基于加权1范数稀疏信号重建的DoA估计

针对l₁范数下奇异值分解的l₁-SVD稀疏信号重建的波达方向估计方法存在求解量的稀疏性较差且空间谱中存在较多的伪峰,不能准确估计波达方向的问题,对接收信号矩阵进行预处理,并使用信号子空间设计权值矢量得到更好的稀疏性和更好地逼近l₀范数,利用得到的权值矢量对l₁-SVD算法中解矢量的各个元素进行加权,以得到的加权l₁范数作为最小化的目标函数进行优化.仿真结果表明,提出的算法在快拍数、正则化参数和信噪比等条件改变的情况下能有效抑制伪峰,并准确稳定地估计出波达方向.     

冲击噪声下基于相关熵的二维ESPRIT算法

针对基于相关函数的波达方向(direction of arrival, DOA)估计方法在冲击噪声环境下性能下降明显甚至失效的问题,提出基于相关熵 (Correntropy)的二维ESPRIT算法;该方法利用相关熵在冲击噪声环境下具有鲁棒性的优点,将受干扰信号的自相关函数替换为相关熵函数,并结合二维ESPRIT算法实现在冲击噪声环境下进行二维DOA估计;仿真表明,与基于分数低阶统计(Fractional Lower Order Statistics, FLOS)算法相比,该算法呈现明显优势,特别在高的冲击噪声条件下(1<α<1.5)能对信源方向进行更加有效的估计,且均方误差值仍保持很低。     

冲击噪声下基于矩阵预处理的稀疏重构DoA估计

针对冲击噪声下用稀疏重构的方法不能准确估计波达方向的问题,该文提出基于多项式矩阵预处理的稀疏重构的波达方向(DoA)估计方法。由于冲击噪声的二阶矩不存在,基于二阶矩估计的子空间类算法和稀疏重构类算法不能有效估计出波达方向,且不能很好地处理相干信源。为了解决这个问题,采用多项式预处理技术对接收信号的自相关函数和方向矢量进行预处理,并在此基础上利用稀疏重构技术进行DoA估计。多项式预处理可以缩小矩阵的奇异值分布,使得反映噪声能量的奇异值分布更加明显,从而有利于减小冲击噪声的影响。仿真结果表明,算法在冲击噪声环境下能准确稳定地估计出两种信源的波达方向,尤其是在冲击噪声较强的情况下表现出灵敏度高、鲁棒性好的优点。