一种基于平行稀疏阵列虚拟孔洞填充的二维DOA估计算法

采用稀疏阵列进行波达方向（Direction of Arrival,DOA）估计时往往会产生虚拟孔洞,它严重限制了阵列孔径的扩展与阵元自由度的提升。由于孔洞位置与初始阵列阵元数目、排布方式有关,故较难对其进行预填充。为此,提出了一种基于平行稀疏阵列虚拟孔洞填充的二维DOA估计算法,利用双稀疏线阵扩展生成两个不同的虚拟阵列,并利用其中一阵的信息去填充另一阵的孔洞。为尽可能减少总阵元数目,采用提前计算的孔洞位置去设计另一阵列的排布规则,并通过求根多重信号分类(Root-Mutiple Signal Classification,Root-MUSIC）算法替代传统的二维谱峰搜索算法完成对入射角度的估计与自动匹配。实验仿真结果验证了所提算法相比传统算法能以更少的阵元获得更高的估计精度。     

六角形阵列相干信号二维DOA估计

提出了一种基于扩展重构相关矩阵去相干的二维DOA估计算法。针对六角形阵列的结构特点,首先对各个阵元的接收数据求其共轭矩阵来扩展阵列,扩展后的阵列分为3个六角形子阵列,以此为基础,求得各子阵列的自相关矩阵及互相关矩阵来扩展重构相关矩阵,从而实现解相干的目的,最后利用二维MUSIC算法进行DOA估计。该算法在不减少阵列有效孔径的前提下,增加了可估计相干源数目,并且能够得到较好的估计性能。最后,通过计算机仿真证实了该算法的有效性。      

基于Toeplitz矩阵重构的相干信源二维DOA估计算法

针对空间相干信源的二维DOA估计问题,提出一种基于Toeplitz矩阵重构的新算法。采用垂直放置的L形阵列,通过对重构的Toeplitz矩阵进行特征分解,得到对应的噪声子空间,并用MUSIC算法进行有限次一维搜索,先后估计出俯仰角和相应的方位角。与空间平滑处理算法相比,不减少阵元的有效孔径,具有更强解相干能力,估计性能也优于后者。最后计算机仿真结果证实了算法的有效性和可行性。     

基于主奇异矢量的L型阵列相干信号二维DOA估计方法

针对现有L型阵列相干信号DOA估计算法精度不高、孔径损失较大的问题,该文提出一种基于主奇异矢量的解相干(L-PUMA)方法以及改进的主奇异矢量法(L-MPUMA)。L-PUMA算法首先对互协方差矩阵进行降噪,再通过奇异值分解得到2维主奇异矢量,然后利用加权最小二乘法得到线性预测方程的多项式系数,该线性预测方程的根即为信号的DOA估计,最后提出一种新的配对算法实现仰角和方位角的配对。L-MPUMA算法利用反向共轭变换构造增广主奇异矢量,进一步提高了数据利用率,克服了信号完全相干时L-PUMA算法性能下降严重的问题,仿真实验验证了所提算法的高效性。     

基于虚拟阵列扩展的DOA估计

讨论了基于虚拟阵列扩展的DOA估计问题,对此问题传统阵列处理方法主要利用高阶累积量进行阵列扩展,计算量较大。在四阶矩基础上,通过扩大阵列孔径和自由度解决信源数目较阵元数多的DOA估计问题,利用特殊矩阵对扩展阵列的冗余信息进行剔除,降低了计算复杂度,提高了计算效率。仿真结果验证算法高效可靠,为工程实现提供了理论基础。     

基于虚拟阵列变换的相干源测向方法

针对传统空间谱测向方法对相干信号源测向失效的实际问题,提出了一种基于任意形状平面阵列的测向方法。该方法在建立了相干信号源数学模型的基础上,对虚拟阵列变换思想进行了分析,给出了采用虚拟阵列变换原理和MUSIC算法实现了对相干信号源DOA的估计,提高了测向性能。经仿真试验和理论分析,验证了算法的可行性,并分析了该算法的适用局限性。     

相干源二维波达方向估计

本文分析了平面阵接收信号的协方差矩阵，发现它可分解为一个广义对称矩阵与一个非广义对称矩阵之和，利用信号协方差矩阵的这一结构特征，重点研究了相干源二维波达方向（DOA）估计．该方法通过构造一个差矩阵，求出其本特征值对应的任一特征向量，利用谱函数估计相干源二维DOA．简要分析了二维DOA估计的分维处理。     

一种稀疏表示的二维DOA降维估计新算法

提出了一种基于空间锥角降维的二维DOA稀疏分解估计新方法,解决了利用稀疏表示方法进行二维DOA估计时计算复杂度大的问题.根据L阵列的结构特性,引入空间锥角表示信号的二维DOA信息,构造空间锥角冗余字典,通过稀疏正则化求解实现空间锥角的估计,然后利用求解得到功率实现L阵列中两个子阵之间的空间锥角配对,从而达到对多来波的二维DOA估计的目的,其避免了方位角和俯仰角组合而造成冗余字典庞大的问题,极大地减少了稀疏分解的计算量.仿真和实测数据结果均验证了该方法的有效性和优越性,为进一步的工程应用奠定了基础.     

基于双频虚拟互质阵列的均匀稀疏阵列DOA估计算法

提出了一种利用双频工作模式解决均匀稀疏阵列波达方向角(DOA)估计的方法。对一个物理均匀稀疏阵列,引入一个合适的额外工作频率,通过优选阵元数量及阵元间距,构建一个虚拟稀疏阵列,使得虚拟阵元间距与相邻真实均匀稀疏阵列的阵元间距成互质关系;物理均匀稀疏阵列与虚拟阵列组合形成一个自由度更高的虚拟互质阵列,将两个频率的接收信号对应合并后进行相关处理,得到虚拟互质阵列的阵列流形相关矩阵;基于相关间隔与差协同阵阵元位置的一一对应关系,对虚拟相关矩阵进行矩阵增广实现DOA估计,能够获得更高的自由度,突破物理阵元数目对最大可分辨信源数目的限制。基于MUSIC 算法的仿真结果验证了算法的可行性。     

基于均匀圆阵相干信源的二维DOA估计

随着通信技术的不断发展,信号传输环境变得日益复杂。针对多径传播形成的高度相关和相干信号测向问题,提出了一种基于均匀圆阵相干信源的二维DOA估计方法。该方法利用均匀圆阵轴向虚拟平移解相干,通过去噪后利用虚拟子阵的自协方差矩阵和互协方差矩阵构造波达方向矩阵,利用该矩阵特征分解估计信号的俯仰角;然后将平滑后的自协方差矩阵与波束空间变换矩阵相乘,使圆阵的导向矢量具备范德蒙结构,最后用求根MUSIC算法估计出信号的方位角,完成了相干信号的二维DOA估计。该方法无需二维谱峰搜索,方位角和俯仰角自动配对,计算量小,分辨率高。仿真实验证明了所提方法的正确性。     

基于MIMO雷达虚拟阵列的二维波达方向估计算法

基于L型配置MIMO雷达系统,提出了一种利用MIMO雷达单次回波的二维波达方向估计新算法。该算法通过单次回波信号形成的虚拟阵列数据来构造两个具有特定关系的矩阵,再用这两个矩阵构造一个波达方向矩阵,根据该矩阵的特征值和特征向量之间的关系,导出了目标方位角和高低角的闭式解。该算法不涉及二维谱峰搜索,计算量小,且不存在参数的配对问题;此外,当发射阵元数大于2时,其估计的最大目标数可大于或等于接收阵元数。计算机仿真结果证明了该算法的正确性和可行性。     

宽带相干信源DOA估计及其阵列校正方法

本文针对宽带相干信号,应用正交投影子空间算法提出了一种新的DOA估计方法。该方法不需要相干信号子空间方法(CSS)中聚汇矩阵所需的DOA先验信息,也不需要插值法中对扇区的划分 。并且应用Toeplitz 对角化方法修正数据协方差矩阵,使该方法能够处理相干信号和对阵列位置误差进行校正。仿真实验结果表明了该方法的有效性。     

基于电磁矢量阵列孔径扩展方法的相干目标DOA估计

该文采用均匀且稀疏分布的电磁矢量矩形阵列,针对相干目标提出了一种有效的2维波达角(DOA)估计算法,该算法通过增加相邻阵元的间隔来扩展阵列的有效孔径,从而提高算法的DOA估计性能。论文首先结合极化平滑算法和传播算子方法得到存在相位周期性模糊的方向余弦估计。为了解决模糊性问题,论文通过协方差矩阵平滑提出一种新的解相干预处理算法,由该算法得到的信号子空间包含矢量阵元的导向矢量,且不存在相位模糊,利用此特点实现去模糊处理,得到目标的DOA估计。仿真结果表明,与基于ESPRIT的孔径扩展算法相比,提出的算法能够实现相干目标的DOA估计,同时无需特征值或奇异值分解,有更低的运算量。     

无需信源数目的相干信号快速方位估计

针对空间平滑MUSIC算法会降低阵列孔径且运算量较大的难题,提出了一种新算法。该算 法通过对矩阵最大特征值对应的特征向量进行矢量重排,可实现不损失阵列孔径的解相干处 理。再利用重构矩阵逆的高阶次幂来逼近真实的噪声子空间,可避免特征分解,降低了运算 量且不需信源先验数目。计算机仿真结果证实了算法的有效性。