运动单阵元被动合成阵列波达方向估计

 提出了一种运动单阵元被动合成阵列波达方向(DOA)估计算法。该算法基于被动合成阵列(PSA)的概念,结合空间谱估计的思想构建了运动单阵元被动合成阵列模型,通过多次不同速度合成阵列过程实现对信号DOA的无模糊估计。通过对单次匀速合成阵列过程进行分析得到,在假设信号频率已知条件下,合成阵列算法能够达到与同孔径实阵列多重信号分类（MUSIC）算法相当的DOA估计性能。仿真验证了被动合成阵列与同孔径实阵列的渐近等效性及算法的有效性。     

基于迭代QR分解的DOA估计技术

提出了一种基于迭代QR分解的信源到达角(DOA)估计技术.DOA估计的子空间方法主要是通过估计信号协方差矩阵的信号子空间或者噪声子空间来求出信号的DOA参数.估计这些子空间通常需要大量的计算,采用ASIC实现时其成本会非常昂贵.本文采用迭代QR分解方法进行子空间分解,可以利用较少量的计算资源完成处理任务.仿真实验结果达到0.23毫弧度,说明该算法比较可靠有效.     

非圆信号的贝叶斯稀疏重构阵列测向方法

对信号非圆特性的有效利用能显著改善子空间类阵列测向方法的性能,但难以弥补此类方法在低信噪比（SNR）、小样本等信号环境适应能力方面的局限。本文引入贝叶斯稀疏学习（SBL）技术以解决非圆信号的波达方向（DOA）估计问题,在结合信号非圆特性的同时对入射信号的空域稀疏性加以利用,通过将非圆信号阵列输出协方差矩阵和共轭协方差矩阵在预先定义的空域字典集上进行稀疏重构,得到入射信号的空间谱重构结果,并依据其谱峰位置估计各信号的方向。该方法对独立和相关信号都具有较好的适应能力,仿真结果验证了该方法在信号环境适应能力和相关信号测向精度等方面的优势。     

基于改进TLS-ESPRIT算法的相干定位信号波达方向空间平滑

针对室内角度定位,在定位信号相干条件下无法实现准确估计波达方向(DOA)的问题,提出了一种基于TLS-ESPRIT算法的双向空间平滑方法。该算法先对定位相干信号进行双向空间平滑处理,然后用TLS-ESPRIT算法进行DOA的精确估计,使其最大限度地利用信号子空间的信息,从而解决了算法计算过程中输出信号的协方差矩阵秩亏损情况。该算法能够准确实现定位信号相干条件下DOA估计,与传统的空间平滑结合其他改进ESPRIT算法相比,具有更好的平稳性及抗干扰能力。最后通过仿真实验验证了算法的有效性和稳定性。     

利用分数低阶空时矩阵进行冲击噪声环境下的DOA估计

研究冲击噪声环境下的信号DOA估计问题。在对称α稳定(SαS: Symmetric α-stable)分布冲击噪声假设下,定义了一个阵列接收数据的广义分数低阶空时矩阵。理论分析表明,对广义分数低阶空时矩阵进行奇异值分解可获得噪声子空间估计。与信号空间DOA估计技术相结合,提出一种新的基于信号空间分解的DOA估计算法。该算法在低信噪比下对强冲击噪声具有更好的抑制作用。计算机仿真证明了算法的有效性。     

基于空域稀疏性的宽带DOA估计

利用宽带阵列接收信号的空域稀疏性,将宽带信号的波达方向(DOA)估计转化为一个稀疏信号重构的问题,提出了一种新的宽带信号DOA估计算法。该算法将宽带信号分解为多个子带信号,联合利用多个子带信号的空域稀疏性进行重构。它是对用于稀疏重构的标准的稀疏贝叶斯学习算法的推广,可适用于多冗余字典的信号模型。另外,通过对多快拍的阵列接收信号进行奇异值分解(SVD),提取信号子空间作为算法的输入数据,可以在有效减少运算复杂度的同时,提高对噪声的稳健性。与传统的宽带阵列DOA估计方法相比,该算法能够用于低信噪比、快拍有限和信源相关性较高的场合,同时算法的性能对信源个数的估计值不太敏感。仿真实验表明,该算法相对现有的基于子空间类的方法,具有更好的DOA估计性能。     

未知互耦条件下混合信号波达方向估计

阵列天线互耦对导向矢量的扰动以及信号相干性对数据协方差矩阵造成的秩损,使得基于子空间正交性原理的超分辨波达方向估计(Direction-of-Arrival,DOA)算法性能恶化,甚至失效。针对这一问题,提出一种在相干与非相干信号混合状态下无需阵列互耦补偿的特征矢量平滑DOA估计算法。该算法对部分阵元接收数据的协方差矩阵特征分解,将得到的特征矢量平滑处理后构造等效协方差矩阵,抑制阵列互耦影响的同时完成混合信号DOA估计。在阵列互耦和信号相干性均未知的条件下,正确估计了信号DOA,无需互耦参数估计或补偿。计算机仿真结果验证了算法的有效性。     

基于多级维纳滤波的双基地MIMO雷达多目标定位方法

为了降低双基地多输入多输出(MIMO)雷达目标定位过程中的计算复杂度,避免进行占主要计算量的协方差矩阵特征值分解或奇异值分解和二维空间谱的峰值搜索,将多级维纳滤波(MSWF)应用于双基地MIMO雷达多目标定位的研究中。利用MSWF的前向递推原理,得到信号子空间;然后利用ESPRIT算法估计发射角(DOD)和接收角(DOA),且DOD和DOA自动配对,实现了多目标交叉定位。分析了本文算法和ESPRIT算法的计算复杂度,并通过仿真实验及性能分析验证本文算法的有效性。理论分析和实验结果表明:本文算法在保证二维方位角估计性能的基础上,显著地降低了计算复杂度,缩短了运算时间,更加符合MIMO雷达信号实时处理的要求。     

四阶累积量MUSIC算法及其在谐波提取中的应用

MUSIC方法具有很好的分辨性能,而四阶累积量具有良好的盲噪声特性,将四阶累积量与MUSIC方法相结合,将能够很好的应用于诸如动态目标回波谐波特征等微弱信号的提取.文中简要说明了四阶累积量MUSIC算法的构造方法,以及为了降低算法的估计方差而进行的Toeplitz化预处理方法,详细讨论了谐波个数与谐波振幅对算法分辨性能的影响,认为对于有限的采样数,在一定的信噪比下,谐波数目和谐波振幅对算法的性能存在着一定的影响.文中应用四阶累积量MUSIC算法对某运动目标的实测回波进行计算,得到了目标回波真实的谐波构造特征,计算结果与目标的运动特性一致.     

谱估计测向的MUSIC算法研究

由天线阵对被测信号的响应矩阵的特征值,可得到对应于信号和噪声的特征向量,以此扩展成信号子空间和噪声子空间。利用信号子空间与噪声子空间的正交关系,即可求得信号方位角的估计值。这种空间谱估计测向的MUSIC算法,用于圆形天线阵对非相干信号进行测向,可以克服一般干涉仪测向体制中测向模糊和测向盲区的问题。     

Dimension reduction for array processing with robust interference cancellation

We present a robust solution for data reduction in array processing. The purpose is to reduce the computation and improve the performance of applied signal processing algorithms by mapping the data into a lower dimension beamspace (BS) through a transformation. Nulls steering to interference are incorporated into a transformation using the subspace projection technique, and the BS spatial spectrum estimation accuracy is evaluated and maximized with a measure. The derived transformation tries to preserve the full-dimension Cramer-Rao bounds (CRBs) for the parameters of interest while rejecting undesired signals effectively. When compared with an optimal method and an adaptive approach, simulation results show that significant improvements are obtained in terms of BS direction-of-arrival (DOA) estimation root-mean-squared error (RMSE), bias, and resolution probability.     

Decorrelation of broadband signals by Toeplitz-Block-Toeplitzstructuring

We propose F-norm of the cross-correlation part of the array covariance matrix as a measure of correlation between the impinging signals and study the performance of different decorrelation methods in the broadband case using this measure. We first show that dimensionality of the composite signal subspace, defined as the number of significant eigenvectors of the source sample covariance matrix, collapses in the presence of multipath and the spatial smoothing recovers this dimensionality. Using an upper bound on the proposed measure, we then study the decorrelation of the broadband signals with spatial smoothing and the effect of spacing and directions of the sources on the rate of decorrelation with progressive smoothing. Next, we introduce a weighted smoothing method based on Toeplitz-block-Toeplitz (TBT) structuring of the data covariance matrix which decorrelates the signals much faster than the spatial smoothing. Computer simulations are included to demonstrate the performance of the two methods     

窄带信号小样本谱估计算法

针对窄带平稳随机信号的小样本谱估计问题,结合均匀线性阵列的空间谱估计算法,提出了一种高性能小样本谱估计算法。该算法首先利用采样数据构造一个Toeplitz矩阵;然后对该矩阵进行特征值分解得到信号子空间和噪声子空间;再结合MUSIC、ESPRIT等子空间算法,即可实现对小样本采样数据的谱估计。数值仿真验证了该算法的有效性。     

改进的卫星导航接收机抗干扰算法

在分析多级维纳滤波器实现算法的基础上,通过对相关相减算法中的阻塞矩阵进行改进,并利用其前向递推多级分解特性构造出空-时二维干扰子空间,然后结合子空间投影方法,进一步求出空-时抗干扰最优权值。与传统的相关相减结构多级维纳滤波方法(CSS-MSWF)相比,该方法在有限数据精度下,抗干扰性能要优于CSS-MSWF方法,具有更好的可行性和实用性。仿真结果验证了该方法的有效     

一种简化的机载MIMO雷达杂波特征相消器

针对机载多输入多输出(MIMO)雷达杂波抑制问题,提出一种简化的杂波特征相消器(EC).根据杂波在空时二维平面的先验分布离线构造杂波子空间.以此替代由协方差矩阵特征值分解(EVD)得到的杂波子空间,从而将最优权简化为一个确知投影矩阵与目标信号空时二维导向矢量的乘积,避免了传统EC方法中复杂的协方差矩阵估计和EVD运算,...     

Azimuth/elevation direction finding using regular array geometries

The authors consider the problem of extending the estimation of signal parameters via rotational invariance techniques (ESPRIT) algorithm for multiple source, cochannel direction finding to the two-dimensional case (e.g., azimuth and elevation angle estimation). Two algorithms are presented, one based on the optimal (minimal variance) subspace fitting formulation of ESPRIT, and the other based on an approximation to it. The algorithms are applicable to antenna arrays composed of identical subarrays displaced in two dimensions, such as uniform rectangular phased arrays. Simulation results illustrating the relative performance of the algorithms are also presented     

阵列宽带Lamb波在结构损伤检测中的应用

阵列信号处理中的空间谱估计可以对信号源进行辨别和定位,于是通过采集在结构上布置的阵列传感器Lamb波信号用来检测损伤发生的位置。通常,大多数空间谱估计方法均以窄带信号为假定,在很多基于Lamb波的结构损伤检测中,为了减小频散特性的影响,大多数研究以Lamb波为窄带信号进行分析,但无限窄的激励信号是物理不可实现的。因此,其在多数情况下Lamb波信号并不符合窄带信号假定,更应被认为是一种宽带信号来进行处理。进而利用空间谱估计中宽带信号非相干子空间处理方法（Incoherent Signal Subspace Method,ISM）中阵列接收的宽带Lamb波信号进行处理,检测出结构发生单一损伤时的损伤位置。随后,当结构损伤与边界反射波有叠加时会引起损伤信号相干,采用宽带信号相干子空间方法（Coherent Signal Subspace Method,CSM）对损伤位置进行检测,得到了较好的结果。     

Radar detection and preclassification based on multiple hypothesis

This work presents a single-scan-processing approach to the problem of detecting and preclassifying a radar target that may belong to different target classes. The proposed method is based on a hybrid of the maximum a posteriori (MAP) and Neyman-Pearson (NP) criteria and guarantees the desired constant false alarm rate (CFAR) behavior. The targets are modeled as subspace random signals having zero mean and given covariance matrix. Different target classes are discriminated based on their different signal subspaces, which are specified by their corresponding projection matrices. Performance is investigated by means of numerical analysis and Monte Carlo simulation in terms of probability of false alarm, detection and classification; the extra signal-to-noise power ratio (SNR) necessary to classify once target detection has occurred is also derived.     

航拍高光谱图像中基于投影的自动目标检测算法

针对未知环境条件下的高光谱图像目标检测问题进行了研究，提出了一种基于投影的自动目标检测算法。该算法通过构造正交投影算子预先对部分干扰物信息进行削弱，再以无监督的自动目标搜寻方法找到场景中可能的目标物，将图像数据向可能目标物所张成的子空间投影以增强目标物的信息，然后用匹配的方法完成检测。有效减弱了干扰物对目标检测的影响，缩小了目标搜索的范围。应用此算法对实验采集数据进行处理，取得了较好的结果。