任意平面阵列的宽带相干信号测向方法

为了降低求解聚焦矩阵时的计算量,提出了一种新的宽带聚焦波达方向(DOA)估计方法.根据各个频点的信号子空间来构造聚焦矩阵,得到单一频率点的数据协方差,再应用窄带信号处理的方法进行DOA估计.这种聚焦矩阵维数小于双边相关变换(TCT)方法,因此新方法运算量小于双边相关变换方法,便于工程上的实现,并且适用于任意的平面阵列.仿真结果证明了算法的有效性.     

基于压缩感知理论的宽带信号波达方向估计

针对一维宽带信号波达方向(DOA)估计中聚焦变换算法需要角度预估值的问题,在双边相关变换算法基础上设计了一种无需角度预估值的DOA估计算法.首先,利用离散傅里叶变换(DFT)变换将宽带信号分解为若干个不同频点处的窄带数据模型.然后,通过本文改进的聚焦矩阵将不同频点处的窄带数据聚焦到同一参考频点,得到单一频率点处窄带信号模型.最后,采用改进阵列协方差矩阵稀疏迭代估计算法进行求解.理论研究和仿真实验结果表明,该方法在低信噪比和多快拍条件下比传统算法具有更高的估计精度和分辨率,且结合压缩感知理论有效降低了算法的运算量.     

相干/同向信号波达方向与多普勒频率的联合估计

针对相干/同向信号波达方向(DOA)与多普勒频率的联合估计问题,提出了一种基于特征空间的修正二维MUSIC联合估计算法。首先,建立包含DOA和多普勒频率信息的广义阵列信号模型,通过共轭重构对阵列接收信号的协方差矩阵进行修正,使其有效适用于相干/同向信号下DOA与多普勒频率的联合估计。同时,在二维MUSIC算法的基础上,提出了一种基于特征空间的DOA与多普勒频率联合估计算法,该算法充分利用了信号子空间和噪声子空间的信息,并且可以对源信号功率进行估计。对该算法加以修正后同样可以应用于相干/同向信号的DOA与多普勒频率联合估计,且可以得到比修正二维MUSIC算法更好的估计效果。最后,通过仿真试验验证了本文算法的有效性。     

一种存在阵列误差情况下的宽带DOA估计方法

相对于窄带信号,宽带信号阵列模型误差更加复杂和多样。文章首先给出了宽带信号条件下的阵列误差模型,利用四阶累积量估计出各频点上实际的方向矩阵,然后利用总体最小二乘(TLS)算法给出了一种存在阵列误差情况下的聚焦矩阵的求法。仿真结果表明此方法在存在阵列误差时DOA估计精度较高,稳健性好。     

非平稳噪声下稀疏表示的DOA估计算法

为提高非平稳噪声下远场非相干窄带信号波达方向（DOA）的估计精度,提出了一种基于稀疏重构的DOA估计算法.采用类协方差差分算法构造差分矩阵,抑制非平稳噪声的影响;基于类旋转不变子空间参数估计算法基本原理构造稀疏表示模型与权函数;利用加权l₁范数对模型求解,实现DOA估计.仿真结果表明,与传统的协方差差分算法、噪声协方差矩阵估计算法、秩迹最小化算法以及稀疏重构算法相比,所提算法不仅能较好地抑制非平稳噪声的影响,而且在低信噪比、低快拍数情况下具有较强的稳健性和较高的估计精度.     

基于均匀面阵的相干信号源二维DOA估计新方法

相干信号源的来波方向(Direction of Arrival,DOA)估计问题一直是阵列信号处理技术的一个研究热点。现实环境中的信号源多为相干的,针对此问题提出一种改进的相干信号源二维DOA估计算法。通过对接收信号协方差矩阵进行矩阵重构处理,将采样数据协方差矩阵的秩恢复到等于信号源的个数;对重构的协方差矩阵进行特征分解,构造出信号子空间矩阵和噪声子空间矩阵,将两个子空间矩阵联合构造出新的空间谱函数;基于新的空间谱函数进行二维谱峰搜索,即可估计出多个入射信号的二维DOA。使用计算机软件进行仿真验证,仿真结果表明了所提方法的有效性。     

基于SOBI的信源波达方向与频率估计

提出了一种基于SOBI(second-Order Blind Identification)方法的频率和角度联合估计算法.假设信源间的相关时间长度一定,利用大于相关时间的延时构成非中心协方差矩阵去除信源之间的相关性,组合多个延时不同的非中心协方差矩阵构造移不变特性矩阵结构,并应用ESRIT方法获得信号频率,最后利用搜索方法获得信号波达方向(DOA)估计值.数值仿真结果证实了所提方法DOA与频率估计的正确性与实用性.     

麦克风阵列二维方向估计聚焦算法研究

聚焦算法是解决宽带信号方向(DOA)估计问题的重要算法。常规的宽带聚焦算法需要进行预估计和多次迭代,算法的计算复杂度较高。该文根据宽带聚焦算法的思想,结合语音信号的特点,以各频率点的频域相关矩阵和聚焦点的相关矩阵的均方误差最小为最优化准则,提出了一种不需要预估计和迭代的二维宽带聚焦算法。该算法实时性好、计算复杂度低。采用八元均匀圆环麦克风阵列,仿真验证了该算法的良好二维DOA估计性能。     

基于矢量水听器阵的迭代稀疏协方差矩阵拟合波达方向估计方法

针对矢量水听器阵列相干信号方位估计问题,提出了迭代稀疏协方差矩阵拟合波达方向估计(direction of arrival,DOA)算法。基于加权协方差矩阵拟合准则,构建了关于稀疏信号功率的目标函数,利用Frobenius范数性质推导了稀疏信号功率迭代更新的递推式。所提算法利用迭代重构的思想计算离散网格点上信号功率,使得估计的功率更精确,从而获得更加精确的DOA估计。理论分析表明,所提算法求解网格点上信号的功率经过了滤波器的预处理,该滤波器允许指定方向的信号通过并且衰减其他方向的信号,对信号的相关性具有较低的敏感度。仿真实验结果表明,在信噪比为15 dB,非相干信号情况下,所提方法估计的平均误差为多重信号分类高分辨方法的39.4%,迭代自适应稀疏信号表示方法的73.7%;相干信号情况下,所提方法估计的平均误差为迭代自适应稀疏信号表示方法的12.9%。所提算法应用于具有高度相关性目标的DOA估计时,可有效提高目标DOA估计的精度。     

最小残差法的方向估计

针对基于相位匹配原理的最小二乘法(LSMSPM)无法估计具有相同中心频率的窄带入射源的波达方向问题,提出了最小残差法(MRM)的方向估计方法.首先将阵列接收信号转换到频域,在中心频点处将相位匹配后的数据模型转换为估计频谱参数的线性方程组,采用加权最小二乘法解该方程组,以残差平方和的倒数作为MRM方法的方向估计算子.MRM方法提高了LSMSPM方法的方向估计性能,相同中心频率的等功率窄带双源入射时其角度分辨能力优于常规波束形成方法.     

改进型MUSIC算法在智能天线DOA估计中的研究

智能天线的一项核心技术是波达方向（Direction of Arrival,DoA）的估计,它在无线定位的应用领域中有着十分重要的意义．为了对信号的DOA作出精确的估计,提出一种基于空间平滑技术的改进型MUSIC（Multiple Signal Classification）算法．仿真结果表明经典的MUSIC算法只能对非相干信号的DOA作出精确的估计,而改进型MUSIC算法对相干信号的DOA也能作出精确的估计．     

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．     

Y形阵列宽带信号二维来波方向估计

利用Y形阵列结构的特点,提出一种宽带信号二维来波方向的估计方法.该方法在相干信号子空间法的基础上,通过采用流型矩阵展开的方式获得聚焦矩阵,并针对聚焦后的协方差矩阵,利用基于子阵的ESPRIT算法和二维MUSIC算法进行联合估计,从而提高了测向精度且减小了谱峰搜索的范围.理论分析和计算机仿真实验表明,该方法对于非相干信号源和相干信号源都具有较好的估计效果,并具有较低的计算量.     

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.     

存在幅相误差时谱峰快拍实现频率和到达角估计

针对多通道测频测向系统中存在的幅相误差,将频域谱峰3dB内的数据取作快拍,提出对谱峰存在单/多信源时分别采用改进单次快拍模型和加权子空间投影实现到达角估计的方法．该方法无需协方差矩阵运算和频率到达角的配对操作,对独立或相干源均有效,且并行传输数据量压缩比为3dB信号带宽与采样率之比,适用于工程实时性要求高的场合．等距线阵实测数据处理验证了该方法对相干源的有效性和对幅相误差的鲁棒性; 平面阵仿真数据处理证明,存在幅相误差情况下,该方法比MUSIC法具有更高的分辨力,能够分辨出到达角小于1/2波束宽度以内的两信号．     

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.     

基于正交直线阵列的二维相干源测向方法

针对特殊阵列,提出了一种二维相干信号波达方向估计新方法,此方法只需2个正交直线阵就可估计不同用户的二维DOA。而且利用其中的一个直线阵来组合两个线阵分别估计的一维DOA,在空间平滑法基础上通过构造新的协方差矩阵,进一步去除了信源间的相干性。并分析了相乘系数对DOA的估计性能的影响,最后通过仿真结果分析了该方法的性能。     

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。     

适于大阵列天线应用的多相关信号方向估计

研究了使用大型天线阵列对相关信号进行DOA估计的修正协方差矩阵的方法,主要对接收信号的协方差矩阵中的噪声功率部分进行抑制,得出了最终的谱估计式,并进行DOA估计。其理论分析和仿真结果表明,该方法对于相关信号以及空间角度比较接近的信号有较好的分辨能力。