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。     

基于极化敏感阵列的高效DOA与极化参数联合估计算法

提出一种基于极化敏感阵列的二维波达方向(DOA)和极化参数联合估计算法.首先建立入射信号模型,然后利用重构的x轴、y轴、z轴阵列导向矢量之间的关系计算出入射信号的DOA和极化参数的无模糊粗估计值;同时根据重构阵列导向矢量内在的旋转不变结构估计出x轴和y轴空间相移因子,得到入射信号的高精度无模糊DOA估计.最后利用粗估计精估计相结合的方式进行解模糊,进而完成DOA估计.算法允许阵元间距大于入射信号的半波长,扩展了有效阵列孔径,提高了算法的测向精度.此外,算法避免了复杂的四维谱峰搜索,具有较低的运算复杂度.仿真实验结果验证了算法的有效性和良好的估计性能.     

锥面共形阵列相干源DOA和极化参数的联合估计算法

针对共形阵列中的多参数联合估计问题,用交叉电偶极子对天线单元在锥面共形载体上构造极化敏感阵列并建立了快拍数据模型,在此基础上提出一种适用于相干源的多参数联合估计算法。该算法充分挖掘阵列中隐含的多个空域旋转不变结构,首先通过空间平滑预处理恢复子阵协方差矩阵的秩,实现信源的解相干,然后根据旋转不变子空间思想完成多个相干信源二维到达角和极化参数的联合估计。Monte Carlo仿真结果表明了算法的有效性。     

一种单基地MIMO雷达多目标DOA估计算法研究

基于有特殊阵列配置的单基地多输入多输出（MIMO）雷达,提出了一种用于多目标波迭方向（DOA）估计的虚拟阵列Toeplitz重构（VATR）算法。利用MIMO雷达发射信号的正交特性将阵列有效阵元数和孔径同时扩展,可估计更多的目标。研究表明：与发射分集平滑（TDS）和虚拟子阵平滑（VSS）算法相比,VATR算法有更强的阵元节省能力和更好的统计估计性能。仿真结果证明了VATR算法理论的正确性和有效性。     

空间相关噪声中电磁矢量阵二维DOA估计算法

针对空间相关噪声中二维DOA估计性能下降的问题,提出一种基于双子阵结构的电磁矢量阵DOA估计算法。算法假设其中一个子阵由普通标量传感器组成而另一个子阵由电磁矢量传感器组成,并且所有的传感器空间位置均为未知。算法分三个步骤实现。首先,定义一个互相关矩阵来消除空间相关噪声;然后,采用传播算子算法估计电磁矢量传感器导向矢量;最后,通过导向矢量中电场矢量和磁场矢量的叉积计算得到闭式且自动配对的方位-仰角估计值。提出的算法不仅具有良好的估计性能,而且由于无需进行特征值分解估计信号子空间或噪声子空间,无需二维谱峰搜索,因此具有较低的计算量。蒙特卡罗实验证明了算法的有效性。     

一种多尺度稀疏极化敏感阵列及其DOA估计方法

针对单个电磁矢量传感器(SS-EMVS)的孔径受限和传统稀疏阵列无法提供目标极化信息的问题,结合分离式电磁矢量传感器和稀疏阵列,提出了一种由SS-EMVS组成的多尺度稀疏极化敏感阵列。该阵列的阵列单元为1个完整的分离式电磁矢量传感器,沿y轴分布,整个阵列按阵元间距分为2个均匀子阵,而且这2个阵元间距都可以大于入射信号的半波长,从而构造一个多尺度稀疏极化敏感阵列以得到目标波达方向(DOA)的高精度估计值。该阵列结合了SS-EMVS可降低阵元互耦和稀疏阵列可扩大阵列孔径的优点,提高了目标DOA估计精度的同时降低了阵元互耦,并且对噪声也具备较好的鲁棒性。而在算法上,首先利用矢量叉积算法得到目标方向余弦的低精度无模糊估计值;其次根据2个子阵的空域旋转不变性得到目标方向余弦的高精度模糊估计值,针对这些方向余弦的估计值提出了一种多尺度解模糊算法,可得到目标方向余弦的高精度无模糊估计值;最后经过运算得到目标的高精度DOA的估计结果。仿真结果证明了所提阵列和算法的有效性。该阵列可应用于某些空间受限的实际应用场合中,如安装在飞行器上的传感器阵列,从而发挥电磁矢量传感器的单天线多分量的特点,也可以与MIMO雷达进行结合,借助极化信息提高雷达系统的检测性能和目标二维DOA的估计精度。     

阵元指向未知条件下的信号波达方向估计

提出了一种适用于阵元指向未知情形的极化敏感阵列信号波达方向(DOA)估计方法。该方法利用降秩准则将信号方向、极化和阵元指向信息进行解耦,通过唯角度参数搜索完成信号DOA估计,避免了复杂的多维寻优。讨论了新方法实现无模糊DOA估计的必要条件,并将其与利用错误指向信息的DOA估计方法进行了性能比较。结果表明:对于阵元指向未知或存在一定误差的场合,该算法的估计性能更优。     

阵元间互耦和幅度/相位失配参数的联合估计

针对阵列信号处理中存在的阵元间互耦和阵元幅度/相位失配的问题,提出了一种适用于任意阵列结构的估计算法。该算法使用一个辅助信号源,从不同方向分时发射信号,发射方向的个数决定于阵列中的阵元个数。算法能够利用信号子空间与噪声子空间的正交特性同时求解阵元间互耦系数和阵元幅度/相位失配参数。计算机仿真实验结果证明了该算法的正确性和有效性。     

基于多分辨率复合阵列的未知信源数波达方向估计

为解决信源数未知情况下的多分辨率复合阵列波达方向(DOA)估计问题,将未知信源数的相干信号DOA估计算法拓展到多分辨率复合阵列中。本文研究了基于子阵空间谱联合的DOA估计方法,首先构造各个子阵列的托普利兹矩阵,并进行未知信源数的相干信号DOA估计;然后利用多分辨率复合阵互质的特性,构建联合代价函数进行解模糊。针对全范围搜索计算量大的不足,文中提出了单个不模糊区搜索,反推全部模糊角度的改进方案。仿真结果验证了所提方法的有效性,相比于全空间搜索的MUSIC算法和Capon算法,该算法无需信源数先验信息,且在信噪比大于15 dB和快拍数大于300时,其DOA估计的均方根误差仅为传统方法的1/2。     

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。     

一种新的未知相关噪声下的宽带相干信号DOA估计算法

针对具有某种结构的协方差矩阵的未知相关噪声环境,本文提出了一种新的宽带相干信号DOA估计算法。基于这种结构,如Hermitian Toeplitz型,在各个频率点上首先利用空间差分操作去除相关噪声的影响,并构造新矩阵;其次,对新矩阵进行聚焦操作,并给出相干聚焦后的协方差矩阵;最后,利用基于特征结构的DOA估计算法得到相干信号的DOA估计值。理论分析和仿真结果表明了算法的有效性。     

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。     

阵列模型误差条件下稳健的DOA估计算法

为改善阵列误差时高分辨到达方向(DOA)估计算法的性能,引入精确校正的辅助阵元,应用子空间原理,提出了一种均匀线阵存在阵列误差条件下鲁棒DOA估计及方位依赖的幅相误差矩阵和互耦矩阵的估计算法。算法的方位估计无需任何阵列误差信息,估计精度高、分辨力强,且基于信源方位的精确估计,算法还可精确估计方位依赖的幅相误差矩阵和互耦矩阵,实现阵列误差的自校正。算法的运算量较小,无需高维非线性优化搜索,只需一维搜索。仿真结果证明了算法的正确性和有效性。     

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。     

基于多径信号衰落特性的快速DOA估计算法

针对低空测向,提出了一种基于多径衰落特性的快速波达方向估计算法。先给出了一种新的基于时域数据块平滑(TDBS)解相干方法,无阵列孔径损失,对阵列结构无要求,再分步分辨相干和非相干信源,用少数阵元进行迭代解相干处理,降低了算法的运算量,可分辨更多信源。算法无需特征值分解,有较强的实时性。仿真结果表明算法理论正确且有效。