基于特征波束形成的强弱信号波达方向与信源数估计方法

该文针对强弱信号并存时信源数和弱信号波达方向难以准确估计的问题,提出了一种基于特征波束形成的强弱信号波达方向与信源数同时估计方法。首先估计空域协方差矩阵,对其特征分解后按特征值从大到小调整特征矢量;然后从第1个特征矢量开始,由提出的估计式得到各特征波束的空间谱;最后,通过计算各空间谱的最大值与旁瓣谱峰平均值的比例判断有无信源,最大谱峰对应的角度即为该信源的波达方向估计。与RELAX和JJM方法相比,所提方法无需迭代步骤,无需强信号波达方向精确的先验知识,具有运算量小和弱信号估计精度高的优点,仿真和实测数据处理结果证明了方法的有效性和优越性。     

高信噪比下的信号波达方向估计方法

自适应调零天线被应用于卫星通信和卫星导航领域,对于强干扰情况,方向图在干扰信号方向形成零陷,从而实现干扰抑制。利用自适应调零天线采用的功率倒置LMS自适应滤波算法,可以实现对信号的波达方向估计。新方法利用自适应调零天线实现过程中求得的权矢量,计算方向图,并把该方向图倒数定义为空间谱函数,该空间谱谱峰对应信号波达方向。观察空间谱图并对算法中的步长和信噪比进行分析,结果显示该方法可高分辨率地估计出DOA,并且步长越小,信噪比越大,估计误差越小。相对于已有的MUSIC谱估计方法,该算法无需进行信源个数估计,也无需进行信号协方差矩阵特征分解,实现更为简单。      

基于四阶累积量的EM波达方向估计算法

针对低信噪比（signal-to-noise ratio,SNR）下,经典波达方向估计性能下降的问题,提出将信号的四阶累积量与期望最大化（expectation maximization,EM）算法相结合的波达方向估计算法.该方法引入隐含变量进行更新迭代,并求隐含变量的四阶累积量,构造关于待估波达方向的极大似然函数从而求解出信号的波达方向角.仿真结果表明:本文算法能有效地抑制高斯噪声对信号参数估计的影响,同时能利用迭代来提高估计精度.在低SNR时其估计性能优良,具有很好的稳定性和分辨率,有利于高分辨地估计信号的波达方向.     

一种用于DS-CDMA系统波达方向估计的新方法

本文提出了一种适用于DS-CDMA扩频通信系统的信号波达方向(DOA)估计方法。理论分析和仿真结果表明,该方法能实现用户数远大于自适应天线阵的阵元数的CDMA系统信号波达方向估计。与谱估计法和MUSIC法不同,该方法不需要确知信号源数,且空间分辨率高,计算量小,有较强的实用性。     

相干分布式目标一维波达方向估计方法

在相干分布式目标波达方向估计研究中,角信号分布函数一般具有共轭对称性.在角分布函数的数学形式未知,或角分布函数形式不同的信号源同时存在的情况下,本文提出了搜索极小最小特征值(噪声子空间)或极大最大特征值(信号子空间)的分布式目标一维波达方向估计方法,并分析了分布式目标波达方向估计的模糊性问题.     

基于改进多信号分类算法的波达方向估计

针对传统波达方向估计算法在低信噪比条件下性能表现不佳的问题,本文提出了一种基于改进多信号分类的波达方向估计算法。本文首先对多信号分类算法的不足进行分析,并采用时间平滑技术构建相关矩阵,然后采用相关矩阵建立空间谱函数达到波达方向估计,最后采用仿真实验对算法的性能进行测试。结果表明,本文算法可以快速准确的估计出多个信号的波达方向,降低了波达方向估计误差,而且性能远远优于其它改进多信号分类算法。     

基于自适应步长萤火虫-多重信号分类算法的低空目标波达方向估计

该文针对传统多重信号分类算法(MUSIC)不适用于低空多径环境下目标波达方向(DOA)估计且谱峰搜索计算量大的问题,在解相干基础上,提出一种基于自适应步长萤火虫算法的多重信号分类算法.该方法通过对快拍数据协方差矩阵虚拟平滑实现多径信号的完全解相干和满秩相关矩阵的构造,利用自适应步长萤火虫算法实现谱峰搜索和目标角度估计.仿真结果表明,新方法能够在无孔径损失的情况下较好克服低空多径效应影响,快速、精确地估计目标波达方向.      

阵列误差下的波达方向估计

由于阵列误差的存在会降低波达角的估计精度,重点研究了迭代求解混合范数约束下的稀疏谱以提高估计精度。考虑一维线性阵列,首先建立了统一的优化函数,高精度地估计信号子空间;然后推导了误差矩阵向量化的方法,简化求解耦合误差和幅相误差的过程;最后推导了Khatri-Rao积下的扩展正交导向矢量,根据优化函数迭代求解空间谱估计。对比不同方法估计参数的均方根误差表明,通过设计优化函数迭代求解阵列误差、波达角等参数的精度较之现有方法有一定的提高。     

宽间距麦克风阵列迭代信噪比加权聚合角度谱方法研究

针对宽间距传声器阵列在混响环境下的多声源波达方向(DOA)估计问题,基于弥漫噪声模型研究了一种能有效抑制空间混叠影响的迭代信噪比加权聚合角度谱方法.该方法利用声源信号的时频稀疏和短时正交性,在每个时频点针对空间混叠周期的频变特点迭代消除各个真实声源在时频局域角度谱中的伪峰,从而在最终的聚合角度谱中有效抑制了空间混叠影响.在混响条件下针对不同声源数目进行了仿真实验,结果验证了所述方法的有效性.     

基于盲波束形成的分布式目标波达方向估计方法

在分布式目标波达方向估计问题中,空间信号分布函数一般具有共轭对称性.本文提出了一种新的盲波束形成方法,不用进行多维参数搜索,不要求已知空间信号分布的具体函数形式,并适用于分布函数形式不同的分布式目标同时存在的情况.仿真实验结果表明,这种方法的波达方向估计性能对信号源的分布特性不敏感.     

多级恒模在强干扰下弱信号测向中的应用

当两个信号功率相差较大时,常规的空间谱估计算法往往不能估计出弱信号的DOA。文中将多级恒模阵列系统应用于强信号存在下弱信号的测向中,并在恒模阵列的自适应对消器部分推导了基于递归最小二乘的迭代公式,最后给出了弱信号测向算法的具体步骤。仿真结果表明此方法是有效的。     

一种均匀圆阵子阵干扰抑制DOA估计算法

常规空间谱估计算法在强干扰背景下往往无法正确估计弱信号的来波方向。针对此问题,本文提出了一种均匀圆阵子阵干扰抑制波达方向估计算法。将整个阵列划分为若干个子阵,利用提出的最小二乘波束形成算法分别对子阵波束加权以抗干扰,加权后的子阵可以看作是一个‘有向阵元’,将它们组成一个新的虚拟阵列,再进行超分辨谱估计。该方法通过子阵波束形成抑制强干扰,子阵输出中消除了强干扰分量,因此能够实现弱信号波达方向的正确估计,同时弱信号到达角估计的成功概率也得到了提高。最后计算机仿真实验验证了本文算法的有效性和正确性。      

强干扰背景下相干弱目标DOA估计算法

针对强相干干扰环境下弱信号的DOA估计问题,提出了一种小采样数的相干信源DOA估计算法。该算法首先通过修正的Toeplitz算法实现了对相干目标的解相干,然后基于干扰阻塞法剔除了强干扰的影响,从而可获得真实的弱信号空间方位。所提算法对非平稳噪声有较好的抑制性能,可适用于小采样数的环境。此外,该算法相对松弛算法、高阶累积量算法等信号分离方法,具有运算量小的优势。计算机仿真结果表明,新算法具有较好的测向性能,能在电子战环境下有效估计出目标信源的空间方位。     

强干扰背景下相干弱信源DOA估计方法

当2个信号功率相差较大时,常规的空间谱估计算法往往不能估计出弱信源的波达方向(Direction of Arrival,DOA)。针对该问题,文中基于强干扰和弱信源对应的特征矢量具有保向正交性这一特性,提出了一种强干扰背景下相干弱信源DOA估计方法——特征矢量剔除法。相比于其他算法,该算法最大的优点是无需预知强干扰的方位及数目信息,实施简单,运算量较小。计算机仿真结果证明了所提算法的正确性和有效性。     

宽带强干扰背景下的弱信号源DOA估计方法

在宽带弱信号DOA估计中,当强干扰与弱信号的方向角很接近时,弱信号被强干扰所掩盖而无法检测出弱信号的方向。文中提出了一种先对数据进行干扰相消预处理,再采用MUSIC算法估计弱信号DOA的方法。仿真结果证明了该方法的有效性。     

宽带独立信号和相干信号的DOA估计

当独立信号和相干信号共存时,传统四阶累积量方法无法估计出宽带相干信号的来波方向(DOA),针对这个问题提出了一种新方法。该方法首先通过离散傅里叶变换,将宽带阵列接收数据分解为若干个窄带信号,构造出各个窄带频率处的自相关矩阵,再通过MUSIC(Multiple Signal Classification)算法估计出各个窄带信号的DOA,将各个窄带信号的空间谱相加求平均,通过谱峰搜索得到宽带独立信号的DOA;然后分离出独立信号的信息,构造出一个只包含宽带相干信号信息的矩阵,最后通过稀疏重构的方法估计出相干信号的DOA。计算机仿真结果证明该算法的正确性和有效性。     

采用Radon-Wigner变换的二维波达方向估计

针对宽带多线性调频信号2维波达方向(2-D DOA)估计精度低的问题,该文提出了一种基于Radon-Wigner变换(RWT)的2-D DOA估计方法。该方法利用RWT在多目标环境下能够有效抑制交叉项干扰和噪声,具有很好的时频汇聚性特点,通过峰值搜索确定目标个数并重构信号阵列,最后利用MUSIC空间谱分析方法实现了对多个LFM信号的2-D DOA估计。仿真实验表明,基于RWT的DOA估计方法能对非平稳信号进行有效的2-D DOA估计。     

DOA估计算法评价准则在不同功率入射信号下的修正

针对复杂电磁环境中信号功率对入射信号波达方向（DOA）估计的影响问题进行研究,发现用于DOA估计算法性能分析的经典评价准则对不同功率入射信号存在局限性。针对该问题,首先证明了强信号功率会影响弱信号DOA估计性能,得到强信号功率增加会导致弱信号功率克拉美罗界上升,即弱信号DOA估计的均方根误差增加。然后分析了DOA估计算法的经典评价准则对分辨不同功率入射信号存在的局限性,通过蒙特卡洛实验验证了经典评价准则对分辨不同功率入射信号存在较大误判率,当弱信号信噪比低于5dB时,其误判率大于50%。最后本文提出了DOA估计算法新的评价准则,并仿真证明了新准则较经典准则更适用于分辨弱信号信噪比较低时的不同功率入射信号。所提出的评价准则可为基于空间谱估计的DOA估计算法性能分析提供参考依据。      

共形阵列幅相误差校正快速算法

基于子空间的联合迭代算法可以实现对空间信源方位和阵列幅相误差参数的联合估计。当对共形阵列进行幅相误差校正时,由于其空域导向矢量不具有Vander monde结构,导致快速高分辨空间谱估计方法无法直接应用,而利用2维谱峰搜索实现空间方位估计的运算量较大,限制了算法在共形阵列上的应用。针对此问题,该文提出一种借助虚拟阵列实现共形阵列幅相误差校正的新方法。该方法利用虚拟阵列的特殊结构快速实现对信源的DOA估计,省去了谱峰搜索过程,因而运算复杂度低,便于工程实现。理论分析和仿真结果验证了所提算法的有效性,可为共形阵列的工程应用提供参考。     

基于STFD&SCMUSIC的多跳频信号DOA估计与网台分选

为了在欠定条件下利用跳频信号的空域特征参数进行网台分选,该文提出一种基于STFD&SCMUSIC的跳频信号DOA估计算法。首先在时频域提取跳频信号的有效跳(hop),并建立该hop的空时频矩阵(STFD);然后在MUSIC算法基础上,利用噪声子空间降维思想构造SCMUSIC空间谱;最终通过半谱搜索实现DOA快速估计,进而利用DOA信息完成信号的分选;同时为了提高低信噪比算法的性能,采用形态学滤波的方法对时频图进行修正,在修正的时频图上完成跳频信号有效hop的提取。理论分析和仿真实验表明了该算法的有效性和良好的估计性能。