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。     

基于多级维纳滤波器的二维测向算法及DSP实现

为了对辐射源目标进行精确定位,需要对来波信号进行二维到达角估计。将一维MUSIC算法推广到空间阵列可以对辐射源进行二维高精度测向,但由于其需要估计接收数据的协方差矩阵和进行特征分解,因而计算量较大。为了降低MUSIC算法特征分解的计算量,提出一种基于多级维纳滤波器的子空间分解算法,通过多级维纳滤波器的前向递推估计信号子空间和噪声子空间,获得噪声子空间后采用MUSIC算法实现波达方向的估计,该算法不需要估计协方差矩阵和特征分解。应用于空间阵列的二维DOA估计中进行计算机仿真和DSP实现,仿真结果表明该方法有效地降低了计算量、节省了计算时间,且达到了MUSIC算法的估计性能。     

基于时频子空间的DOA估计

提出了一种基于时频子空间的到达角 (DOA)估计新方法。传统的子空间测向方法由于本身固有的原因 ,存在三个缺陷 :无法分辨到达角相近甚至重合的信号 ;信号个数必须小于阵元个数 ;对多个不同中心频率的窄带信号测角时 ,必须进行频域搜索。把时频分析用于阵列信号处理 ,利用信号的时频脊点构造空域时频分布矩阵 (STFD) ,以代替传统的阵列相关矩阵 ,同时可以确定信号的导向矢量。通过对STFD矩阵进行特征分解来估计出信号子空间和噪声子空间 ,从而估计出信号的到达角。克服了传统子空间测向方法的缺陷 ,提高了测向能力。最后对非平稳信号进行了仿真 ,证实了时频子空间测向的优越性。     

星载测向定位技术研究

针对卫星无源定位系统对辐射源高精度定位的要求,以及日益复杂的电磁环境下时频重叠信号测向定位的难题,提出了单星阵列信号处理测向的方法,并对干涉仪和阵列信号处理测向的性能进行了理论分析和仿真比较,结果显示阵列信号处理测向比相位干涉仪具有更高的精度,在存在模型误差的情况下,基于盲源分离的测向算法比经典子空间投影测向算法具有更高的分辨力。     

一种十字阵列模型下的新型测向算法

为提高精确制导的实时性,实现空间谱测向,提出了一种新型的正交传播算子算法(propagator method,PM)。该算法基于十字型阵列模型,引入了噪声子空间的投影算子构造伪谱,并采用一维谱峰搜索实现二维测向。与利用二维谱峰搜索测向的二维PM算法相比,该算法大大减少了计算量,降低了计算复杂度,可实现多目标信号测向,解决了二维角度的配对问题,也可有效估计出相同方位角(或仰角)的目标。该算法可广泛应用在雷达测向、导引头测向及跟踪等。     

一种新的共轭增强MUSIC测向算法

提出一种新的测向算法。利用阵列输出的非零时延互相关函数及其共轭形成伪阵列输出,从而得到伪协方差矩阵,对其进行特征分解,利用信号子空间与噪声子空间的正交性,搜索得到的空间谱函数的极大值点对应的角度就是波达方向。仿真实验表明,新算法可对多于阵元数的信号进行测向,其测角精度和分辨力优于MUISC和MUSIC-like算法。     

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。     

多级嵌套L型阵列及其测向算法

针对基于偶数(2q)阶累积量的测向算法中测向性能提高有限的问题,提出了一种基于多级嵌套 L 型阵列的2维测向算法。首先利用阵列的多级嵌套结构和2q阶累积量,形成具有更多自由度的虚拟均匀面阵;然后使用2维平滑方法,恢复其2q阶累积量矩阵的秩; 采用2维MUSIC算法,进行方位角和俯仰角的估计。与常规的2q MUSIC 算法相比,所提算法不仅具有更好的测向精度,而且由于虚拟均匀阵包含更多的虚拟阵元,因此能够估计更多信源的方位角。另外,针对该L型阵列的最优配置问题,推导了各级子阵阵元数的最优和次优分配表达式。仿真结果表明这些结论的正确性。     

极化敏感阵列的空间谱估计测向技术研究

传统的空间谱估计测向模型中没有考虑来波极化这一维度的信息,将其用于极化敏感阵列进行测向时会导致测向的灵敏度和精度下降。为此,对传统的空间谱估计测向模型进行了修正,加入对来波极化信息的考虑,提出一种极化敏感阵列的空间谱估计测向技术,并对该技术的可行性进行了研究。给出极化敏感阵列的空间谱估计测向模型,在此基础上,采用M USIC算法进行测向,并对影响测向精度的因素进行仿真。仿真结果表明,提出的极化敏感阵列空间谱估计测向技术可以实现极化敏感阵列的测向,所得结果对极化敏感阵列的测向问题具有重要意义。     

基于功率估计的方位数据关联算法

将功率信息与电波传播相关理论引入到测向交叉定位的数据关联问题中,提出一种基于功率估计的方位数据关联算法。推导了阵列协方差矩阵中信号功率与阵列流型之间的关系,利用空间协方差逆矩阵高阶幂逼近噪声子空间的方法,在已知阵列流型的基础上准确获取各目标的功率参数,避免了幅值特征类关联算法易受噪声与信号波形影响的问题;根据功率和传播路径的衰减关系,构造方位组合与功率信息的关联置信度函数,挑选出正确的关联组合。仿真结果表明了算法的有效性和优越性。     

一种新的宽带LFM信号波束形成方法研究

为了提高电子对抗无源侦察系统的测向、定位以及成像性能,针对宽带LFM信号提出一种基于延迟相乘去斜的波束形成方法。该方法巧妙地利用LFM信号频率调制样式的特点,通过时域延迟相乘预处理,将LFM信号的阵列输出数据转化为具有窄带阵列结构的相位延迟形式,最后利用窄带波束形成方法形成波束。新方法只适用于LFM信号,针对性很强,极大地减小了系统设计的复杂度。由计算机仿真实验分析可知,该方法较传统的方法有较好的稳健性,突破传统阵列间距的限制,提高了系统性能,在高分辨测向与成像领域中具有很好的应用前景。     

基于广义相位谱对干扰源测向方法的研究

针对无源系统对噪声调频干扰源进行测向的问题,在研究宽带信号的数字鉴相算法的基础上,提出了一种采用多通道信号、基于广义相位谱(GPS)的测向算法。先把阵元接收到的信号变换到频域,然后运用广义相位谱对互谱相位差加权处理,进而估计出宽带噪声调频信号的波达角。仿真实验的结果表明,该测向方法对不同带宽的干扰信号都可保证较高的测向精度。     

一种用于频率可重构超宽带天线的改进的nABD测向算法

测向系统对于频带宽度、测角精度及测向范围等方面有着较高的要求。针对这一问题,对于接收天线的频率响应、阻抗带宽特性进行了可重构设计,以达到测向系统对宽频带的要求。同时,在所设计天线元方向特性的基础上,对传统的比幅测向算法nABD进行研究,给出相应的天线元加权系数调整方法,以获得较优的测角精度和测向范围。由仿真结果可知,所设计天线具有较好的工作频率范围与可重构阻带特性,所提测向算法可以获得较高的角度分辨率和较大的测向范围。     

基于四阶累积量的来波信号频率和二维角估计

本文提出了一种基于四阶累积量的来波信号频率、方位角和仰角三维参数估计的算法。该算法采用无方向模糊的无效均匀圆阵（阵元数大于６）和阵元延时，实现高斯白或色噪声环境下非高期信源的参数估计，且三维参数可自动配对；在空间欠采样条件下，使用整数搜索法实现方位角和仰角无模糊估计。仿真实验表明了算法的有效性。     

基于空间谱估计的单星侦察无源定位

讨论了单星侦察无源定位的瞬时测向和测向交叉两种定位方式。简述了地面目标的空间谱估计测向技术及其发展，并分析阵列形状、高精度定位、准实时二维谱估计和信号源数等其他影响定位性能的因素。研究表明，对单星无源定位的理论和工程实现，尚需作进一步的研究。     

基于宽带信号的高精度时差估计算法

时差估计精度直接影响测向精度,传统时差估计算法受到采样时间间隔和解模糊算法的限制,无法进一步提高精度。对于宽带信号,通过时－频关系将时差估计转换为频率估计,继而采用基于时差搜索的离散傅里叶变换算法进行时差估计,其估计精度不受采样时间间隔的限制,能够适应较低信噪比。该算法运算简单,适于工程实现,可以实时进行处理。仿真结果表明,在一定的带宽条件下,该算法能达到较高的测向精度。