基于非圆对称特性的阵列扩展算法

根据入射信号的非圆对称性,提出了一种基于均匀线阵的阵列扩展算法。该方法以ESPRIT算法实现DOA估计,计算量较传统的MUSIC算法小,同时虚拟阵列有效地增加了阵列孔径,提高了算法的分辨力,并且能对更多的信号进行DOA估计。计算机仿真验证了该方法的可靠性和有效性。     

一种稀疏阵列下的二维DOA估计方法

研究了稀疏阵列下二维波达方向（DOA）的估计问题,提出一种基于不动点迭代的空间谱估计（FPC-MUSIC）算法。首先建立基于矩阵填充的DOA估计信号模型,并验证该信号模型满足零空间性质（NSP）,其次通过不动点迭代算法将稀疏阵列信号恢复为完整信号,最后利用恢复信号估计二维DOA。该算法可在稀疏阵列下大幅度降低谱估计平均副瓣,在大幅度降低阵元数的同时具有较高的估计精度。计算机仿真表明：FPC-MUSIC算法可在稀疏阵列下准确估计二维DOA,验证了该算法的有效性和优越性。     

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。     

基于压缩感知的频率和DOA联合估计算法

波达方向（DOA）估计是阵列信号处理的一个重要问题,针对信号的DOA估计问题,本文基于压缩感知理论,提出了一种新的频率和角度联合估计算法。首先利用方向波数的空间稀疏性,建立过完备稀疏字典,然后利用压缩采样阵列结构通过求解最优化问题得到方向波数的高分辨估计,最后利用最优空域滤波实现信号到达角度和频率的配对。相对于传统算法,该算法能够实现多信号DOA的高分辨估计,且经过压缩采样后降低了运算量,仿真验证了该算法的正确性与有效性。     

存在阵列模型误差情况下的宽带DOA估计

 针对工程应用中存在阵列模型误差的任意形状天线阵列的宽带波达方向（DOA）估计问题,提出一种基于信号分离的相关域宽带松弛（RELAX）算法。此算法利用具有记忆与遗忘特征的矩阵算子的投影机理对入射信号进行有效的分离,因此对一定范围内的阵列模型误差较之基于子空间理论的传统宽带测向算法具有较好的鲁棒性与良好的工程应用前景。分析并证明了此算法的信号分离机理及此算法对阵列模型误差稳健的原理。理论分析与仿真结果均表明存在阵列模型误差时此算法宽带DOA估计的有效性和稳健性。     

一种适用于任意阵列的极化和二维DOA联合估计算法

提出了一种适用于任意阵列的极化和二维DOA联合估计算法。该算法基于信号空时二维结构特征,利用空域采样和时域采样构造时空矩阵,通过DOA矩阵方法进行极化和二维DOA参数估计,不需要二维谱峰搜索,计算量小。仿真实验证明了算法的有效性。     

回溯降维相干分布式非圆信号DOA快速估计

在相干分布式非圆(CDNC)信号波达方向(DOA)估计中,针对阵列输出矩阵扩展后维数增加带来的较大运算量问题,基于降维的多级维纳滤波(MSWF)技术,引入回溯优化思想,提出了一种快速估计算法。该算法首先利用信号非圆特性扩展阵列输出矩阵,然后通过MSWF递推分解快速求出信号子空间,避免了计算阵列协方差矩阵及特征分解,并且在递推过程中引入回溯优化机制提高了各级匹配滤波器的估计性能,最后由最小二乘(LS)或者总体最小二乘(TLS)得到DOA估计。仿真分析表明,所提算法与相干分布式非圆信号旋转不变子空间算法(CDNC-ESPRIT)性能相当,但复杂度得到了大幅度降低,相比于基于MSWF的非圆信号快速子空间(NC-MSWF-FS)算法,在较小的复杂度代价下大幅度提升了低信噪比时的估计性能,并且对初始参考信号的选取具有了较强的鲁棒性。     

线性极化敏感阵列的极化平滑算法及相干源参数估计

 研究了基于极化敏感阵列的相干信号参数估计问题。首先,提出一种利用均匀线性极化敏感阵列的新型极化平滑算法(ULAPSA),其能够处理更多相干信号的参数估计,且具有更小的计算量。然后,基于ULAPSA给出了波达方向（DOA）和极化参数估计的两种方法：第1种方法利用角度搜索得到信号的DOA估计,适应任何多分量的电磁矢量传感器阵列;第2种方法结合传播算子算法,无需奇异值分解和角度搜索,能够同时估计信号的DOA和极化参数。该方法适应完备的电磁矢量传感器、三偶极子或三磁环构成的矢量传感器。最后,通过仿真实验比较和分析了所提算法的性能。     

基于共轭循环平稳特性的二维波达方向估计方法

 提出了一种具有阵列孔径扩展能力的共轭循环平稳二维波达方向（DOA）估计方法。该方法通过引入伪采样,充分利用了阵元输出之间共轭循环互相关函数的时间维信息,扩展了阵列有效孔径,提高了算法DOA估计精度,具有较好的低信噪比适应能力。该方法避免了最优时延选择问题,无需谱峰搜索,且其二维角度参数能够自动配对,具有较低的计算量。计算机仿真结果验证了该方法的有效性。     

Finite data performance of MUSIC and minimum norm methods

In the direction of arrival (DOA) estimation problem, we encounter both finite data and insufficient knowledge of array characterization. It is therefore important to study how subspace-based methods perform in such conditions. We analyze the finite data performance of the multiple signal classification (MUSIC) and minimum norm (min. norm) methods in the presence of sensor gain and phase errors, and derive expressions for the mean square error (MSE) in the DOA estimates. These expressions are first derived assuming an arbitrary array and then simplified for the special case of an uniform linear array with isotropic sensors. When they are further simplified for the case of finite data only and sensor errors only, they reduce to the recent results given previously (1989, 1991). Computer simulations are used to verify the closeness between the predicted and simulated values of the MSE     

嵌套阵列最大似然估计测向算法

针对在辐射源个数未知的条件下嵌套阵列难以估计多个辐射源角度的问题,提出了基于最大似然估计(MLE)的嵌套阵列角度估计算法。算法在嵌套阵列模型的基础上,首先通过推导阵列截获多辐射源信号的最大似然函数及其梯度,利用最速下降法估计出空域中所有潜在辐射源的角度;然后,通过多元假设检验,利用最大似然比与门限进行比较,确定出空域中所有潜在辐射源中某一时刻发射信号的活跃辐射源角度,排除其余噪声形成的虚假辐射源角度,解决了在辐射源个数未知条件下嵌套阵列对多个辐射源角度估计问题。仿真结果表明:与传统多重信号分类(MUSIC)算法相比,该算法在辐射源数目未知、存在相干信号、低信噪比(SNR)、低快拍数条件下,均具有较好的角度估计精度,并且算法形成的虚拟阵列自由度是空间平滑MUSIC算法的2倍;多元假设检验法比传统信源数目估计算法在低信噪比条件下和处理相干信号方面具有明显优势。     

Sensitivity analysis of DOA estimation algorithms to sensor errors

A unified statistical performance analysis using subspace perturbation expansions is applied to subspace-based algorithms for direction-of-arrival (DOA) estimation in the presence of sensor errors. In particular, the multiple signal classification (MUSIC), min-norm, state-space realization (TAM and DDA) and estimation of signal parameters via rotational invariance techniques (ESPRIT) algorithms are analyzed. This analysis assumes that only a finite amount of data is available. An analytical expression for the mean-squared error of the DOA estimates is developed for theoretical comparison in a simple and self-contained fashion. The tractable formulas provide insight into the algorithms. Simulation results verify the analysis     

一种联合估计的有源校正高精度测向算法

针对存在系统误差的阵列模型,提出了一种有源标校下的联合估计测向算法。该算法把误差矩阵估计转化为误差系数估计,并采用到达角精确已知的源信号进行标校,在此基础上使用最小二乘法联合估计幅相不一致误差系数和互耦误差系数,最后使用结合误差矩阵的MUSIC算法测量信号的到达角。仿真表明,该算法仅需要3个标校源,其精度相比于无阵列误差情况下降0.05°,具有较好的工程可实现性。     

基于约束最小冗余线阵与干扰对消的测向方法

针对有源干扰背景下信号源和干扰源的个数超过线阵的自由度而产生线阵饱和现象,提出一种将约束最小冗余线阵与干扰对消技术相结合的测向方法。通过将无源状态和有源状态下线阵输出数据的协方差矩阵进行对消运算去除有源干扰和噪声分量,并对约束最小冗余线阵的波达方向(DOA)估计算法进行改进,构造了新的协方差Toeplitz矩阵,有效抑制了由阵列非均匀性导致的伪峰,提高了阵列的DOA估计性能。仿真结果表明:该算法在低信噪比背景下具有抗有源干扰能力,扩展了阵列孔径,并具有较高的测向精度和鲁棒性。     

基于压缩感知的嵌套FDA 雷达距离- 角度联合估计

针对频率分集技术，与非均匀阵列、压缩感知理论相结合，实现目标距离- 角度的联合估计。通过 频率分集技术提高信号空间自由度，将距离参数引入导向矢量矩阵，实现距离- 角度参数的联合。并结合嵌套 阵列，显著提高雷达阵列孔径。该方法针对嵌套阵虚拟阵列流型矩阵的优化过程导致的秩亏缺问题，传统的空 间平滑算法会以牺牲部分阵列孔径为代价将单快拍问题转化为多快拍问题，采用正交匹配追踪算法可以实现单 快拍下的高精度参数估计，避免了空间平滑技术对阵列孔径的影响。并通过压缩感知理论的应用降低信号维度， 减小了计算复杂度。