基于STFT的相干宽带调频信号2-D到达角估计

宽带调频信号(FM)作为具有宽频带和时变方向向量的非平稳信号,其到达角的估计具有较大的难度。该文利用短时傅里叶变换(STFT)和宽带调频信号的时频聚焦性建立了新颖的空间时频分布方程,并利用矩形平面阵数据的分维结构和基于矩形平面子阵堆栈的奇异值分解法估计了相干宽带FM信号的2-D到达角。理论分析和仿真实验表明了算法的可行性。     

基于对称阵列Wigner-Ville分布的宽带线性调频信号AOA估计

本文提出了基于对称阵元Wigner-Ville分布(WVD)的宽带线性调频信号到达角(AOA)估计算法。该算法利用对称阵元输出延时参数的互补性和Wigner分布定义提取宽带信号方向向量,建立了新的空间时频矩阵。借助线性调频信号Wigner分布的良好时频聚集特性,适当选取时频点实现了对各个信号AOA的逐一估计。在新的空间时频矩阵模型基础上给出了基于信号子空间投影的AOA估计方法。它不需要对AOA的初始估计、聚汇和插值,减少了计算量,提高了精度,仿真实验证明了算法的有效性。     

利用空间时频分布实现宽带FM信号2-D到达角估计

提出了一种新的宽带FM信号二维到达角估计方法。本算法将L型天一阵两个臂的空间时频分布矩阵分别进行相干信号子空间平滑处理，并用子窨 方法实现方位和俯仰角估计，计算机仿真证实了算法的有效性。     

基于时频分析的雷达信号到达角估计

现有的空间时频分布(STFD)的信号表示只适用于窄带、连续信号的分析，而雷达侦察系统要求对脉冲、线性调频等信号同时进行到达角(DOA)、频率和信号时域参数的估计。本文给出了现有空间时频分布对雷达信号DOA估计的条件，并提出了基于修正STFD矩阵的DOA估计算法。通过对各阵元输出作时频分析，估计信号的频率参数，然后据此构造方向向量和修正STFD矩阵，即可构造MUSIC空间谱。该算法不受基于现有STFD算法的条件限制。     

基于时频子空间分解的宽带线性调频信号DOA估计

针对具有时变方向向量的宽带线性调频信号,该文建立了基于短时Wigner-Ville分布(WVD)的空间时频分布矩阵,通过对各个空间时频矩阵的特征分解获得对应的信号子空间和噪声子空间,给出了基于时频子空间投影实现多个时频点综合估计信号DOA的算法。利用空间时频分布的前后向平滑解决了具有相同时频特性信号的均匀线阵DOA估计问题。算法不需要聚汇和插值等复杂的矩阵变换,精度较高,计算简便.仿真实验显示该算法性能显著优越于基于矩阵插值的宽带调频信号DOA估计算法.     

基于循环平稳特性的源信号到达角估计方法

分析了SC-SSF算法的不足,给出了统一的循环频域阵列信号模型,并推导得到了一般化的基于信号循环平稳特性的源信号到达角估计方法——GSC-SSF算法,该算法克服了SC-SSF算法的不足,具有更好的实用性.仿真试验比较了两种方法的估计性能,仿真结果说明了所给方法的有效性.     

时空欠采样线性调频信号参数及其二维到达角联合估计

针对宽频段(2-18GHz)内非平稳来波信号的参数估计和测向问题,提出一种时空欠采样线性调频信号参数与二维到达角联合估计方法。该方法首先用时域解线调方法估计调频斜率,然后在分数阶傅里叶变换(FRFT)域进行滤波,实现信号提取。利用参考阵元及其延时通道进行无模糊初始频率估计,通过构建FRFT波束空间阵列模型实现无模糊测向。数值仿真表明,该方法能够实现宽频段内多个线性调频信号的参数和二维到达角精确估计,在低信噪比下仍有较好的估计性能。     

信号的二维到达角和极化估计

本文论述了一种基于子空间方法的多信号二维到达角和极化参量的估计算法。该方法采用了交叉偶极子阵元组成的Ｌ型阵列，利用子阵输出信号数据矩阵中包含的信号空间的旋转不变性质，借助于矩阵方法求解出信号的二维到达角和极化参量的估计值，并自动进行参数的配对，仿真结果证实了该算法的有效性。     

多信号极化与到达角估计算法

论述了一种基于子空间方法的多信号极化与到达角估计问题的算法，该方法采用了有子天线均匀线阵，利用子阵列输出信号数据矩阵中包含的信号空间的不变结构用矩阵束方法解出信号极化与到达角的估计值并自动进行参数的配对，避免了参数的多维搜索配对过程。数值仿真的结果证实了该方法的有效性。     

一种小运算量的宽带线性调频信号DOA估计算法

本文提出一种利用对称阵实现宽带线性调频(LFM)信号DOA估计的新算法。本算法通过计算对称阵元偶之间的互Wigner-Ville分布,建立时频域的阵列信号模型,并利用特征子空间方法对时频域的数据相关阵进行处理,从而获得信号DOA估计。本算法具有无需初始估计、没有扇区限制,以及计算量小等优点。计算机仿真证实了方法的有效性。     

基于虚拟阵列的非圆信号DOA估计

针对传统的子空间类波达方向（Direction of Arrival,DOA）估计算法只适用于入射信号个数少于天线数的局限性,利用现代通信系统中常用的非圆信号实值特性,提出了一种虚拟阵列多重信号分类法（Virtual Array Based Multiple Signal Classification,VA-MUSIC）。该方法通过对阵列输出信号进行共轭重构和合并,获得虚拟阵列来增加阵列的有效孔径。更进一步,结合空间平滑技术有效地解决了相干信号的DOA估计问题。与传统的MUSIC算法相比,新算法不仅可以增加最大可估计信源数,而且在DOA估计精度、信号源角分辨能力等方面均有明显的优势。计算机仿真验证了该算法的有效性和优越性。     

一种最小冗余线阵的目标DOA估计方法

针对目标波达方向(DOA)估计的子空间类算法工程实现上的问题,提出了一种次最小冗余线阵的目标DOA估计方法。该方法应用孔径合成理论和最小冗余线阵理论,在保证阵列孔径等价的前提下,从工程应用的实际问题出发,对次最小冗余线阵的阵元配置进行研究。在分析MUSIC及MMUSIC算法的基础上,对次最小冗余线阵进行仿真。通过与相同孔径的均匀线阵和最小冗余线阵对比表明,次最小冗余线阵与相同孔径的均匀线阵性能相仿,并有更小的计算复杂度,比最小冗余线阵有更大的阵元灵活性,可以解决一般最小冗余线阵不能解决的相干信源的DOA估计问题。     

基于任意麦克风阵列的声源二维DOA估计算法研究

对基于麦克风阵列的声源定位技术进行了研究,分析了基于麦克风阵列的远场信号模型,并结合子空间的方法推导出了声源二维(水平角和俯仰角)DOA估计——2D-MUSIC算法,该算法适用于任意拓扑结构的麦克风阵列。利用MATLAB仿真工具,对几种典型阵列结构进行了对比分析,提出了2种新型的三维麦克风阵列:均匀球面阵和三维均匀直线阵。仿真结果表明,提出的DOA估计算法在二维的均匀圆阵、三维的均匀球面阵和三维均匀直线阵中,均能得到较好的DOA估计效果。     

六角形阵列相干信号二维DOA估计

提出了一种基于扩展重构相关矩阵去相干的二维DOA估计算法。针对六角形阵列的结构特点,首先对各个阵元的接收数据求其共轭矩阵来扩展阵列,扩展后的阵列分为3个六角形子阵列,以此为基础,求得各子阵列的自相关矩阵及互相关矩阵来扩展重构相关矩阵,从而实现解相干的目的,最后利用二维MUSIC算法进行DOA估计。该算法在不减少阵列有效孔径的前提下,增加了可估计相干源数目,并且能够得到较好的估计性能。最后,通过计算机仿真证实了该算法的有效性。      

基于均匀圆阵的空时二维波达方向估计算法

提出了一种适合于均匀圆阵的空时二维波达方向估计方法,该方法先利用模式激励技术对接收数据进行变换,再利用变换后数据之间的互相关关系将数据进一步映射到空时域,然后构造出一对空时DOA矩阵束,通过矩阵束的广义特征值就能够计算出所有入射信号的方位角和俯仰角.该方法完全避免了DOA矩阵类方法中难以克服的角度兼并问题,与UCA-ESPRIT算法相比,减小了孔径损失,使能够估计的信号数目增加了一倍.该方法具有免搜索和参数自动配对的特点.仿真结果证明了该算法的性能.     

Efficient 2-D DOA and frequency estimation for L-shaped array via RD-PM

This paper addresses the issue of joint two-dimensional direction of arrival (2-D DOA) and frequency estimation via reduced-dimensional propagator method (RD-PM) with L-shaped array. The proposed algorithm has no need for eigenvalue decomposition of the sample covariance matrix and simplifies three-dimensional global spectral search within the three-dimensional propagator method (3-D PM) to one-dimensional local search, which greatly reduces computational complexity. Furthermore, the proposed algorithm can work under both uniform and non-uniform L-shaped array and can achieve paired 2-D DOA and frequency estimates automatically. In addition, the 2-D DOA and frequency estimation performance for the proposed method is approximate 3-D PM algorithm and parallel factor (PARAFAC) method but exceeds the estimating signal parameters via rotational invariance techniques (ESPRIT) algorithm and improved PM algorithm. The detailed derivation of Cram´er-Rao bound (CRB) is provided and the simulation results demonstrate the effectiveness and superiority of the proposed approach.     

非圆信号快速高精度二维测向算法

针对窄带非圆信号,提出了一种基于共轭梯度迭代搜索的快速高精度二维来波方向估计算法。利用非圆信号椭圆协方差矩阵非零特性,将阵列接收数据矩阵共轭重排,增加了阵列自由度,扩展了阵列有效孔径,提高了多信号检测能力,改善了阵列测向性能。对扩展后的阵列接收数据利用共轭梯度迭代搜索方式求得信号子空间,避免了多次求解样本协方差矩阵及其特征分解过程,显著降低了运算复杂度。仿真实验验证了所提算法的有效性和实用性。     

基于共形天线阵的免搜索来波方向估计算法研究

运算量大,受阵列拓扑结构限制是传统基于子空间分解的来波方向(DOA)估计算法的主要问题,这些问题大大限制了其在实际工程中的应用。针对共形天线阵的特殊性,结合实际的共形阵,研究了几种可以应用于任意阵列结构的免搜索DOA估计算法,并比较了这些算法在共形阵上的性能。理论分析和数值仿真表明:在一定条件下这些算法均可在共形阵上取得较优的估计性能。     

基于虚拟子载波的盲信道估计改进算法

提出了一种改进算法，该算法基于虚拟子载波的子空间算法，利用循环前缀（CP）引入的信息冗余，由于OFDM传输方程不能直接推导子空间算法，故首先给出一种新的方法对OFDM传输方程作矩阵变换，从而得到一个结构简单的新方程，基于这个新方程推导子空间算法。系统分析及仿真结果表明，在信噪比为20dB的条件下，与已有算法相比可以有7dB的性能提高且在收敛速度上和已有算法相比．快500～800个符号。     

电磁矢量传感器阵列相干信号源波达方向和极化参数的同时估计:空间平滑方法

研究如何利用电磁矢量传感器阵列中隐含的冗余空域信息解决多个相干极化信号源的二维波达方向(DOA)和极化参数的同时估计问题。基于整个阵列中所隐含的多个空域旋转不变结构,将组成阵列的单个或多个电磁矢量传感器单元看作一个无模糊子阵,利用空间平滑方法对阵列数据进行预处理,以恢复信号协方差矩阵的秩特性。在此基础上,利用多信号分类方法(MUSIC)和旋转不变参数估计方法(ESPRIT)完成多个相干极化信号源的二维 DOA 和极化参数的同时估计。文中还讨论了成功进行信号解相干的必要条件,并通过计算机仿真验证和比较了所给方法的有效性及其辨识能力。