FCCS）并用于构造一个Toeplitz矩阵。在所有相邻阵元间进行相同的处理,将构造出的所有Toeplitz矩阵堆叠成一个张量。最后,本文利用切片稀疏表示（Slice sparse Representation, SSR）的思想实现该张量的稀疏表示并提出了相应的恢复算法实现其稀疏重构,宽带信号DOA估计也随之实现。在仿真中,本文将所提算法与现有代表性算法进行了对比,仿真结果展现了本文算法的有效性。      

基于波束域的子空间正交性测试宽带DOA估计方法研究

投影子空间正交性测试(Test of Orthogonality of Projected Subspace:TOPS)算法通过测试宽带信号各频率点上噪声子空间和信号子空间之间的正交性对目标方位进行到达角估计(DOA:direction-of-arrival)。此算法对参考频点上的信号子空间的估计依赖性较大,因此存在较多伪峰,低信噪比条件下性能差等缺点。针对该问题,提出一种基于波束域的宽带DOA估计方法。该方法通过将阵列接收信号转换到波束域,在波束域中利用信号带宽内各频率分量的波束域方向向量与噪声子空间之间的正交关系构造判决向量,根据判决向量搜索空间谱的极大值对应的角度进行DOA估计。该方法不需要进行角度预估,避免了TOPS算法中常出现的伪峰,降低了信噪比分辨门限,减少了计算量,具有较好的估计效果。将该方法分别运用到均匀圆阵和线阵上,通过仿真对比和海试实验数据的处理,证明了本文所提方法的有效性。      

An analysis of wideband direction-of-arrival estimation for closely-spaced sources in the presence of array model errors

This letter presents an analysis of wideband direction-of-arrival (DOA) estimation for closely-spaced sources using arbitrary antenna array taking into account the effect of array model error, which is important issue in practical implementation. Based on this analysis, a new wideband DOA estimation method without array calibration is then developed to deal with the effects of array errors. The performance improvement of the proposed method in the presence of array errors is shown in simulation results.     

空间任意阵的多宽带信源定位算法性能研究

针对宽带信号非平稳特性,以及常用宽带DOA估计算法要求信源个数是已知的情况,提出一种新的基于空间任意阵的非平稳信号DOA估计算法。首先,通过短时傅里叶变换将信号转为频域表示,然后构造阵列频域数据模型,最后利用短时功率谱矩阵的联合对角化特性实现宽带信号的波达方向估计。本文对提出的算法进行了理论分析,并在常见阵型（如线阵、十字阵）上进行了仿真和性能分析,仿真结果表明该算法可高分辨率地估计出DOA,并且估计误差小。相对于已有的MUSIC谱估计方法,该算法无需进行信源个数估计,更具实用性。      

延迟相乘宽带LFM信号阵列测向方法

 为了充分利用宽带线性调频(LFM)信号的时域信息,实现对此类信号的阵列快速高精度测向,结合线性调频信号调制样式的特殊性,提出了一种基于阵列接收数据时域延迟相乘的宽带线性调频信号阵列测向新方法.该方法利用窄带阵列测向方法实现了对宽带线性调频信号的快速测向,其计算效率和对阵元间距的适应范围均优于常规的宽带聚焦类测向方法.仿真结果表明新方法在处理线性调频信号时具有比常规的宽带CSM方法更优的性能.