基于互质多载频MIMO雷达的DOA估计

为在多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达接收通道数量受限的情况下获得较好的角度分辨力,利用互质多载频在互质空间构建等效阵列,提升MIMO雷达的等效孔径及阵列自由度。基于多载频MIMO雷达阵列接收信号的互质空间信号模型,提出了一种联合求根的互质空间单快拍波达方向(direction of arrival, DOA)估计方法,以充分利用多载频互质空间等效阵列的孔径和自由度。仿真结果证明了所提算法的有效性。     

一种基于四阶累量阵简化的DOA估计方法

我们提出一类新的基于四阶累积量矩阵的DOA估计算法，对累量阵结构作适当的调整，再把它直接应用于已发展的很好的算法(如ESPRIT)中，使算法更加适用于DOA问题。通过与ESPRIT一起使用下面所提的累积量阵，增加了虚拟阵元(两倍于实际阵元数)，且减少了计算量，并因累量对高斯噪声不敏感，提高了算法的分辨能力。仿真试验验证了分析结果，表明了算法良好的性能。     

基于准二维天线阵列的二维波达方向估计方法

设计了一种准二维天线阵列。这种阵列可划分为２个平移子阵，利用这两个子阵的信息，构成混合波达方向矩阵。通过对混合波达方向矩阵进行特征分解，实现二维波达方向估计。这种方法不仅具备波达方向矩阵法的所有优点，同时解决了β角兼并信号的分辨问题，阵列的孔径损失较小。     

互质极化阵列的DOA估计算法研究

针对极化阵列计算复杂度高、互耦效应大的难点问题,提出一种基于三正交偶极子互质阵列的极化稀疏算法,用于波达方向(DOA)估计.首先充分利用三正交偶极子三个通道的所有信息,形成一个拥有更多阵元的虚拟线阵,使得原本不相干的信号变为相干信号;然后进一步使用前后向空间平滑的方法对虚拟阵列的协方差矩阵进行解相干.该算法可以扩展阵列...     

基于TLS-ESPRIT算法的导引头多目标DOA估计技术及改进方法

针对目前应用的MUSIC算法计算时间过长的问题,提出并实现了基于TLS-ESPRIT算法的导引头多目标到达方向（Direction of Arrival,DOA）估计技术。相比于目前MUSIC算法,DOA估计时间实现了有效的缩短。同时,针对TLS-ESPRIT算法在工程上实际估计多目标的DOA时必须提前知道目标数量,如果目标数量估计不准确,就会造成DOA估计错误的问题,提出了基于TLS-ESPRIT算法的改进算法。可以做到在未知目标数量的情况下,进行目标数量的判断,进而进行准确的DOA估计。在实际工程条件下,估计准确率可以达到88%以上。     

基于自然对数复合函数近似l0范数的DOA估计

针对现有基于压缩感知的DOA估计算法收敛速度慢、精度不高等问题,提出一种基于自然对数复合函数近似l₀范数的DOA估计算法。新算法采用一种自然对数复合函数来近似l₀范数,将求解l₀范数问题转化为近似l₀范数的最优化问题。采用牛顿迭代法获得自然对数复合函数(即近似l₀范数)的迭代表达式,通过内外双层循环的方法获得牛顿迭代的最优解,即通过外层循环控制函数逼近因子σ的大小,内层循环采用最陡梯度法对牛顿迭代表达式进行求解,经有限次迭代即可获得近似l₀范数的最优解,进而得到DOA的估计值。通过仿真实验验证新算法的有效性,结果表明新算法在单快拍条件下即可实现DOA有效估计,且与平滑l₀范数算法及其改进算法相比具有更快的计算速度和更高的估计精度。     

基于矩阵重构的DOA阵元位置误差校正方法

针对阵元位置误差引起阵列流型出现一定的偏差和扰动,从而导致多重信号分类(MU-SIC)算法估计波达方向(DOA)性能下降的问题,本文在Toeplitz预处理算法的基础上,提出了一种基于矩阵重构的阵元误差校正算法.所提算法首先对有阵列位置误差的协方差矩阵进行预处理,恢复理想情况下协方差矩阵的Toeplitz结构,然后利用核范数优化算法构造凸优化函数,对处理后的协方差矩阵进行降噪,同时保证信号和噪声子空间的正确划分,最后利用MUSIC算法进行DOA估计.计算机仿真和实验分析表明,所提算法有效改善了存在阵元位置误差时MUSIC算法的角度分辨能力,而且减少了由快拍数不足带来的影响,提高了估计精度.     

基于导向矢量特征的多源DOA降维估计

针对利用智能学习方法进行多信号源方向估计模型难以构建的难题,文中提出了一种有效的降维构建方法。该方法首先对构造的DOA矩阵进行特征分解,获取各个信号源的DOA矩阵导向矢量,这样就可以用单信号样本来训练RBF神经网络模型,然后利用训练好的模型分别对分离出来的信号导向矢量进行映射估计,从而达到了对多信号源来波方向进行降维估计的目的,仿真结果也证明了文中方法的有效性和可行性。     

多径效应下MIMO雷达的DOA估计算法

为了应付当前雷达面对的严峻挑战,多输入多输出（MIMO）雷达应运而生。随着MIMO雷达技术的发展,改善MIMO雷达的DOA估计性能显得越来越重要。鉴于此,利用ESPRIT算法,在收发共置的均匀线阵MIMO雷达模型基础上,考虑信号多径传播环境,针对单信源情况对算法进行了推导。仿真实验表明,所介绍的算法可以有效估计多径传播情况下单信源的方位信息,使MIMO雷达的DOA估计性能得到改善。     

基于估计点的滑动窗宽核密度估计算法

针对核密度估计中窗宽确定困难的问题,提出了基于估计点的滑动变窗宽核密度估计算法。通过采用固定窗宽的密度估计函数代替假设的正态分布密度函数的方法,对估计域中的每一估计点求取其最优窗宽值,实现了窗宽根据样本的分布情况,在不同的估计点自动调整窗宽的取值。文中给出了算法的具体推导以及实现步骤,给出了对比试验。结果表明,新算法在估计结果的精度、平滑度等方面比现有固定窗宽的算法有明显提高。     

基于RJMCMC方法的水下被动目标声源数和方位联合估计

针对传统的子空间类宽带信号处理方法需要较多的信号快拍数才能取得较好的估计效果这一问题,本文将一种基于时域宽带信号模型的贝叶斯高分辨估计方法用于水下被动目标的方位估计（DOA）。该方法使用宽带信号的时域模型,依据贝叶斯准则构建所需参数的后验概率密度函数,并采用可逆跳变马尔科夫链蒙特卡罗（RJMCMC）方法执行贝叶斯计算,对后验概率密度函数进行峰值搜索。由于其能够在不同维的参数空间中跳转,因此可以进行模型阶数（声源数）和目标方位的联合估计。与传统的子空间类方法相比,这一方法能直接在时域进行信号处理且仅需显著较少的信号快拍数。仿真结果表明,RJMCMC算法能较好地估计出声源数和目标方位。     

互耦效应下一种基于实值稀疏表示的波达方向估计算法

针对未知互耦条件下的波达方向（DOA）估计问题,提出了一种未知互耦条件下基于实值稀疏表示的加权子空间DOA估计算法。新算法利用一个特定的酉变换矩阵,将一个复杂的复值优化问题转化为一个实值优化问题,从而有效地将原问题的计算复杂度减少4倍以上。此外,为了进一步提高稀疏表示的估计算法估计精度,在原有l1 范数优化模型基础上引入一个能使得DOA估计方差取得最小值的最优子空间加权矩阵。仿真实验表明,在低信噪比情况下,新算法能进一步提高稀疏表示的估计算法抗噪能力,获得更好的估计精度。     

方位估计的克拉美-罗界改进算法研究

Petre Stoica和Arye Nethorai证明了在一定条件下的方位估计的克拉美-罗界（Cranmer—RaoBound）协方差矩阵公式。该算法在参数设置上还不够明确。针对这一问题对该算法进行了进一步深入的改进，简化了参数设置，有效解决了传统CRB算法的参量选取问题，便于对实验结果进行性能分析，因而更接近工程应用。计算机仿真表明，改进的CRB算法取得了和传统CRB一致的效果，能够确定一个无偏估计器所能达到的均方根误差的下界。     

基于自助法的Bayes精度估计

在小样本条件下, 提出了基于自助方法的Bayes精度估计方法.通过仿真算例说明, 在进行Bayes估计时必须考虑飞行试验样本估计的精确性.     

适用于相干信号高分辨测向的方向向量重构算法

针对浅海波导中相干多径信号的波束形成与方位估计问题,提出了一种相干信号方向向量重构算法。该算法利用特定几何结构基阵阵列流形所具有空间平移不变性,基于特征分解估计出的空间特征向量,重构出基阵对每个相干信号的方向向量,再利用方向向量扫描得到的波束图中谱锋的位置估计出信号的方位,从而实现了对入射到基阵上的所有相干信号的捕获与方位估计。由于相干信号的方位估计过程是相互独立的,因此方向向量维数的减小并不会降低算法的角度分辨力。水池实验数据处理结果验证了该方法的有效性。     

基于RD-SRT的TR MIMO雷达DOA估计算法

针对时间反转MIMO雷达多重信号分类算法计算量庞大的问题,提出一种基于降维子空间旋转变换技术的多目标波达角估计算法。首先,通过采用降维思想对TR MIMO回波信号进行降维处理,来减少计算量; 然后,为构造旋转变换矩阵,对噪声子空间按行分块并取其逆矩阵; 最后,利用该逆矩阵对噪声子空间矩阵旋转变换,得到低维子空间矩阵,对比导向矢量构造谱函数估计目标的角度信息。相对于传统的MUSIC算法,该算法降低了噪声子空间的维度,大大降低了计算量,而且具有更高的目标分辨率。     

改进的逆波束形成高分辨方位估计方法

针对常规逆波束形成(IBF)算法存在旁瓣较高和分辨力无法突破瑞利限等固有缺陷,提出了一种基于自回归(AR)模型的改进的IBF求解方法.该方法通过对阵元域数据的AR建模,将参数模型引入到IBF积分方程的求解中,可以更充分的将各阵元接收信号的信息利用到声场的空间谱估计中,从而大大提高常规的傅里叶类IBF算法的分辨性能;并通...     

线阵中基于降维NC-MUSIC的非圆信号DOA估计算法

通信领域中非圆(NC)信号的波达方向(DOA)估计已经得到广泛的研究和应用。考虑到非圆信号的多重信号分类算法(MUSIC)计算复杂度较高,提出线阵中基于降维NC-MUSIC的非圆信号DOA估计算法。与传统的需要二维搜索的2D-NC-MUSIC算法相比,该算法只需要一维搜索,降低了计算复杂度。仿真结果表明,该算法优于传统的MUSIC算法,并且与2D-NCMUSIC算法的估计性能非常接近。     

基于分数阶傅里叶变换的线性调频脉冲信号波达方向估计

针对宽带线性调频脉冲信号的时宽与观测时宽不等的情况,基于分数阶傅里叶变换(FRFT)提出了一种新的中心频率估计方法,并据此对基于FRFT的MUSIC算法的波达方向(DOA)估计进行了改进。该算法利用线性调频信号在傅里叶变换域良好的能量聚集性,分析了脉冲信号中心频率随着脉冲信号在观测时间内位置的变化规律,并修正了中心频率估计的方法。在相应的分数阶傅里叶域,构造分数阶傅里叶域的方向向量,利用MUSIC算法进行DOA估计。数值仿真验证了该算法对方位估计的有效性,并仿真分析信噪比（SNR）和脉冲信号时间宽度对方位估计结果的影响。随着SNR的增大、脉冲信号时间宽度的增加,方位估计方差减小。