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.     

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。     

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.     

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。     

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。     

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。     

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。     

基于均匀圆阵相干信源DOA估计的改进MUSIC算法

提出了一种均匀圆阵(UCA)相干信号的到达角(DOA)估计方法.通过模式激励法和改进MUSIC算法,对均匀圆阵的输出信号作模式变换,使其阵列流形具类似均匀线阵形式,再重构Toeplitz矩阵使其秩与信号相关性无关,完成对相干信号的DOA估计.仿真结果表明:该法可行.     

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。     

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.     

一种不需要源个数估计的MUSIC算法

MUSIC方法是阵列高分辨测向子空间方法中的经典算法,该算法的一个缺点就是需要进行源个数估计,源个数估计不正确将会导致虚假峰和漏峰.提出一种不需要源个数估计的MUSIC方法,该方法首先将快拍分组,对每一组的自相关进行特征值分解,以最小特征值对应的特征向量作为噪声向量,然后将搜索向量在每一组噪声向量上的投影构成新的矩阵,DOA对应的新矩阵将缺秩,根据新矩阵的缺秩程度来估计DOA.仿真结果证明了该方法的有效性.     

TOFS:一种新的宽带源DOA估计算法

介绍了一种新的宽带源DOA估计方法:TOFS。与TOPS(投影子空间正交性测试)方法类似,该方法通过同时测试频域各频段噪声子空间与阵列搜索流型之间的正交性来进行DOA估计。作为对比,根据非相关MUSIC方法,提出了一种新的适用于宽带的非相关MUSIC方法,称为I-MUSIC方法。与宽带相关方法不同,TOFS方法不需要任何初始值的预估。与宽带非相关方法也不相同,TOFS方法同时测试各频段噪声子空间与阵列搜索流型之间的正交性。仿真了TOFS与I-MUSIC、CSSM、TOPS的性能比较。仿真结果表明,CSSM方法在低信噪比时有较好的性能,TOFS方法在中等信噪比以上时,有较好的性能。同时,TOFS方法避免了TOPS方法中常常出现的伪峰。     

一种基于非圆相干信号的波束成形算法

空间平滑是一种传统去相干算法,此算法是基于圆信号提出的,同时存在孔径损耗问题。针对非圆相干信号,提出了一种全阵加权扩展空间平滑波束成形算法。首先将扩展空间平滑的子阵分解思想引入波束成形算法中,从理论上证明了算法的去相干特性,并通过分析证明了算法比传统空间平滑算法在可适用信源数上的提高。为了更好地去除期望信号与干扰间的相干性,利用虚拟波束得到权值对子阵进行加权。最后设计了一种转换矩阵,可将子阵波束权矢量扩展至全阵波束权矢量,从而避免了扩展空间平滑带来的孔径损耗问题。仿真结果表明了算法的可行性及优越性。