空间非平稳噪声下的宽带DOA估计算法

投影子空间正交性测试(TOPS)法是利用子空间的正交性实现宽带信号DOA估计,而在空间非平稳噪声环境下子空间的正交性条件不再满足,尤其是在低信噪比或低快拍条件下子空间估计将出现较大误差,TOPS算法性能将急剧下降。针对该问题,提出了一种空间非平稳噪声下宽带DOA估计算法。该算法首先通过构造特殊对角矩阵将噪声从数据协方差矩阵中剔除,从而克服非平稳噪声对DOA估计的影响;然后利用平方TOPS法实现宽带信号DOA估计,消除了传统TOPS算法中的伪峰。该算法适用于空间非平稳噪声背景及低信噪比环境,提高了对角度相近目标的分辨性能;仿真实验表明了该算法的有效性。     

一种新的宽带DOA估计方法

提出了一种新的宽带DOA估计方法:频域子空间正交性测试方法(TOFS:Test of orthogonality of frequency subspace).该方法通过同时测试频域信号共同带宽内各频段噪声子空间与阵列流形之间的正交性来进行DOA估计.与宽带相干信号子空间方法不同,TOFS方法不需要任何初始值的预估及聚焦操作.与宽带非相干信号子空间方法也不同,TOFS方法同时测试各频段噪声子空间与阵列流形之间的正交性.本文仿真了TOFS与IMUSIC、CSSM、TOPS的性能比较.仿真结果表明TOFS方法在中等信噪比以上时有较好的性能,且避免了TOPS方法中常出现的伪峰.     

一种快速的宽带相干源DOA估计算法

在现有的投影子空间正交性测试(TOPS)基础上,提出了一种解决宽带相干信源的快速空间谱估计的新方法。该方法通过将窄带快速子空间算法和能量门限算法相结合运用到频域子空间正交性测试算法中,对每个过门限的窄带信号运用窄带快速子空间算法,将共轭重构运用到TOFS算法对宽带相干信号进行目标达到方向(DOA)估计。该算法不需要角度和参考频率的预估计,且去相关处理简单易实现,运算量降低,是一种快速的宽带相干源DOA估计算法。通过计算机仿真结果,验证了该算法在信噪比6 dB以上有较小的均方根误差及较高的分辨概率。     

基于TOFS的宽带信号波束空间DOA估计

频域子空间正交性测试(TOFS)方法是宽带信号DOA估计的一类重要算法。TOFS无需进行聚焦,避免了角度的预估计,在中等信噪比时性能较优,但该方法信噪比门限较高。文中利用均匀线阵模型,将波束空间方法应用于TOFS算法,在降低分辨信噪比门限的同时减少了TOFS算法的运算复杂度。通过仿真验证了新方法性能优于TOFS算法。     

应用于波束域的改进TOFS算法

频域子空间正交性测试（TOFS）算法是一种较新的宽带信号高分辨到达角估计方法。该方法通过角度和频率构造向量,判断该向量和各个不同频点上的噪声子空间的正交性程度来进行角度估计,摆脱了预估角度的束缚,从而避开了构造聚焦矩阵的处理过程,但是该方法不具备处理相干信号的能力。针对此问题,将矩阵共轭重构算法与 TOFS 算法相结合,提出了一种改进的 TOFS 算法。改进后的算法能很好地估计出相干信号的方位,并且提高了算法精度。阵元数对算法的运算量影响较大,随着阵元数的增多,算法的运算量会急剧增大。将改进后的 TOFS 算法应用于波束域中,运算量大大降低,并且没有影响其在阵元空间中的性能。仿真实验结果证明了该改进算法的估计性能优于原算法。     

一种新的宽带信号DOA估计算法

本文针对均匀线性阵列,在正交投影子空间(TOPS)算法的基础上,提出了一种新的宽带非相关和相干信号的DOA估计算法。首先,利用TOPS算法直接估计出宽带非相关信号的DOA;其次,在各个频率点,使用空间差分技术消除非相关信号和噪声的分量,并构造新矩阵;最后,对新矩阵进行空间平滑操作,再利用TOPS算法估计出宽带相干信号的DOA。由于分开估计宽带非相关信号和相干信号的DOA,算法适用于信号个数多于阵元个数的场合。计算机仿真结果证明了算法的有效性。     

宽带相干信源DOA估计算法

针对现有宽带相干信源DOA估计算法存在的问题,提出了一种解决宽带相干信源空间谱估计的新方法。简述了宽带阵列信号模型以及投影子空间正交性测试(TOPS)方法,并深入分析了TOPS不能适应相干信号的实质。通过将矩阵共轭重构算法引入TOPS算法中,解决了TOPS算法不能处理相干信号的问题。此方法不仅提高了抗相干信号的能力,而且在聚焦中不需要角度的预估计。数值仿真实验结果验证了该方法的有效性。     

宽带子阵域特征空间稳健对角减载波束形成

针对宽带子阵域自适应波束形成器在实际使用中稳健性下降、对弱信号的检测能力受信噪比限制的问题,提出了一种宽带子阵域特征空间稳健对角减载自适应波束形成方法.首先提出利用子阵域特征空间投影法修正导引向量并得到球形不确定集的估计,再利用RCB（Robust Capon Beamformer）算法得到约束条件下的最优权值.另一方面,利用子阵域互谱密度矩阵的最小特征值作为子阵域非相关噪声功率的估计并进行对角减载,以最优权值对减载矩阵波束形成得到子带波束输出,对每个窄子带重复上述处理,再将结果非相干叠加即可得到本文方法的最终结果.理论及实验分析表明方法能提高自适应波束形成器的稳健性及输出信噪比.     

基于CSM的波束域宽带DOA估计方法

宽带相干子空间方法（CSM）是宽带DOA估计中一类重要算法，但该方法对DOA预估较为敏感。波束域方法解决了窄带高分辨处理方法实用化过程中所遇到的一些问题，例如，降低了运算量，降低了算法的信噪比门限，易于消除模型误差等。新方法将波束域算法与宽带相干子空间方法结合，降低了算法的信噪比门限，减小了算法的运算量，降低了对DOA预估精度要求。仿真结果证明了算法的有效性。     

基于空间重采样的宽带DOA估计新算法及其性能分析

首先介绍了宽带阵列信号模型,然后给出了一种基于空间重采样的新的宽带信号相干子空间处理算法。该算法将均匀线阵看成是连续线阵的离散采样,在各个频率点调整阵列空间采样率,将各频率分量的方向向量聚焦到参考频率上,聚焦后得到单一频率点的数据协方差矩阵,再应用窄带MUSIC算法进行DOA估计,无需预估计波达方向,因此可以避免角度预估计对测向性能的影响。仿真实验表明新算法的性能要优于其他典型算法(TCT,RSS和TLS算法)。文中还给出了分辨率与阵元个数、信噪比之间关系。     

Fast detection and DOA estimation of the unknown wideband signal sources

The direction of arrival (DOA) estimation analysis requires prior knowledge of frequency‐related information of the incident wideband signals, eg, center frequency and bandwidth, which are not available in many cases. This research is based on applications where DOA estimation of the wideband signal source is unknown, eg, in astronomy and unauthorized transmissions. Therefore, this paper has two major contributions. The first contribution is to identify the frequency spectrum of the wideband signals transmitted from an unknown source. The method use edge detection prestage to identify the frequency spectrum of the received signal. The second contribution is to estimate the DOA of the wideband signal at higher accuracy while keeping a minimum computational cost. The estimation of the DOAs was analyzed by measuring the orthogonal relationship between the signal and the noise subspaces of multiple frequency components of the sources. The introduced method utilizes subband as a reference frequency based on the extracted frequency‐related information rather than examining the complete incoming signal spectrum and exploits the spatial information of a few subbands. The introduced algorithm is implemented based on the well‐known method, test of orthogonality of projected subspaces (TOPS). Tests are conducted on a range of wideband signals with extreme values of signal‐to‐noise ratio (SNR). Considerable performance improvement is obtained.     

Efficient wideband source localization using beamforming invariancetechnique

A novel scheme for wideband direction-of-arrival (DOA) estimation is proposed. The technique performs coherent signal subspace transformation by a set of judiciously constructed beamforming matrices. The beamformers are chosen to transform each of the narrowband array manifold vectors into the one corresponding to the reference frequency, regardless of the actual spatial distribution of the sources. The focused data correlation matrix can thus be obtained without any preliminary DOA estimation or iteration. A simplified version of the beamspace Root-MUSIC algorithm is developed and used in conjunction with the proposed method to efficiently localize multiple wideband sources with a linear, equally spaced array. Numerical simulations are conducted to demonstrate the efficacy of the new scheme     

宽带DOA估计的频域时延补偿算法

针对宽带波达方向（Direction of Arrival,DOA）估计中导向矢量的频率不一致问题,提出一种新算法.首先对搜索方向信号进行时延补偿,使其与法线方向信号具有相同的阵列时延特征,同时将其它方向信号当作噪声处理,然后计算子空间的正交性并将其作为该搜索方向上空间谱值,最后给出快速算法以降低运算量.由于滤波器的群时延值不能任意改变,采用频域方法实现时延补偿.新算法不需要预估信号源数目和DOA初值,且仿真结果表明：在信号源互不相关和功率谱密度分布平坦的前提下,新算法分辨率更高、估计误差更小.     

基于空频解耦的宽带DOA估计算法

宽带波达方向(DOA)估计是宽带阵列信号处理领域的热点问题,当宽带信号的距离分辨率与宽带孔径可比拟时,孔径渡越效应会成为影响宽带波达方向估计精确度的重要因素。基于宽带阵列信号在空域与频域间呈现线性耦合的特点,利用梯形变换进行解耦处理,并对解耦后数据相干积累进行 DOA估计。实验结果表明,通过对宽带孔径渡越效应的消除,宽带 DOA估计精确度显著提高。该算法具有较低的计算复杂度和较高的 DOA估计精确度,是一种有效的宽带 DOA估计算法。     

宽带光控阵多波束超分辨测向算法

为了解决多信号并存时多波束系统的测向问题,针对宽带光控阵幅度加权和时延控制的多波束形成方式,提出了一种宽带波束域超分辨测向算法。建立了宽带光控阵多波束数据模型,首先将接收数据变换到频域,进行频谱分析,然后选择较大信号频率分量分别进行超分辨谱估计,最后将各频点估计结果融合得到最终的估计值。分析了波束参数的选取,包括波束数目、波束间隔以及幅度加权方式对算法性能的影响。算法能够分辨同时达到多波束系统的多个信号,仿真实验验证了算法的有效性和正确性。      

空间任意阵的多宽带信源定位算法性能研究

针对宽带信号非平稳特性,以及常用宽带DOA估计算法要求信源个数是已知的情况,提出一种新的基于空间任意阵的非平稳信号DOA估计算法。首先,通过短时傅里叶变换将信号转为频域表示,然后构造阵列频域数据模型,最后利用短时功率谱矩阵的联合对角化特性实现宽带信号的波达方向估计。本文对提出的算法进行了理论分析,并在常见阵型（如线阵、十字阵）上进行了仿真和性能分析,仿真结果表明该算法可高分辨率地估计出DOA,并且估计误差小。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,更具实用性。      

Adaptive beamspace focusing for direction of arrival estimation of wideband signals

In this paper, we present an adaptive beamspace focusing technique for the direction of arrival (DOA) estimation of wideband signals. The proposed focusing scheme can perform coherent signal subspace transformation in the beamspace domain without preliminary DOA estimation or iteration. It can maintain low focusing error over a predefined sector-of-interest in the field-of-view (FOV) of the array while adaptively suppressing out-of-sector sources. The beamspace gain outside the sector-of-interest is controlled via additional constraints that provide robustness against moving or suddenly appearing out-of-sector sources. We formulate the adaptive beamspace design problem as a second-order cone program (SOCP) that can be solved efficiently using interior point methods. Numerical simulations are presented showing the superior performance of our approach compared to classical non-adaptive beamspace focusing techniques.     

一种基于矩阵三对角化分解的DOA估计算法

针对DOA（Direction of Arrival）估计在低信噪比的情况下估计性能下降的问题, 根据阵列协方差矩阵共轭对称的特点,采用基于Givens变换的三对角化分解方法对协方 差矩阵进行三对角化,同时利用盖氏(Gerschgorin)圆递推方法准确估计信号子空间的秩, 然后再对三对角 矩阵进行对角化,估计出噪声子空间,利用噪声子空间与导向矢量正交实现波达方向估计, 改善了低信噪比背景下估计的误差性能和稳健性。计算机仿真证明了算法的有效性 。