基于ANSG的雷达信号DOA估计算法

针对阵列信号处理中雷达信号的波达方向(DOA)估计,提出自适应噪声子空间生成(ANSG)算法。通过数值方法,得到阵列接收信号的协方差矩阵,以迭代方式处理约束最小化问题,实现ANSG。根据噪声子空间的表达式获得DOA估计,并且先验信息可以很好地融入算法的流程中,能够有效地解决复杂环境下的多信号源DOA估计问题。仿真结果表明,该算法适用于单频、线性频率调制以及二进制相移键控雷达信号,DOA估计精度和运算速度优于MUSIC。     

改进嵌套稀疏圆阵下基于OGSBL的DOA估计方法

针对现有基于嵌套稀疏圆阵DOA估计方法计算复杂度高、超参数无法快速选取问题,提出了一种基于改进嵌套稀疏圆阵的离格稀疏贝叶斯学习(OGSBL)方法.该方法首先将改进嵌套稀疏圆阵接收信号的协方差矩阵进行向量化处理,然后构造扩展的观测矩阵,进而结合离格模型与稀疏贝叶斯学习算法实现欠定的DOA估计.仿真实验结果表明,所提算法降...     

基于十字阵的MIMO雷达的二维DOA估计

多输入多输出（MIMO）雷达使用多个天线同时发射独立波形,在不同位置的目标回波彼此线性独立,以获得较好的空间分辨率。文章提出了基于收发不共位的线阵在水平面内构成十字阵的MIMO雷达信号模型;研究利用MUSIC算法来估计该模型下的MIMO雷达的二维波达角;分析了基于均匀十字阵的MIMO雷达的优越性,并探讨了十字阵MIMO雷达性能与阵元间距的关系,仿真表明,在满足远场条件下,均匀十字阵比均匀线阵可以估计更多的目标而且精度更高;通过非均匀布阵,可以进一步提高MIMO雷达的二维波达角的估计精度。     

稀疏空域融合DOA估计算法与性能分析

压缩感知处理波达方向(DOA)估计问题中,阵列流型的构建是后续估计的基础。该文首先对阵列流型相邻导向矢量的正交性进行理论分析,分析表明在法线方向,等角划分优于等弦划分,在端射方向,等弦划分优于等角划分,相应的DOA估计性能更优。然后,系统推导出等弦划分与等角划分的临界值,并讨论阵元数、划分份数对正交性的影响,设计了一种优化稀疏划分模型,并提出了一种基于等弦和等角空间稀疏相结合的稀疏空域融合(SFSD)DOA估计算法。该算法较等弦划分和等角划分,具有更好的DOA估计稳健性、更低的信噪比门限和更高的估计精度。最后,通过仿真验证了模型的优越性和算法的高效性。     

基于空域稀疏性的方位依赖阵列误差校正算法

针对方位依赖阵列误差的校正问题,通过引入少量精确校正的辅助阵元,该文给出一种基于空域稀疏性的方位依赖阵列误差校正算法。将受方位依赖阵列误差扰动的阵列流型表示为理想情况下的阵列流型与幅相误差系数矩阵的乘积形式。同时利用接收信号的空域稀疏性,对接收信号进行稀疏表示,将阵列误差自校正问题转化为一个二元最优化问题,再通过交替迭代的优化方式求得两个优化变量的最优解,从而实现了信号方位与方位依赖阵列误差的联合估计。该文所提算法相比于已有算法性能提升明显,参数估计性能优于传统算法且接近参数估计的Cramer-Rao下界,仿真实验也验证了算法的有效性和优越性。     

基于L形嵌套的混合MIMO相控阵雷达阵列设计

混合MIMO相控阵雷达发射端的子阵分割会导致自由度损失,为了解决这一问题,提出了一种基于嵌套阵结构的L形收发阵列设计方法。首先将发射端的混合MIMO相控阵雷达线阵纵向放置,然后接收阵列设计为横向布置的嵌套阵结构,最后通过在虚拟阵列中构造差异阵列,以L形的线阵结构实现了二维混合MIMO相控阵雷达的功能。通过形成虚拟阵元数目扩展,在保留混合MIMO相控阵雷达优势的同时增大了阵列自由度。且本文给出了这种结构下阵列流形的闭合表达式。仿真结果表明,与传统的混合MIMO相控阵雷达相比,这种方法能够提高自由度和波达方向估计精度。      

基于矢量传感器MIMO雷达的发射极化优化DOA估计算法

针对常规矢量传感器MIMO雷达没有利用发射极化信息导致波达方向(DOA)估计精度较差的问题,该文提出一种克拉美罗界(CRB)最小化的发射极化优化算法。首先建立矢量传感器MIMO雷达的接收信号模型;然后分析固定发射极化矢量传感器MIMO雷达DOA估计算法的不足;接着推导任意发射极化状态下的CRB,计算最小CRB对应的极化状态;最后利用该优化极化状态采用固定极化DOA估计算法得到DOA估计。该算法的DOA估计精度高于固定极化DOA估计算法。且该算法的2维DOA估计可自动配对,发射电磁矢量传感天线位置可任意。仿真结果证明了该算法的有效性。     

基于稀疏表示的双平行线阵二维DOA估计

为了对空域目标的方位角和俯仰角进行有效估计,提出一种基于稀疏表示的双平行线阵二维DOA估计方法。首先需构建包含目标方位角和俯仰角信息的2个空间复合角;然后利用稀疏表示技术求解其中的一个空间复合角,以此作为前提条件,另一个空间复合角就可以解耦为一维波达方向(DOA)估计问题,利用矩阵运算可以求解出来;最后根据已求解的2个空间复合角对方位角和俯仰角进行配对求解。与现有算法相比较,所提方法受快拍数的影响较小,在信噪比较高、角度间隔较大的情况下,具有良好的性能。     

基于波束空间MUSIC的MIMO雷达波达方向估计

在进行波达方向估计时,阵元空间MUSIC方法的计算量通常都比较大。为了解决此问题,采用了波束空间MUSIC的方法,它的计算量较阵元空间MUSIC方法有所下降,将它运用于多输入多输出雷达波达方向的估计问题。计算机仿真实验表明,虽然协方差矩阵特征分解的计算量下降了,但是波束空间MUSIC的性能依然良好。     

基于噪声子空间解析形式的快速DOA估计算法

该文针对特殊的信号环境各辐射源信号均值相等且不为零,利用均匀线阵导向矢量的Vandermonde结构,推导出了噪声子空间的解析形式,并以此为基础提出了利用均匀线阵和稀疏平面阵的1维和2维DOA估计快速算法。该算法不需要计算接收数据的协方差矩阵,也不需要任何矩阵分解,因此计算量远小于传统的超分辨DOA估计,而且无论信号之间是否具有相干性,该方法有相同的估计性能。仿真实验表明,在噪声均值为零且快拍数足够的条件下,该方法的估计性能整体上与Root-MUSIC算法相当,而在信噪比较低时性能优于后者。     

一种适用于MIMO雷达的低复杂度二维DOA估计方法

 本文提出了一种适用于收、发共阵多发多收(MIMO)雷达的低复杂度二维波达方向(DOA)估计方法.该方法将MIMO雷达的虚拟二维阵列分解为多个构形相同但位置不同的虚拟子阵,通过一种基于预投影的ESPRIT算法得到同一目标二维DOA的多组估计值,极大地降低了运算量.并利用Kalman滤波器对这多组二维DOA估计值进行融合,提高了估计值的精度.同时,利用收、发对偶性对样本数据进行了重排,等效地将样本数加倍,进一步提高了二维DOA估计精度.数值仿真的结果证明了该方法的有效性.     

基于快速张量分解的波束空间MIMO雷达二维DOA估计算法

传统MIMO雷达由于采用全向发射模式导致目标增益损失严重,致使DOA估计算法性能较差.因此,本文提出基于波束空间MIMO雷达的张量模型和快速张量分解的二维DOA估计算法.波束空间MIMO雷达能够通过发射波束成形技术将发射能量集中到指定空域,弥补传统MIMO雷达的发射增益损失.通过高阶张量模型应用MIMO雷达多脉冲接收数...     

多入多出系统测向精度与空域相关分析

分析了多人多出系统测向精度问题.提出了天线接收端利用圆形天线阵的布阵形式.精度分析是在该阵列形状下进行的.理论上分析了天线阵列形式与角度估计之间的关系.并在此条件下,分析了影响角度估计精度的各个参数.在此基础上推导了角度估计精度公式,通过计算机仿真进行验证.并将该种阵列形式与常规的阵列进行了对比,为以后多入多出天线系统的构建提供了一定的参考参数.以及在对 MIMO 系统性能进行评估时,影响评估参数的影响因子.     

基于子空间旋转变换的低复杂度波达角估计算法

多重信号分选(MUltiple SIgnal Classification, MUSIC)算法是波达方向(Direction-Of-Arrival, DOA)估计的最重要算法之一,但庞大的计算量使其工程实用性大打折扣。为降低MUSIC的计算量,该文基于子空间旋转(Subspace Rotation Technique, SRT)变换思想提出了一种高效改进算法,即SRT-MUSIC算法。SRT-MUSIC利用秩亏特性对噪声子空间矩阵按行分块并以旋转变换得到降维噪声子空间,进而基于该降维噪声子空间与导向矢量的正交性构造空间谱估计信号DOA。理论分析表明：SRT-MUSIC能有效避免空间谱搜索中的冗余运算,从而成倍降低算法的计算量。对于大阵元、少信号情况,所提算法计算效率优势更为明显。仿真实验证明了SRT-MUSIC的有效性和高效性。     

MIMO雷达DOA估计方法分析

在介绍多输入多输出（MIMO:Multiple-Input Multiple-Output）雷达的信号模型的基础上,给出了一种目标波达方向（DOA:Direction of Arrival）估计方法--多信号分类（MUSIC:Multiple Signal Classification）方法在MIMO雷达系统DOA估计中的应用。与传统相控阵雷达相比,在MIMO雷达系统中该方法可以分辨的信号源数目有较大增加。通过仿真实验,详细分析了在MIMO雷达系统DOA估计中,多种因素对MUSIC方法测角精度的影响。     

MIMO雷达GMTI性能及DOA估计的克拉美·罗界分析

研究了MIMO雷达GMTI 性能及其DOA估计的克拉美·罗界(CRB)。首先建立机载平台下MIMO雷达信号模型,通过对系统参数设置,可使MIMO雷达工作在3种不同模式中。接着分析了MIMO雷达GMTI性能,并推导出了在MIMO雷达空时信号模型下,利用空时联合域信息时DOA估计的CRB。仿真结果表明,无论是GMTI性能还是DOA估计性能,MIMO雷达均优于相控阵雷达,尤其是发射稀疏阵MIMO雷达性能最佳。同时,利用空时联合域信息能有效改善MIMO雷达DOA估计的CRB,在目标多普勒频率相差较大时效果更加明显。     

互质MIMO雷达的非圆信号降维DOA估计方法北大核心CSCD

针对传统互质阵列波达方向估计方法存在的自由度低、阵列孔径小、相位模糊等问题,提出了一种基于互质MIMO雷达的非圆信号降维波达方向(Direction of Arrival, DOA)估计方法。该方法结合了互质阵列与MIMO雷达的优点,利用非圆信号特性对阵列进行扩展,重构接收信号矩阵,然后进行降维处理,并利用噪声特征值的幂级数对噪声子空间进行修正,进一步提高算法精度。最后推导了文中方法的无相位模糊问题。仿真实验表明,文中方法能够有效避免相位模糊,大大提高自由度并扩大阵列孔径,与传统MUSIC算法以及互质阵列MUSIC算法相比,在估计成功率、DOA估计精度等方面均具有更好的性能。     

一种有效的MIMO雷达相干信源波达方向估计方法

提出了一种基于接收数据样本复用的MIMO雷达相干信源波达方向估计方法.算法利用MIMO雷达发射波形的分集以及MIMO雷达收、发阵列之间的对偶性,对MIMO雷达回波数据矩阵进行了样本复用以等效地增加样本数量,获得基于发射阵和基于接收阵的虚拟子阵接收信号.利用各个子阵之间的平移不变特性计算空间平滑之后的协方差矩阵,提高了相...     

基于协方差匹配SLO算法的MIMO雷达DOA估计

利用加权平滑l0范数(Smoothed l0, SL0)算法估计MIMO雷达目标DOA时,需要把协方差矩阵进行矢量化来获得相应的稀疏重构模型,并利用信号和噪声子空间的正交性来构造加权向量。然而当存在相干信源时,MIMO雷达协方差矩阵的秩将退化,这会使得稀疏重构模型的误差较大以及无法正确区分信号和噪声子空间,导致加权SL0算法的DOA估计性能恶化。针对上述问题提出了一种基于协方差匹配SL0算法的MIMO雷达DOA估计方法。该方法利用协方差匹配准则重构出一个满秩的协方差矩阵,恢复MIMO雷达协方差矩阵的Toeplitz特性,并利用协方差逆矩阵的高阶幂来近似噪声子空间从而计算加权向量。仿真分析表明,该方法能够在无需预知信源数目的情况下有效地完成对相干信号的DOA估计。