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。     

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。     

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。     

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.     

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。     

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。     

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.     

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。     

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.     

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.     

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.     

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。     

基于极化时频分布的改进DOA估计算法

针对雷达回波信号波达方向估计精度差和时频分析方法运算量大的问题,以极化敏感阵列为模型,结合时频分析方法,充分利用回波信号的空域、时频域和极化域信息,对雷达回波信号进行更准确的估计,并简化其计算量。分析基于空间极化时频分布的多重信号分类(MUSIC)和旋转不变子空间(ESPRIT)算法,并结合两者的优缺点提出了一种改进算法。改进算法用极化时频ESPRIT算法对来波信号确定大致的方位角,以每个方位角为中心确定一个小角度范围,在此范围内用MUSIC算法进行谱峰搜索,得到较准确的波达方向(DOA)估计值,在确保DOA估计精度的基础上节省大部分运算时间。仿真试验验证了该改进算法的有效性。     

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。