基于投影矩阵搜索的相干源DOA估计算法

在强相关或相干信号源环境下，基于子空间分解的高分辨方法无法准确估计信号到达角，而许多传统的解相干方法，如空间平滑法等，会减少阵列的有效孔径，且只适用于具有移不变性的阵列结构。针对相干信源DOA估计问题，提出了一种基于投影矩阵搜索的DOA估计算法。首先根据阵列流型构造噪声子空间的投影矩阵，并将阵列接收信号投影到噪声子空间；然后通过遍历搜索所有可能的投影矩阵获得空间谱，进而得到相干源的DOA估计。该算法能有效进行相干信源DOA估计，与传统的相干源DOA估计方法相比，该算法不会减小阵列的有效孔径，且适用于任意阵列结构，并具有良好的估计精度和超分辨能力，但计算复杂度较高。通过仿真实验，验证了该算法的有效性，比较了该算法与传统算法的性能。     

色高斯噪声背景下相干信源DOA估计

为在色高斯噪声背景下估计相干信源DOA,提出一种基于四阶累积量的相干信源DOA估计算法。对各个阵元接收数据与参考阵元接收数据的四阶累积量进行排列,构造Toeplitz矩阵,该矩阵的秩仅等于信号个数,而与信号间的相干性无关。通过特征值分解得到信号子空间和噪声子空间,从而实现相干信源DOA估计。仿真实验结果表明,在色高斯噪声背景下,此算法能有效地估计出相干信源的DOA,并且相对于空间平滑算法具有更好的估计性能。     

相干信源DOA估计的非对称加权空间平滑差分算法

提出了相干信源DOA估计的非对称加权空间平滑差分(UWSSD)算法。在空间平滑差分运算的基础上,对各子阵协方差矩阵采用非对称权值加权处理,破坏差分矩阵的负反对称特性,从而使信源差分协方差矩阵恢复为满秩。差分矩阵中不含相关噪声及非相关源信息,可利用它分辨相关及相干信源,而利用传统子空间算法分辨非相干信源,从而重复利用阵列接收数据,可分辨更多信源。通过分析差分矩阵的特点,提出了一种无需矩阵特征分解的快速算法。仿真结果表明,UWSSD算法具有较强的噪声抑制能力及信源过载能力。     

色高斯噪声背景下相干信源犇犗犃估计

为在色高斯噪声背景下估计相干信源 DOA,提出一种基于四阶累积量的相干信源 DOA 估计算法.对各个阵元接收数据与参考阵元接收数据的四阶累积量进行排列,构造Toeplitz矩阵,该矩阵的秩仅等于信号个数,而与信号间的相干性无关.通过特征值分解得到信号子空间和噪声子空间,从而实现相干信源 DOA 估计.仿真实验结果表明,在色高斯噪声背景下,此算法能有效地估计出相干信源的 DOA,并且相对于空间平滑算法具有更好的估计性能.     

平稳色噪声背景下相干信源DOA估计的新算法

提出一种基于对称均匀线阵的波达方向(DOA)估计新方法.该算法在未知噪声协方差矩阵为复对称Toeplitz结构的情况下,利用空间差分方法和相干信源信息Toeplitz矩阵重构相结合,来处理同时存在相干、非相干信源的情况.该算法在提高阵列的信源过载能力的同时,可明显减小运算量.计算机仿真结果证明了算法的有效性和正确性.     

基于Toeplitz矩阵重构的相干信源DOA估计算法

提出了一种基于Toeplitz矩阵重构的相干信号源DOA估计算法。首先对各个阵元的接收数据与参考阵元（第一个阵元）的接收数据的相关函数进行排列,形成Hermitian Toeplitz矩阵,然后通过奇异值分解可以得到信号子空间和噪声子空间,从而实现相干信源的DOA估计。该算法在不减少阵列有效孔径的情况下,增加了可估计相干信号源数目,并在低信噪比条件下能够得到较好的估计性能,计算机仿真结果证实了算法的有效性。     

信源数未知情况下基于嵌套阵列的DOA估计算法

针对电子侦察中的DOA估计问题,提出了一种基于嵌套阵列的DOA估计算法。首先对协方差矩阵向量化以扩展阵列孔径,并生成新的协方差矩阵;然后利用协方差矩阵的行向量构造Toeplitz矩阵,并利用其联合对角结构生成代价函数;最后通过一维谱峰搜索求解出各信源的DOA。该方法能够在信源数未知、欠定等的情况下进行有效的估计,具有较高的估计精度与分辨力,且对信噪比要求不高。     

基于最大似然准则的L阵2D-DOA配对算法研究

针对L阵两维到达方向(2D-DOA)估计中方位角和俯仰角配对错误导致的模糊问题,对一种基于最大似然准则的配对算法进行了研究。根据建立的L阵信号模型,用超分辨算法获得在非相干源和相干源时的L阵两组线阵的一维DOA估计。由一个线阵接收数据和估计的一维DOA得出信源的最大似然估计,构造第一个信源协方差矩阵,其中目标的排列顺序与该线阵估计的一维DOA顺序对应;再用两个线阵接收数据的互相关矩阵估计第二个信源协方差矩阵。当两个线阵估得的一维DOA对应时两个信源协方差矩阵等价,可由两个矩阵中元素的位置关系实现配对,获得无模糊的方位角和俯仰角。仿真结果表明:所提算法在低信噪比、小快拍数下均具较高的鲁棒性,适用范围广,在无任何先验信息条件下能较准确地实现配对。     

相关噪声背景下相干信源DOA估计算法研究

根据信号和噪声的非圆对称特性,利用除第一个阵元外的其它阵元接收数据的共轭信息,对原阵列进行有效地扩展,提出了一种相关噪声背景下相干信源波达方向（DOA）估计的新算法。由于对阵列进行了虚拟扩展并运用斜投影算法将非相干信源与相干信源分开分辨,因此该算法具有很强的信源过载能力及阵元节省能力,在一定程度上提高了空间分辨率DOA估计的性能,并可对消空间具有非圆对称性的相关噪声,适用于低信噪比环境。仿真结果证明了算法理论的正确性和有效性。     

基于Krylov子空间的宽带信号DOA快速估计方法

提出了一种基于Krylov子空间的宽带信号DOA（Direction of Arrival）快速估计方法。该方法首先对方向矩阵进行Jacobi—Anger展开来构造“聚焦”矩阵，然后通过多级维纳滤波（MSWF：Multi-Stage Weiner Filter）算法求得聚焦后的阵列协方差矩阵的Krylov子空间，因为在满足一定的条件下，Krylov子空间等价于阵列的信号子空间，所以可以求得信号的DOA。采用Jacobi-Anger展开式构造聚焦矩阵不需要进行角度的预估计，通过MSWF算法求Krylov子空间不需对观测数据的协方差矩阵进行特征值或奇异值分解，从而使得该方法运算量比常用的宽带空间谱估计方法要小。计算机仿真试验证实了方法的有效性。     

多径条件下阵列互耦自校正算法研究

在实际的阵列中,阵元间的互耦和相干信源的存在都会使得大多数高分辨的DOA估计算法的性能严重下降,甚至完全失效.针对这一问题,在应用子空间原理的基础上,利用均匀线阵互耦矩阵的带状循环特性及对称Toeplitz性,并结合前后向空间平滑算法,提出了一种阵元互耦条件下的相干信源的波达方向估计新算法.该算法无需阵元的互耦参数信息,就可准确地估计出相干信源的DOA,估计性能优良,且只需一维搜索,计算量较小.仿真结果验证了该算法的有效性.     

未知噪声环境方位-俯仰-频率-时延等四维参数联合估计方法

提出一种基于空时扩展虚拟传感器阵列的未知噪声环境下方位、俯仰、多普勒频移和相对时延四维参数联合估计新算法。未知噪声背景下的UN-MUSIC、UN-CLE等算法不易于完成多参数联合估计任务,而UN-ESPRIT算法又需要信号具有空、时域子空间旋转不变特性,对阵列结构要求严格。文中通过对原始数据的时延补偿等处理,利用虚拟数据阵的时移旋转不变特性,经由构建空时扩展波达方向矩阵同时获得诸参数的联合估计。虚拟传感器阵列的理论孔径为物理阵列的数倍,具有在低信噪比、未知分布噪声环境下更强的适应能力;且算法对于物理阵列阵元分布无特殊要求,具有很好的理论和实用价值。理论分析以及计算机仿真都证明了算法的有效性。     

传播算子方法在宽带DOA估计中的应用

将传播算子与宽带相干信号子空间方法相结合,推导了基于传播算子的宽带相干信号子空间方法,该方法所构造的聚焦矩阵不需要奇异值分解,在获取噪声子空间时不需要特征值分解,因而大大降低了运算量.比较了双边变换(TCT)方法与所推导的方法在分辨两个相邻较近信号源时的性能,仿真表明,在高信噪比时,该方法性能与TCT方法相近.     

雷达低空测向环境中的直达波DOA估计算法

基于低空测角模型,提出了一种基于四阶累积量的直达波方位估计算法。该算法首先采用Pro—VESPA算法估计出广义方向矩阵,再利用目标直达波信号和多径信号之间的仰角几何关系,不需已知多径信号的相干系数,对广义方向矩阵函数一维搜索就可直接精确获得直达波方位,算法适用于高斯白噪声或色噪声环境,具有较好的鲁棒性。计算机仿真验证了该算法的有效性。