基于矢量阵的自初始化MUSIC方位估计算法

MUSIC空间谱估计突破了常规波束形成中的锐利限,能够对目标进行高精度方位估计.探讨了MUSIC算法在矢量阵上的应用,给出了矢量线阵MUSIC噪声子空间谱估计表达式,利用单个矢量阵元的阵簇估计提供的初始参数,对MUSIC噪声子空间谱进行迭代搜索谱峰实现目标的方位估计,用以提高目标方位估计的精度.对单目标和双目标方位估计进行了仿真研究,在文中的仿真条件下,当满足信噪比大于5dB的条件时,可对目标方位进行较好估计.研究结果表明,通过单个矢量阵元阵簇得出的目标方位估计精度较差,而迭代搜索MUSIC谱峰方法提高了方位估计精度.     

基于两垂直方向虚拟平移的波达方向判定算法

提出了一种针对均匀圆阵接收信号波达方向(direction of arrival,DOA)判定的算法,该算法相对于其他算法,更能充分利用信号中的有用信息,达到提高算法判定精度的目的.算法将接收信号数学模型在Z轴和X轴方向分别进行虚拟平移,通过模式激励,构造出两个包含接收信号DOA信息的满秩Toeplitz矩阵,达到相干信号解相干的目的.先后根据Z轴、X轴方向旋转因子特性的不同,先得出信号俯仰角的估计值,再得出方位角的估计值,完成二维波达方向的判定.仿真结果验证了该算法对于相干信号DOA判定的正确性,而且对于强相干和低信噪比的入射信号DOA也能有效区分和判定.     

基于FFT的数字多波束测向算法研究

低信噪比下的高精度DOA估计是信号处理中的一个难点,传统的DOA测量方法和现代空间谱估计算法只适用于高信噪比环境。该文将传统的振幅测向法、数字多波束形成和FFT相结合,提出了一种基于频域处理的振幅测向算法,仿真实验表明该算法在信噪比为0~-25 dB的噪声环境中可以进行高精度DOA估计。     

一种新的声矢量阵最小范数算法

现有的声矢量阵方位估计算法基本都是将声矢量传感器(AVS)的振速信息作为与声压相同的独立阵元信息来处理,没有充分利用AVS中声压和振速的相干性,以及由此带来的抗各向同性噪声能力.基于AVS中声压和振速的相干性原理,提出了一种新的声矢量阵最小范数算法.新算法充分利用了AVS中声压和振速联合信息处理的优势,能更好地将最小范数(MN)算法的高分辨能力与AVS的抗噪能力有机地结合起来,实现远程高分辨DOA估计.理论分析和基于湖试数据的仿真实验证明了所提算法的有效性.     

单矢量传感器的互谱估计与方位估计

单矢量传感器的互谱估计,将时域随机过程变换成了频域随机变量.该变量的统计特性,使得各向同性噪声场影响具有更加明确的物理解释.给出了互谱估计一、二阶矩和一维概率密度函数.由于拾取了振速信息,单个矢量传感器便能获得目标方位的最大似然估计.基于互谱估计的统计特性,给出了方位估计概率密度函数的通解形式,在纯噪声和高信噪比两种极端情况下推导了方位估计的数字特征.对低信噪比的方位有偏现象做出了解释,对高信噪比的判别条件给出了定量描述.理论分析与仿真结果一致,从而为湖海实验研究预备了统计知识.     

频率估计的多段倍频正弦信号加权融合算法

为提高低信噪比条件下短时正弦信号的频率估计精度和扩展多段信号融合法的适用范围,提出一种利用多段倍频正弦信号进行加权融合的频率估计算法．为消除多段倍频正弦信号中各段信号频率不等对频谱分析的影响,根据各段信号间频率的倍数关系生成倍频修正矩阵,对多段倍频正弦信号频谱进行同频化处理．为消除各段信号相位不连续和时宽不等对频谱融合的影响,构造具有相位连续特性和噪声对消特性的加权因子,对同频化的多段倍频正弦信号频谱进行加权融合,得到最优加权融合频谱．最后,通过谱峰搜索最优加权融合频谱,实现高精度频率估计．仿真结果表明文中算法的频率估计精度较现有方法有较大提高,抗噪性好,普适性好．     

Two-dimensional DOA estimation with reduced-dimension MUSIC

According to the heavy computation of two-dimensional DOA estimation with 2D-MUSIC, this paper proposes an RD-MUSIC(Reduced-Dimension MUSIC) DOA estimation method without conjunction search or angle pairing. This algorithm decomposes two dimensional DOA estimation into two stage one dimensional DOA estimation. Firstly, we use the rooting method to estimate the angle between signal direction and x axis. Secondly, least square method is used to estimate the angle between signal direction and y axis. Finally, the 2D angle can be obtained with the angle formula. Simulation results show that the angle accuracy of RD-MUSIC is higher than that of 2D-MUSIC in the low SNR condition, and that they are equal in the high SNR condition, but RD-MUSIC has a higher operation speed.     

一种新的稀疏重构的DOA估计算法

为提高低信噪比和较少快拍数条件下远场窄带信号波达方向的估计精度,提出一种新的基于加权l₁范数的稀疏重构波达方向的估计算法．该算法首先采用前后向空间平滑技术获得阵列输出数据协方差矩阵;其次构造出改进Capon算法空间谱函数中的倒谱系数矢量,设计得到符合加权l₁范数的权值矩阵;最后通过奇异值分解对接收数据进行降维处理,获得基于稀疏重构的加权l₁ 范数约束问题模型．仿真结果表明,在低信噪比或快拍数较少的情况下,该算法能够有效地抑制空间谱伪峰和保证较强的稳健性,且信源不需要进行相关处理,仍能获得很高的估计精度．     

基于时反-压缩感知的浅海目标DOA估计算法

浅海波导由于海底海面边界以及不均匀散射体的存在,使得其中声传播极其复杂,对信号处理造成了严重的干扰.本文针对浅海复杂环境下的多途效应对目标波达方向(Direction of Arrival, DOA)估计的不利影响,提出了一种基于时反-压缩感知(Time Reversal-Compressive Sensing, TR-CS)的目标DOA估计算法.该算法针对利用压缩感知(Compressive Sensing, CS)理论进行DOA估计时浅海多径对信道稀疏性的干扰,引入时间反转(Time Reversal, TR)理论对信号进行预处理,将时反处理后的信号再次送入信道,建立了基于时间反转理论的浅海目标DOA估计模型,利用时间反转理论的空时聚焦特性实现了对多途畸变的修正,并且以多径数目作为环境复杂度的度量,在不同复杂度环境下验证了该算法的有效性,最后分析了不同快拍数下该算法的性能.仿真结果表明:在低信噪比、小快拍的浅海条件下,时间反转理论的引入通过对接收信号的再次处理,虽然对计算量提出了要求,但是明显抑制了旁瓣杂波,提高了信道的稀疏性及阵列接收信号的信噪比,改善了复杂浅海环境下的DOA估计性能,并且在多途效应越为严重的环境中,性能提高越为明显.     

Polarimetric super-resolution algorithm for radar range imaging via spatial smoothing processing

A full-polarimetric super-resolution algorithm with spatial smoothing processing is presented for one-dimensional (1-D) radar imaging. The coherence between scattering centers is minimized by using spatial smoothing processing (SSP). Then the range and polarimetric scattering matrix of the scattering centers are estimated. The impact of different lengths of the smoothing window on the imaging quality is mainly analyzed with different signal-to-noise ratios (SNR). Simulation and experimental results show that an improved radar super-resolution range profile and more precise estimation can be obtained by adjusting the length of the smoothing window under different SNR conditions.     

基于nested阵列的高分辨DOA估计

针对nested阵列对邻近信号的分辨力受信噪比和快拍数等因素限制的问题,提出了基于nested阵列的加权子空间平滑M USIC算法.该算法对协方差矩阵向量化以提高整个阵列的自由度,使用空间平滑恢复新接收数据矢量阵的秩,采用校正的噪声特征值对噪声子空间进行加权,并对信号子空间进行空间谱合成,得到新算法的空间谱函数.通过搜索空间谱函数极大值实现DOA估计.结果表明,该算法在低信噪比及小快拍数条件下,对间隔较近的信号具有高分辨力.     

基于张量域降噪的宽带DOA估计

针对低信噪比条件下远场宽带信号波达方向(DOA)估计精度低的问题,提出了一种基于张量域降噪的宽带DOA估计算法。首先,联合各子频带数据构造张量信号;然后进行高阶奇异值分解,并利用最小描述长度准则分离信号与噪声;其次,改进协方差矩阵拟合算法,利用L1范数对信号功率进行约束,获得L1约束问题模型并求解;最后,对所有窄带估计结果进行融合得到宽带信号DOA。仿真结果表明,该算法可有效地降噪,同时较求根多重信号分类算法和旋转不变子空间参数估计算法,该算法对DOA估计无需预知信源数目,且在低信噪比条件下具有较小的均方根误差。     

应用FRFT的矢量水听器阵方位估计

采用FRFT方法研究矢量水听器阵的宽带信号多目标方位估计问题.进行了与FRFT的二维矢量水听器线阵方位估计算法相结合的理论推导与仿真实验.研究证明,采用二维矢量水听器阵可以实现全空间无模糊定向,该方法在处理多源信号时可以避免交叉项的干扰,对于宽带信号的处理,不需要进行频率搜索或频率聚焦变换就可以进行方位估计.该方法在信噪比不低于-10 dB时都具有较好的估计精度.     

基于相位匹配原理的波达方向遗传搜索算法

提出了一种将信号相位匹配原理和遗传算法相结合的信号波达方向估计方法.根据信号相位匹配原理的最小二乘解所确定的期望信号能量函数,设计了遗传算法的适应度函数.分析了不同信噪比下阵元数和FFT序列长度对波达方向估计精度的影响,给出了不同信噪比时波达方向估计的Monte-Carlo实验结果.计算机仿真表明,该方法不但可在360°范围内快速搜索波达方向,而且还能同时对信号频率进行参数估计.只估计波达方向时,在信噪比为0dB、8阵元、1024点FFT和种群规模为20的情况下,20代遗传进化就可搜索到精度较高的波达方向;同时进行方向和参数估计也取得较好的效果,证明了该方法的有效性.     

利用Radon-Wigner变换提高LFM信号的时频DOA估计性能

本文采用Radon-Wigner变换作为时频工具,在多目标环境下有效地抑制交叉干扰项和噪声,具有很好的时频汇聚性.模拟结果表明,在多LFM信号情况下,与基于PWVD和SPWVD的方法相比,基于Ra-don-Wigner变换的方法的DOA估计精度有显著提高;且其方向估计性能基本不随SNR的下降而恶化,这对于在低SNR环境下进行DOA估计十分有利.     

非圆信号的二维相干测向新方法

传统的二维相干测向算法都是针对圆信号提出的,且要求大快拍数和较多阵元数,在低信噪比时估计性能较差.通过充分利用非圆信号的特点和L型阵列的结构优势,提出了一种非圆信号的二维解相干新方法.该方法利用阵列接收信号数据及其共轭信号数据,重新构造阵列接收数据矩阵,有效地扩展了阵列孔径;同时,提出了一种修正的空间平滑技术进行解相干,最后采用ESPRIT算法实现相干信号的二维DOA估计.所提方法具有阵列利用率高的优点,能够有效弥补传统二维测向算法阵列利用率低的缺点,提高了ESPRIT算法在低信噪比时的估计性能.实验仿真结果表明,所提方法能够有效实现二维相干信号估计并且估计性能优良.     

矢量传感器阵列高分辨率方位估计技术研究

矢量传感器能同时共点拾取声场中的声压和三路相互正交的振速信息,获得额外的信息量,它的出现引起了国内外的关注.为了改善波束域高分辨率方法的性能,获得矢量传感器阵列对多目标的足够精度的分辨能力,在研究矢量传感器阵列目标估计基础上,首次在矢量传感器阵列处理领域将矢量阵波束形成与波束域目标估计算法结合起来,实现了高精度目标方位估计,与常规阵元域和波束域方法相比,提高了多目标估计性能,降低了输入信噪比门限,增大了阵列输出增益,减小了计算量.仿真验证了该算法的优越性.     

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．     

基于MUSIC算法的双平面阵列天线DOA估计

提出一种由两个平面阵列天线相互垂直放置而组成的双平面阵列天线,并对此双平面阵列天线模型进行数学建模及理论构建.阐述了MUSIC算法的基本原理并进行了具体分析.利用MUSIC算法对此阵列天线进行了三维空间D()A估计,其中对每一个平面阵列分别估计出三维空间到来角中的两个参数;并利用此双平面阵列天线D()A估计的特点,对三...     

基于均匀圆阵的二维DOA估计的新算法

文章针对均匀圆阵的阵列流形,分析了均匀圆阵的导向矢量,并在此基础上,通过构造相应的二阶统计量得到了信号方位角和俯仰角的闭式解．同已有的二维DOA估计算法相比较,该算法有明显的计算优势,只需要3个阵元即可以达到二维DOA估计的结果．理论分析证明,该闭式解不受空间白噪声的影响,只要选取适当的快拍数,该算法可以在较低的信噪比环境下稳健的工作．计算机仿真结果表明,该算法可以利用圆阵的3个阵元有效地估计信号的二维到达角,并且减少了运算量,降低了白噪声的影响,可以稳健而有效的工作．