基于修正ESPRIT算法的二维DOA估计

针对二维ESPRIT算法在求解相干信号的时候存在较大的阵列冗余度,为了降低计算量,提高算法的解相干能力,在双排平行均匀线阵的基础上,介绍了一种二维修正ESPRIT算法.通过对子阵的合并,摒弃了原协方差矩阵中的冗余数据,使得新构成的协方差矩阵的维数比原来下降了近33%,从而降低了特征值分解的维数,并且新构成的协方差矩阵可以对接收数据进行共轭重排再利用.理论分析和仿真实验表明,该算法降低了计算量,提高了对非相干信号的估计准确度,同时具有一定的解相干能力.     

基于特征空间MUSIC算法的相干信号波达方向空间平滑估计

为了高效、准确地估计相干信号的波达方向(DOA),提出了一种基于特征空间多重信号分类(MUSIC)算法的空间平滑估计方法。首先对相干信号进行空间平滑处理,然后对其应用特征空间MUSIC算法进行DOA的精确估计,使其最大限度地利用信号子空间和噪声子空间的信息。本文方法并不影响非相关信号存在时DOA的估计,且还可以对信号源功率进行有效的估计,以提高对小能量信号的成功估计概率。与传统空间平滑算法及修正MUSIC算法相比,本文方法具有更低的信噪比门限和更高的估计精度及分辨力。最后的仿真实验验证了本文方法的有效性和鲁棒性。     

基于四元数MUSIC算法的声矢量传感器阵列二维波达角估计

利用声矢量传感器导向矢量和四元数之间的相似性,推导并建立了以四元数形式表示的导向矢量,给出了声矢量传感器阵的四元数模型,理论分析了导向矢量与噪声子空间的正交性,在此基础上提出了基于四元数MUSIC空间谱的二维波达角估计方法。仿真实验表明,四元数MUSIC算法的分辨力要优于矢量MUSIC算法,在低信噪比下具有较高的DOA估计精度,验证了四元数的正交性优势,同时本文方法不局限于L线阵和面阵,对其他阵型也具有普遍适用性。     

一种估计相干信号波达方向的快速算法

多级维纳滤波器是一种降维算法,提出了一种基于多级维纳滤波器的相干信源估计算法。将多级维纳滤波器引入ESPRIT算法的预处理,通过构造Toeplitz矩阵,满足秩等于信号个数的条件,作为维纳滤波器的预处理的结构。文章提出的算法,不通过特征值分解,得到信号子空间,结合ESPRIT算法,实现相干信号的DOA估计。仿真结果证明了算法的有效性。     

基于MUSIC算法的矢量水听器阵源方位估计

矢量水听器阵的每个阵元同时测量声场中的声压量和质点振速的3个正交分量,相对于声压水听器阵来说,矢量阵获取声场中更多的信息.利用矢量阵所获得的速度场的信息可去除目标方位估计中的180°模糊.多重信号分类(MUSIC)算法是通过对数据协方差矩阵进行本征分解获得信号空间谱估计的方法.本文采用矢量水听器均匀线阵研究了利用MUSIC算法对声源进行方位估计,以提高对源方位的估计精度.仿真结果表明,在SNR=10dB的条件下,相对于常规波束形成器输出,MUSIC空间谱的主波束宽度锐化了30°左右,旁瓣降低了16dB左右,利用MUSIC算法可提高对源的定向精度及对多目标的分辨能力.     

基于信号相位匹配的相干源高分辨方位估计算法

介绍了信号相位匹配的基本原理，给出了利用该原理进行高分辨方位估计的算法，以及不同情况下算法仿真的结果。仿真结果表明这种方位估计算法具有指向性尖锐、无旁瓣的特点，特别在小角度相干源分辨方面具有独特的性能。     

基于均匀线阵的改进MUSIC算法

在相干信源下,传统的MUSIC（MUltiple SIgnal Classification）算法不能准确地估计波达方向。为此,在对传统的MUSIC算法进行研究的基础上,提出了一种改进的MUSIC算法。该算法是将阵元接收的数据做相应的变换,从而得到新的阵列数据,再通过求互协方差等运算,得到新的数据协方差矩阵。同时,对该算法和传统的MUSIC算法进行了仿真,对其DOA（Direction-of-Arrival）估计性能进行比较。仿真实验表明,改进后的算法在相干信源的情况下具有很好的去相干性能,而且没有阵列孔径的损失。能精确地估计信号的波达方向。     

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．     

基于MUSIC算法的双平面阵列天线DOA估计

提出一种由两个平面阵列天线相互垂直放置而组成的双平面阵列天线,并对此双平面阵列天线模型进行数学建模及理论构建.阐述了MUSIC算法的基本原理并进行了具体分析.利用MUSIC算法对此阵列天线进行了三维空间D()A估计,其中对每一个平面阵列分别估计出三维空间到来角中的两个参数;并利用此双平面阵列天线D()A估计的特点,对三...     

基于粒子群优化算法的相干信源波达方向估计

利用粒子群优化算法和在解决优化问题的优势和广义极大似然测向的优点,提出了一种估计相干信源波达方向的新方法.对于所提出的测向算法,人射的信源可以是独立信源,也可以是多相干信源的混合,对阵列的几何结构也没有任何约束,而且它分辨的信源数还可以大于阵元数.为了有效地对所提出的测向代价函数进行拟合,把高斯异策略引进粒子群算法中,提出了一种可快速多维搜索的随机变异粒子群算法.仿真结果表明:与基于遗传算法的相干信源波达方向估计方法相比,基于粒子群优化算法的波达方向估计在收敛速度和估计精度上都有优势,有很好的可行性和有效性.     

非圆信号的二维相干测向新方法

传统的二维相干测向算法都是针对圆信号提出的,且要求大快拍数和较多阵元数,在低信噪比时估计性能较差.通过充分利用非圆信号的特点和L型阵列的结构优势,提出了一种非圆信号的二维解相干新方法.该方法利用阵列接收信号数据及其共轭信号数据,重新构造阵列接收数据矩阵,有效地扩展了阵列孔径;同时,提出了一种修正的空间平滑技术进行解相干,最后采用ESPRIT算法实现相干信号的二维DOA估计.所提方法具有阵列利用率高的优点,能够有效弥补传统二维测向算法阵列利用率低的缺点,提高了ESPRIT算法在低信噪比时的估计性能.实验仿真结果表明,所提方法能够有效实现二维相干信号估计并且估计性能优良.     

基于改进MUSIC算法的二维DOA估计方法

提出了一种改进的二维MUSIC算法,该算法通过重构阵列接收数据协方差矩阵来降低入射信号源间的相关性,抑制信号子空间向噪声子空间的扩散,从而解决用MUSIC算法估计相干信号源到达方向(DOA)时的漏估计问题.该方法不仅对相关信号源的DOA估计有好的特性,也可以提高非相关信号源的DOA估计特性,而且计算量也没有大的增加.仿真试验证明了改进算法的有效性.     

基于辅助阵元的宽带相干信源DOA估计快速算法

针对阵列互耦误差存在的情况,基于宽带信号互耦模型,提出一种基于辅助阵元和传播算子的宽带信号处理算法.该算法在互耦矩阵未知的情况下,利用辅助阵元可以直接对宽带信号进行聚焦,并且在构造聚焦矩阵和获得噪声子空间时利用传播算子不需要进行特征值分解,因而极大地降低了运算量.仿真结果表明了存在阵列模型误差时本算法的有效性和稳健性.     

一种新的波达估计方法

分析了目前常用的波达角估计算法,研究了等距线阵和圆阵的特点,指出其存在关于横轴镜像对称信号源的空间模糊性,利用等距T型阵克服了这一困难。提出了一种新的基于训练序列波角达估计新算法,新算法基于如下假设:各个信号源的训练序列互相正交,并且各个信号源都是幅度为1的恒模信号。该文给出了新算法的数学推导过程,得到一个简单的波达角估计公式。应用Matlab对新算法进行了仿真,仿真结果表明新算法能够快速、精确地估计波达方向。     

一种改进的宽带DOA估计算法

针对现有宽带相干信号源DOA估计算法（CSM）存在依赖于初始值的选取以及需要先验信息等缺陷,提出一种改进算法——自聚焦算法.通过建立均匀线阵以及十字阵模型,推导了自聚焦算法,证明了自相关矩阵为正定时聚焦矩阵是一个酉矩阵,不会产生任何的聚焦损失.最后对自聚焦算法和CSM算法进行了仿真.仿真结果验证了自聚焦算法的有效性;与CSM算法相比,自聚焦算法可以有效解决相干信号源的问题,具有更好的鲁棒性.     

FD模型的误差分析及性能改进

以宽带ＦＤ（ＦｒｅｑｕｅｎｃｙＤｅｐｅｎｄｅｎｔ）模型为基础,讨论了该模型中源真实方位对方位估计性能的影响,指出源方位远离阵法线方向时,估计误差增大,分辨性能下降。通过分析空间协方差矩阵的特征结构,从数学上解释了此现象产生的原因,从而提出聚焦ＦＤ算法（ＦＦＤ：ＦｏｃｕｓｅｄＦｒｅｑｕｅｎｃｙＤｅｐｅｎｄｅｎｔ）作为改进。理论与仿真证明了聚焦的有效性。     

一种改进的SRP-PHAT宽带信源DOA估计算法

针对离散联合可控响应功率和相位变换（DSRP-PHAT）算法用于宽带信号DOA估计时精度不稳定问题,在线性阵列条件下提出了一种改进算法（IDSRP—PHAT）．该算法首先计算各时延对应的角度,对其进行排序,然后通过滑窗法计算波束功率并反推得到波束角度,最后在峰值搜索中采用加权求和的方式估计DOA．仿真实验表明,相比DSRP-PHAT算法,IDSRP-PHAT算法提高了平均估计精度,同时也消除了不同DOA带来的精度差异．     

适于相干信号DOA估计的改进矩阵差分方法

提出一种适用于色噪声背景下窄带信号的波达方向估计方法. 假设未知色噪声协方差矩阵具有对称的Toeplitz结构,利用线性变换改变阵列协方差矩阵,并与阵列协方差相减,理论上消除了噪声对算法估计性能的影响. 新差分算法适用于信号不相干或仅有2个信号相干的波达方向估计. 当相干信号多于2个时,通过与空间平滑算法结合,拓展了算法的应用范围. 与传统差分算法相比,新算法避免了“伪”波达方向估计,降低了计算复杂度. 仿真实验结果表明,新算法具有优越的估计性能.     

基于循环自相关的DOA估计方法研究

为了克服传统信号DOA估计的不足,提高信号的选择性和分辨率,文章给出了基于循环均值阵列信号模型.根据该信号模型,运用最小二乘得到了对源信号方向进行估计的有效算法.该算法利用信号的循环平稳特性去除接收信号中的非循环平稳信号和不同循环频率的循环平稳信号,用循环统计量方法替代传统的二阶统计量方法,得到很好的DOA估计效果.计算机仿真结果证明,该算法在不同角度下具有很好的估计一致性和噪声抑制性.与其他的DOA估计算法相比,计算量较小,同时处理的对象既可以是窄带信号也可以是宽带信号,具有很好的实际应用价值.