基于增广数据陈SVD的MNM 信号DOA估计算法

本文介绍了一种将接收数据共轭重排构造出增广数据矩阵,然后对该数据矩陈进行奇异位分解,用 ＭＮＭ算法实现对信号的 ＤＯＡ估计的方法,并指出了这将改善协方差矩阵特征值的分布,从而提高ＭＮＭ算法的角估计性能。文中最后给出了验证理论分析的模拟结果。     

基于CS-MUSIC算法的DOA估计

多重信号分类（multiple signal classification, MUSIC）方法在少快拍数或者存在相干信源的情况下不能准确估计信号的波达方向,而压缩感知(compressive sensing, CS)方法在多快拍数或低信噪比情况下分辨性能不稳定,估计准确率受限。提出了一种基于CS的MUSIC方法,简称CS-MUSIC,该方法针对不同的快拍数,建立二者之间的联系,构造出新的正交空间,获得尖锐的谱峰。理论分析和仿真结果表明,所提方法在不同快拍数条件下,具有较高的估计精度,克服了传统方法存在的缺陷,并且对噪声具有鲁棒性。     

基于级联MUSIC的面阵中的二维DOA估计算法

提出了适用于面阵中的基于级联多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)方法的二维波达方向(direction of arrival,DOA) 估计算法。该算法仅采用级联的一维搜索即可实现二维DOA的联合估计,避免了经典二维MUSIC算法的复杂计算量,复杂度大大降低,同时角度估计性能非常接近经典二维MUSIC算法。此算法可以实现二维角度的自动配对,角度估计性能优于传播算子算法(propagator method,PM)以及借助于旋转不变技术的信号参数估计算法。同时,该算法可以很好地估计出相同方位角(或仰角)的信源。结合算法的高性能及低复杂度,该算法拥有更广泛的适用范围,其优越性得到验证。     

改进MUSIC算法对信号DOA的估计

MUSIC算法能有效地估计出独立信号源的DOA，并且在模型准确的前提下，对DOA的估计可以达到任意精度；但对相干信号源和相隔比较近的小信噪比信号源，MUSIC算法就不能估计出它们的DOA了。这里通过理论推导提出了一种改进MUSIC算法，计算机仿真的结果表明了该改进MUSIC算法既能够有效地估计出独立信号源的DOA，也能有效地估计出相关信号源和相隔比较近的小信噪比信号源的DOA，从而证明了这种改进MUSIC算法的合理性。     

基于互质阵虚拟阵列空间平滑的相干信号DOA估计方法

针对相干信号波达方向(direction of arrival, DOA)以空间平滑方法为基础的算法中阵列孔径损失严重以及低信噪比环境下算法估计性能较差等问题,提出一种无需信源数先验信息的互质阵列相干信号DOA估计方法。首先,对互质阵列得到的协方差矩阵矢量化,在虚拟阵元空洞位置内插天线零元,重构协方差矩阵为Toeplitz矩阵,拓展阵列孔径。然后,对重构阵列进行前后向空间平滑处理,消除信号相干性,提高算法估计性能。最后,将前后向平滑矩阵类比均匀对称阵列的协方差矩阵,设计代价函数转化为凸优化问题,通过谱峰搜索进行DOA估计。理论分析及仿真结果表明,该方法无需入射信号信源数,计算复杂度低,且在低信噪比环境下相干信号DOA估计数、估计分辨率以及估计精度都得到了明显改善。     

基于最大期望算法的多时变信号DOA估计方法

当多个辐射源同时存在并交替发射信号时,接收数据间相互交错,且多个数据间并无显性关联,无源合成阵列每一次测量仅能获取来波的频率、幅度与相位等数据信息。为了同时、高效地实现多个参数的联合估计,提出采用最大期望算法进行估计多个时变信号参数估计的新方案,将一个高维多参数优化问题分解成多个并行的低维问题进行求解。该方法主要包含求解期望值步骤和期望值最大化两个步骤。求解期望值步骤主要建立接收信号与其辐射源的对应关系,即信号分选,而期望值最大化步骤采用最大似然方法估计辐射源的入射角信息。这两个步骤相互迭代,交替进行辐射源信号的分选与测向。同时,还推导出无源合成圆阵相位差数据的最大似然方法进行入射角的精确估计的闭合形式解,并通过接收信号的复数响应进行相位模糊解算,并推导出测向精度的理论下限。最后,通过数值仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于最大期望算法的多时变信号DOA估计方法

当多个辐射源同时存在并交替发射信号时,接收数据间相互交错,且多个数据间并无显性关联,无源合成阵列每一次测量仅能获取来波的频率、幅度与相位等数据信息。为了同时、高效地实现多个参数的联合估计,提出采用最大期望算法进行估计多个时变信号参数估计的新方案,将一个高维多参数优化问题分解成多个并行的低维问题进行求解。该方法主要包含求解期望值步骤和期望值最大化两个步骤。求解期望值步骤主要建立接收信号与其辐射源的对应关系,即信号分选,而期望值最大化步骤采用最大似然方法估计辐射源的入射角信息。这两个步骤相互迭代,交替进行辐射源信号的分选与测向。同时,还推导出无源合成圆阵相位差数据的最大似然方法进行入射角的精确估计的闭合形式解,并通过接收信号的复数响应进行相位模糊解算,并推导出测向精度的理论下限。最后,通过数值仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于导向矢量信号的未知信源数DOA估计算法

针对多重信号分类（multiple signal classification, MUSIC)算法、旋转不变子空间（estimation of signal parameters via rotational invariance technique, ESPRIT)等大多数空间谱估计算法需要进行准确的信源数估计,且当信源数估计出现误差时性能易受影响的问题,提出了一种基于导向矢量信号的未知信源数波达方向（direction of arrival, DOA）估计算法。该算法通过引入导向矢量信号,以自适应波束形成中最大信噪比准则下最优权矢量对应的准最大信噪比作为来波方向估计参数,从而避免了大多数空间谱估计算法中的信源数估计并实现了各个信号来向的准确估计。对该方法进行了计算机仿真验证,仿真实验结果表明该算法是有效的。     

基于相位差的均匀圆阵DOA估计新方法

根据均匀圆阵阵列结构的特点,提出一种利用相邻阵元间相位差进行二维波达方向(direction of arrival, DOA)估计的方法。分析了均匀圆阵相邻阵元间接收信号相位差的变化规律,得出了其与入射信号的方位角和俯仰角的对应关系,在此基础上推导出入射信号方位角和俯仰角的闭式解。同时,针对相位差测量中存在相位模糊的问题,提出一种循环搜索算法有效地实现了相位差的解模糊,极大地提高了利用相位差进行DOA估计的稳健性和适用范围。理论分析和仿真结果表明,该二维DOA估计方法可以在存在相位模糊的情况下稳健有效地工作。     

基于数据共轭重排修正的传播算子DOA估计算法

将数据共轭重排的方法引申到传播算子算法中,提出了修正的传播算子DOA估计算法。从理论上论证了这种引申的合理性,通过理论分析和数值仿真,证明该算法在快拍数有限的情况下,可明显提高信号DOA估计的性能。在不增加运算量的条件下算法性能优于MUSIC算法。     

非圆信号与圆信号混合入射的DOA估计算法

利用非圆信号的非圆特性可以提高波达方向估计算法的性能,然而现有算法大多不适用于非圆信号与圆信号混合入射这样具有一般性的情况。通过分析混合入射信号的导引矢量所需要满足的约束条件,指出现有算法在信源数较多或低信噪比及低快拍数时会产生伪峰这一现象, 并分析产生原因,同时给出一种改进的方法。通过仿真可以看出,改进算法在保证可以同时估计所有信号波达角的基础上,还可以较好地抑制伪峰的产生,并且相对于传统算法提高了精度。     

一种基于信号子空间聚焦的宽带DOA估计算法

根据阵列采样获得的宽带信号带宽内各个频点的协方差矩阵进行特征值分解得到的信号子空间,提出了一种新的宽带聚焦DOA估计方法。直观地根据各个频点的信号子空间来构造聚焦矩阵,推导了最佳聚焦信号子空间。对新方法的性能分析表明,该方法的性能与双边变换(TCT)方法相同,并给出了证明。构造聚焦矩阵时新方法所用的矩阵维数小于TCT方法,因此新方法运算量小于TCT方法。仿真结果证明了算法的有效性。     

最优冗余线阵欠定信号双重构DOA估计方法

针对最小冗余线阵难以用于阵列设计的问题, 设计了一种性能相近的最优冗余线阵, 为实现相应阵列的欠定信号到达角(direction of arrival, DOA)估计, 又提出了一种基于两次重构的快速协方差向量稀疏表示方法。该方法利用凸优化中最优解条件, 实现了Toeplitz协方差矩阵的快速高精度重构, 进而基于构造的协方差向量稀疏表示模型, 实现了欠定信号DOA估计。仿真结果证明, 最优冗余线阵相较于其他稀疏线阵, 耦合影响更低, 测向精度更高, 所提算法较同类算法DOA估计精度更高。     

基于M-FIPM的无网格DOA估计算法

针对目前快速内点法(fast interior point method,FIPM)无法处理多快拍情况下半正定规划(semi-definite programming,SDP)问题的缺陷,提出一种基于多快拍FIPM (multiple snapshots FIPM,M-FIPM)的无网格波达方向(direction o...     

基于MEMP算法的二维DOA估计

针对L形阵列,提出利用增广矩阵束(MEMP)进行二维DOA估计的新算法。计算两个均匀线阵的互协方差矩阵,利用MEMP方法构造增广矩阵,运用ESPRIT算法实现二维波达方向的估计,并采用一种新的配对算法,实现二维波达角的自动配对。为了克服MEMP方法对阵列有效孔径的损失,利用四阶累积量的阵列扩展的性质,提出了基于MEMP方法扩展的二维DOA估计算法,该算法增加了阵列的有效孔径,无需进行谱峰搜索。仿真实验证明了算法的有效性。     

独立信号和相干信号DOA估计新方法

传统的波达方向(direction of arrival, DOA)估计算法在独立信号和相干信号同时存在时往往失效或者性能下降;因而寻求可以同时估计独立信号和相干信号的测向算法具有重要意义。基于均匀线阵接收到信号的特点,提出了一种简单有效的独立信号和相干信号DOA估计新方法。该方法首先利用求根多重信号分类(root-mutiple signal classification, root-MUSIC)算法进行DOA估计,并根据相干源对应根的特点来消除相干信号的干扰,从而获得独立信号的波达方向;然后利用阵列接收数据协方差矩阵中独立信号的托普利兹(Toeplitz)特性,从中去除独立信号的数据分量,再利用改进矢量重构和总体最小二乘-旋转不变子空间(total least squareestimation of signal parameters via rotational invariance technique, TLS-ESPRIT)算法来估计相干信号的波达方向。理论分析和实验仿真结果表明,所提方法具有一定的阵列扩展能力,且计算量小、估计性能好。     

基于虚拟阵元内插的互质阵列目标DOD和DOA联合估计算法

传统算法通常采取舍弃互质阵列的“差联合”阵列形成离散虚拟阵元,只利用其中连续虚拟阵元进行离波方向角(direction of departure, DOD)和波达方向角(direction of arrival, DOA)联合估计,存在自由度提升受限、估计性能不佳等问题。对此,提出基于虚拟阵元内插的互质阵列目标DOD和DOA联合估计算法。首先,将两个互质子阵以零点为中心布列,分别构成双基地多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达的发射阵列和接收阵列,该布阵结构将传统的虚拟阵元由阵列“差联合”结构形式变成“和联合”结构形式,降低了虚拟阵列的冗余度。其次,在形成的虚拟阵元基础上,通过在虚拟阵列孔洞位置内插虚拟阵元使其连续,对于内插的虚拟阵元无实际接收信号问题,基于最小化核范数优化理论,采用协方差矩阵Toeplitz化重建的方式恢复内插虚拟阵元的等价接收信号,利于所有虚拟阵元层面的角度联合估计。最后,针对因角度配对导致的高运算量问题,结合降维多重信号分类(reduced dimension multiple signal classification, RD-MUSIC)算法使角度自动配对,从而减小算法运算复杂度。有效提高了目标分辨力和角度联合估计性能,仿真实验验证了算法的有效性。     

基于投影预变换的快速DOA估计算法

利用信源分布的先验信息,提出了一种基于投影预变换的快速DOA估计算法(projection pretransfor-mation method,PPTM),它将存在阵的输出数据向量变换到低维阵列流形的输出数据向量,降维变换后可明显减小DOA估计算法的运算量,并可提高谱分辨力。基于虚拟interpolate思想,将该方法进一步应用到整个阵列空域,在每一子空域实施降维投影变换,可大大减小谱估计算法的运算量。计算机仿真结果表明,PPTM比常规空间谱估计算法具有更好的分辨性能和更低的信噪比门限。     

基于FFT与MUSIC的改进DOA估计算法

针对MUSIC算法在进行信号波达方向(DOA)估计时谱峰搜索运算量大的问题,提出了一种基于FFT多波束算法与MUSIC算法的联合DOA估计方法。该方法采用FFT多波束算法形成多个波束,近似估计信号DOA,获得对应波束指向,再利用MUSIC算法实现对信号DOA的精确估计。这样就只需在该波束指向对应的空域范围内搜索,减小了DOA估计的运算量。