一种混合网台跳频参数盲估计算法

针对低信噪比（SNR）和复杂电磁环境条件下跳频参数估计精度低及算法复杂度高的问题,提出了一种短时傅里叶变换（STFT）和平滑伪魏格纳分布（SPWVD）的组合时频分析方法.该算法首先利用STFT将天线接收信号变换到时频域,并对时频信号进行自适应降噪处理;通过自适应聚类算法进行频率的精估计;提取时频信息并剔除各类干扰,再通过网台分选后得到各类网台跳时粗估计;最后采用SPWVD及修正后的截断门限进行跳变时刻的精估计.仿真结果表明,该算法在混合网台和低SNR条件下,跳频参数估计精度较高,算法复杂度较低,有效解决了实际跳频通信系统存在频率转换时间条件下的参数估计问题.     

OFDM信号的DOA估计

通过分析研究了在 OFDM的频率选择性多径衰落的信号环境下进行 DOA估计的方法 ,针对于正交频分复用 (OFDM)信号的 DOA估计 ,提出了利用 OFDM信号的共轭循环相关等特性 ,对输出信号矩阵进行零点预处理 ,采用 ESPRIT和 MUSIC方法估计信号的 DOA.理论分析和计算机仿真实验均表明了这种方法的有效性     

基于改进稀疏度自适应匹配追踪算法的压缩感知DOA估计

由于传统子空间类算法在少快拍数、低信噪比(signal noise ratio,SNR)、信源相干等条件下波达方向(direction of arrival,DOA)估计精度低甚至无法估计,因此,研究压缩感知理论在DOA估计中的应用.针对稀疏度自适应匹配追踪算法在噪声环境下无法有效估计以及选择大的初始步长会导致过估计的问题,在该算法的基础上进行改进,利用迭代残差的变化规律优化算法的迭代终止条件,同时通过对步长大小进行自适应调整来快速准确逼近信源稀疏度.仿真结果表明,所提算法具有估计精度高、运行速度快、对噪声有较好的鲁棒性等优势,促进实际情况下压缩感知与DOA估计的进一步融合.     

基于FFT的数字多波束测向算法研究

低信噪比下的高精度DOA估计是信号处理中的一个难点,传统的DOA测量方法和现代空间谱估计算法只适用于高信噪比环境。该文将传统的振幅测向法、数字多波束形成和FFT相结合,提出了一种基于频域处理的振幅测向算法,仿真实验表明该算法在信噪比为0~-25 dB的噪声环境中可以进行高精度DOA估计。     

冲击噪声背景下的DOA估计新方法

现有冲击噪声背景下的波达方向(DOA)估计方法都是基于分数低阶统计量提出的,其求解比传统的二阶矩方法复杂.为此,根据冲击噪声的幅值特性,通过对阵列接收数据进行去冲击预处理,提出了一种冲击噪声背景下的DOA估计新方法.该方法首先估计出阵列接收数据中信号成分的幅值上限,然后对阵列接收数据进行去冲击处理,从而利用传统的二阶矩方法来实现DOA估计.理论分析和仿真实验结果表明,所提方法无需求解分数低阶统计量,计算简便,估计精度高,且在强冲击噪声环境下仍然具有良好的估计性能.     

双基地MIMO雷达相干源角度估计方法

针对双基地多输入多输出(MIMO)雷达的相干源角度估计问题,分别在空间高斯白噪声和空间高斯色噪声背景下提出基于降维波达方向(DOA)矩阵的角度估计方法.首先对MIMO雷达相干目标的回波进行解相干处理;然后分别在两种噪声背景下构造DOA矩阵,并利用其与信号子空间的关系得到降维DOA矩阵,有效降低了原DOA矩阵法的运算量.之后利用降维DOA矩阵的特征参数与待估参数间的特定关系实现目标离开方向(DOD)和波达方向(DOA)的联合估计.该方法无需二维谱峰搜索,在两种不同噪声背景下均能有效估计相干源的二维角度并实现自动配对,且在接收阵列为非等距线阵的条件下仍具有适用性.仿真实验验证了该方法的有效性.     

DS_CDMA系统中的DOA估计算法研究

DS-CDMA系统中,智能天线方向图的形成必须依赖于对移动台的到达方向估计.为精确估计来波方向,首先分析研究了适用于DS-CDMA系统的DOA估计的传统算法:MUSIC算法和ESPRIT算法.这两种算法基于子空间分解,运算量大,不易于实时实现.提出使用两种基于MUSIC算法和ESPRIT算法的改进算法进行DOA估计,计算量大大降低.通过模拟实验证明,在CDMA系统多径信号环境下,两种改进算法易于实时实现.     

波达方向(DOA)估计方法的研究

本文在介绍传统的DOA估计技术基础上，针对其不足之处，介绍了近年来DOA估计中出现的新的信号处理技术，主要包括高阶累积量、高阶谱技术、时频分析技术、循环平衡信号分析与处理技术等，并介绍了这几种方法的主要基本思想及应用背景。最后给出了MUSIC算法、ESPRIT算法及基于累积量的DOA估计算法的仿真结果。     

基于分频过零点探测的双耳声源定位

提出一种基于分频过零点探测的双耳声源定位的方法.为了估计ITD,通常方法是利用左右耳瞬间神经发放率的互相关运算求得.可是,这些方法由于涉及互相关运算需要高运算复杂性.而且在噪声多源环境下容易遭受ITD估计的不准确性.在提出的方法中,估计ITD值是通过在采样ITD直方图上加权SNR获得,其SNR估计值是由ITD采样的偏差计算出.因此该方法能提供声源方向的准确估计和噪声鲁棒性.为了证明该方法的有效性,在各种噪声环境下进行了声源定位仿真实验,其结果证实了声源方向估计的准确性和噪声鲁棒性,并且与通常的互相关法相比能够提供显著少的计算复杂性.     

基于主动时反的浅海目标DOA估计优化算法

将时反技术应用到浅海目标DOA估计中,提出基于主动时间反转(active time reversal,ATR)的浅海目标DOA估计优化方法,可有效解决多径、低信噪比条件下的目标DOA估计问题。采用经典射线模型,结合阵列信号处理理论,建立了基于均匀线列阵的常规多径DOA估计模型和主动时反多径DOA估计模型,利用Capon算法对所建模型进行了仿真验证,并做了对比分析。仿真结果表明:在低信噪比情况下,主动时反方法可以更好地估计出目标的角度,其分辨率更高,抑制旁瓣的能力更强。     

循环与非循环混合信号源快速DOA估计与识别方法

在日益复杂的信号环境中,阵列信号处理需要面对循环和非循环混合信号源的情况越来越多。针对循环和非循环混合信号源的情况,分析了混合信号源条件下的子空间特征,提出了一种混合信号源条件下的快速波达方向估计与识别方法,有效地利用了混合信号源中的非循环特性。理论分析和仿真实验结果表明,波达方向估计结果的分辨率不仅较于常规方法有所提高,而且可处理的信源数目大于阵元数目,具有较强的过载处理能力。     

一种未知信源数的共形阵DOA算法

针对目前绝大多数共形阵波达方向估计算法需要进行信源数估计且波达方向估计性能易受信源数估计误差影响的问题,提出了一种引入虚拟期望信号的未知信源数共形阵波达方向估计算法.在介绍共形阵窄带信号接收模型及自适应波束控制原理的基础上,利用最大信干噪比准则下的最优权矢量对引入虚拟期望信号后的阵列接收数据进行加权处理,以阵列输出的信噪比作为波达方向估计参数,从而实现来波信号的准确估计.整个过程不需要以信源数作为先验知识,避免了波达方向估计过程中信源数的判断环节.对所提算法进行了仿真实验,结果表明,该算法是有效可行的,且其性能要优于MUSIC算法.     

Propagator method for multiple-parameter estimation of LFM signal for conformal array antenna

A multiple parameter estimation method for the LFM signal for the conformal array antenna is presented. By employing the energy focusing property of certain-ordered-FRFT to the LFM signal, multiple components blended in received data are separated in the FRFT domain, and hence the simplified data model is acquired, because of which the complicated parameter match is avoided, and then the DOA and polarization estimation is performed by using the PM algorithm. Benefiting from the avoiding of parameter matching and high dimensional eigen-value decomposition, the complexity and computational burden of the algorithm is remarkably controlled. Simulation results show that the proposed algorithm has an approximate performance with a much lower computation burden than ESPRIT.     

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.     

分布式信号源波达方向估计方法

在多径导致的局部散射信号条件下,利用信号源的一阶近似,提出了一种新的分布式信号源波达方向估计方法。新方法不仅改善了波达方向估计性能,且适用于空间信号分布的函数形式未知、分布函数形式不同的分布式信号源同时存在或其他较复杂的空间信号分布情况。     

无需信源数目的声矢量阵相干源方位估计算法

针对相干源方位估计问题,本文在PVFS（Particle Velocity Field Smoothing）算法的基础上,提出一种新的算法。该算法通过对PVFS算法构造出的协方差矩阵进行特征值分解,利用得到的特征值及特征向量构造新的噪声子空间,然后运用子空间原理实现相干源的方位估计。该算法无需已知相干源的信源数目且不会损失阵列孔径,具有较好的相干源方位估计性能,计算机仿真结果验证了本文算法的有效性。     

基于电磁矢量传感器阵列的空间谱估计

提出了基于电磁矢量传感器阵对非相关信源的Capon和Music空间谱的解析表达式.对比基于电磁标量传感器的空间谱,分析了基于矢量传感器阵的DOA(D irection ofArrival)估计方法的改善.根据阵列信号处理原理,对单个电磁矢量传感器分析,并进行DOA估计.通过计算机仿真表明矢量传感器阵对DOA估计比标量传感器阵有更高的分辨能力.     

A Time-Frequency Associated MUSIC Algorithm Research on Human Target Detection by Through-Wall Radar

In this paper, a time-frequency associated multiple signal classification (MUSIC) algorithm which is suitable for through-wall detection is proposed. The technology of detecting human targets by through-wall radar can be used to monitor the status and the location information of human targets behind the wall. However, the detection is out of order when classical MUSIC algorithm is applied to estimate the direction of arrival. In order to solve the problem, a time-frequency associated MUSIC algorithm suitable for through-wall detection and based on S-band stepped frequency continuous wave (SFCW) radar is researched. By associating inverse fast Fourier transform (IFFT) algorithm with MUSIC algorithm, the power enhancement of the target signal is completed according to the distance calculation results in the time domain. Then convert the signal to the frequency domain for direction of arrival (DOA) estimation. The simulations of two-dimensional human target detection in free space and the processing of measured data are completed. By comparing the processing results of the two algorithms on the measured data, accuracy of DOA estimation of proposed algorithm is more than 75%, which is 50% higher than classical MUSIC algorithm. It is verified that the distance and angle of human target can be effectively detected via proposed algorithm.     

A Singular Value Thresholding Based Matrix Completion Method for DOA Estimation in Nonuniform Noise

Usually, the problem of direction-of-arrival (DOA) estimation is performed based on the assumption of uniform noise. In many applications, however, the noise across the array may be nonuniform. In this situation, the performance of DOA estimators may be deteriorated greatly if the non-uniformity of noise is ignored. To tackle this problem, we consider the problem of DOA es-timation in the presence of nonuniform noise by leveraging a singular value thresholding (SVT) based matrix completion method. Different from that the traditional SVT method apply fixed threshold, to improve the performance, the proposed method can obtain a more suitable threshold based on careful estimation of the signal-to-noise ratio(SNR) levels. Specifically, we firstly employ an SVT-based matrix completion method to estimate the noise-free covariance matrix. On this basis, the signal and noise subspaces are obtained from the eigendecomposition of the noise-free cov-ariance matrix. Finally, traditional subspace-based DOA estimation approaches can be directly ap-plied to determine the DOAs. Numerical simulations are performed to demonstrate the effective-ness of the proposed method.     

修正STFD-ESPRIT到达角估计

提出了基于修正空间时频分布(STFD)矩阵的ESPRIT算法以实现对宽带线性调频信号的到达角估计.通过求阵元输出间的互Wigner-Ville分布(XWVD),并以其幅值最大值对应时频点的XWVD值作为修正STFD矩阵对应的元素,则该矩阵具有类似窄带信号阵列协方差矩阵类似的数学结构;在均匀直线阵列下,阵列输出的修正STFD矩阵在利用变换矩阵进行变换后具有平移不变性,为此可应用ESPRIT算法以实现DOA估计.