虚拟阵列的四阶MUSIC算法研究

研究一种基于四阶累积量的虚拟阵列扩展技术,以扩大阵列的处理孔径和空间自由度,提高方位估计性能.由于累积量域导向矢量的冗余项可等效为特定位置处假想阵元(虚拟阵元)的响应,因而利用高阶累积量可虚拟扩展阵列孔径,利用四阶累积量与二阶统计量的转换关系,对具有等效阵元互相关的累积量作合并平均处理,可得到虚拟扩展阵列的协方差矩阵,对虚拟协方差矩阵采用MUSIC算法作方位估计.数值分析和湖试处理结果表明,虚拟阵MUSIC算法能有效提高分辨率,减小方位估计方差,并能提高空间有色高斯噪声下的性能和稳健性.     

矢量重构解相干的波达方向估计新方法

针对相干信号波达方向(Direction of Arrival, DOA)估计问题,提出一种新的矢量重构解相干方法——变参考阵元数据互相关矢量重构算法。算法依次改变阵列参考阵元,求得所有阵元接收数据与对应参考阵元接收数据之间的互相关信息,并以此作为重构矩阵的列矢量构造一个等效协方差矩阵,然后基于MUSIC和ESPRIT算法,估计相干信号的波达方向。数学推导和理论分析表明,重构的矩阵能对相干信号完全解相干。算法不损失阵列孔径,在低信噪比和少量快拍数据条件下,估计性能要优于Toeplitz矩阵重构算法和前后向空间平滑算法。     

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.     

基于托普利兹矩阵集重构的相干信源波达方向估计

针对常规相干信源波达方向估计托普利兹矩阵重构算法仅利用部分阵列接收数据的互相关或协方差矩阵进行重构,信息利用不完整且部分算法需去噪声处理等问题,提出一种改进托普利兹矩阵重构算法。利用阵元接收数据矢量构造包含阵元完整相关矩阵信息的托普利兹矩阵集,通过Hermitian转置矩阵修正及正反向平滑运算得到满秩矩阵,并结合运算量低的ESPRIT算法实现相干信号角度估计,同时避免去噪声处理。计算机仿真结果验证了算法的有效性。     

非圆信号的四阶累积量测向新方法

针对传统基于四阶累积量的非圆信号测向方法存在阵列扩展不充分或者有数据冗余等问题,利用四阶累积量的阵列扩展特性,提出了一种阵列充分扩展且无数据冗余的非圆信号测向新方法.根据信号的非圆特性,新方法充分利用了阵列接收数据及其共轭数据来构造四阶累积量矩阵,实现了阵列的充分扩展并且使扩展后的等效阵元数进一步增加;此外,通过巧妙地利用四阶累积量矩阵的结构特征,降低了算法的计算量.理论分析和实验仿真结果表明,所提方法具有计算量小、阵列扩展能力强以及分辨率高等优良性能.     

多通道阵列相干源波达方向超分辨估计

采用发射阵列分布式布阵、接收阵列密布阵的多通道阵列,提出了一种虚拟子阵积累算法,在获得空间分集增益的同时可以超分辨估计相干源的波达方向.先通过正交信号分选的方法在接收端得到虚拟子阵,然后叠加积累各虚拟子阵接收数据的协方差.该算法利用空间分集克服了目标闪烁,同时具备解相干的能力,且避免阵列物理孔径的损失.理论分析和仿真结果表明,该算法可以有效处理多通道阵列相干源波达方向估计.     

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L阵的低计算复杂度二维波达方向估计

针对L阵的二维波达方向估计问题,提出了一种低计算复杂度、高精度的二维波达方向估计算法.首先利用L阵子阵互相关矩阵和均匀线阵导向矢量的共轭交换性质扩展阵列孔径,并构造新的阵列接收数据;然后利用旋转不变子空间算法得到二维角度估计;最后将子阵互相关矩阵对角元素Toeplitz化,在不损失阵列孔径的情况下重构出类阵列自相关矩阵,利用Nystöm方法得到信号子空间估计,进而通过少量角度搜索得到正确的二维角度配对.该算法无须大量角度搜索,具有角度估计精度高、运算量小、所需快拍数少的优点.理论分析和仿真实验结果证明了算法的正确性和有效性.     

利用最小冗余对称阵列的近场源定位算法

在阵元数目有限的情况下,针对近场源定位中的阵列孔径和阵元数损失问题,文中突破阵元间距为1/4波长的限制,提出了基于最小冗余对称阵列的协方差矩阵重构算法．该算法构建只与方位角有关的四阶累积量矩阵,通过多重信号分类算法来估计信号方位角;然后根据估计出的信号角度在距离维上进行搜索,估计出距离参数．该算法扩展了阵列的孔径,提高了阵列的自由度．仿真结果表明,该算法可以估计更多的信源数目,拥有较高的估计性能和空间分辨率,且只需进行一维搜索,避免了二维参数配对．     

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.     

虚拟孔径高分辨测角方法

针对天线阵列中阵元个数有限而导致波达方向DOA估计分辨率较低的问题,该文提出了一种基于宽频跳变信号相位补偿的虚拟孔径重构方法.该方法通过利用宽频跳变信号,将多个频点的信号向量加入补偿相位形成虚拟导向矢量,从而形成远大于物理孔径的虚拟孔径,实现高分辨DOA估计.仿真实验结果表明,该文所提的虚拟阵列重构方法可有效地提高DO...     

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.     

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.     

基于矩阵填充的互质阵列欠定DOA估计方法

为了解决现有基于互质阵列的DOA估计方法舍弃差联合阵列中非均匀虚拟阵元而导致最大可估计信号数损失的问题,提出了一种基于矩阵填充的DOA估计方法。首先,根据差联合阵列与波程差一一对应的特性,构造一个部分元素缺失的Toeplitz化的阵列协方差矩阵,建立了基于矩阵填充的DOA估计模型,并验证了该模型满足零空间性质;然后,根据低秩矩阵填充理论,将DOA估计问题转化为矩阵核范数最小化问题进行求解,通过不定点延续算法将该协方差矩阵中的零元素进行填充恢复为完整协方差矩阵;最后,对协方差矩阵进行奇异值分解,转化为多项式求根,得到DOA的估计。仿真实验结果验证了本文方法的有效性和优越性。实验结果表明,本文方法能够对差联合阵列中的空洞部分进行有效填充,增加了可利用的阵列自由度,提高了可估计信号数,同时能够有效避免传统稀疏重构算法中由于角度域离散化导致的基不匹配问题对估计性能的影响,提高了估计精度和分辨力。     

定向性天线阵列相位中心对DOA估计的影响分析

针对宽频带定向性天线阵列存在不确定的相位中心、非均匀分布的远场相位以及有限的主波瓣宽度等问题,提出了一种定向性天线组成的均匀圆阵的扇区波达方向（DOA）估计模型.首先通过最优化原则估计定向性天线相位中心,推导出阵列的有效孔径,构建方向性导向矢量;然后综合考虑相位扰动、相位中心估计误差等因素对DOA估计精度的影响,分析并推导出误差矢量;最后对常规理想点源天线阵列的DOA估计模型进行改进,并对影响DOA估计误差的因素进行仿真.实验结果表明,该模型具有单元天线参与数量少、相同误差因素下DOA估计精度高的优点.     

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.     

利用空间平滑的协方差秩最小化DOA估计方法

针对传统波达方向角估计算法在相干信号及非均匀噪声下估计精度差、分辨率低的问题,基于空间平滑方法,提出一种接收信号协方差矩阵秩最小化波达方向估计方法．在传统空间平滑方法的基础上,所提算法将接收信号协方差矩阵分别左右乘交换矩阵以得到空间后向平滑协方差矩阵;而后基于平滑矩阵的低秩性,将协方差矩阵重构为无噪声协方差矩阵;最后利用传统MUSIC算法实现波达方向估计．仿真结果表明,与传统MUSIC算法、基于矩阵补全理论的MUSIC算法和秩迹最小化算法相比,所提算法能较好地抑制非均匀噪声影响,且在相干条件下具有较好的波达方向估计性能．