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。     

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。     

基于空间时频分布矩阵的到达角估计

介绍了基于窄带信号模型的传统空间时频分布矩阵估计到达角 (DOA)的算法。在此基础上将该算法推广到对雷达信号的DOA估计 ,并给出了算法的适用条件。通过对阵元输出作时频分析 ,获取信号的瞬时频率特性 ,以此构造方向向量 ,并在时频脊点上构造空间时频分布矩阵 ,求得MUSIC空间谱 ,从而实现对DOA的估计。仿真结果显示 ,采用此处理方法 ,可以实现对DOA的正确估计     

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.     

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。     

基于L型阵列的互耦误差校正算法研究

互耦误差对阵列DOA估计性能产生了严重影响。基于L型阵列,建立了互耦误差模型,提出了一种基于MUSIC迭代法的互耦误差自校正算法和在互耦误差条件下的DOA估计算法。利用MUSIC迭代法对互耦误差矩阵和DOA同时估计,且同时估计出来波信号的方向角和俯仰角。仿真实验验证了该算法具有分辨力强、校正精度高的特点。     

基于改进PCA的DOA估计方法

阵列信号处理中,MUSIC等高分辨率DOA估计方法都要通过特征值分解来获得波达方向估计,然而矩阵特征值分解的计算量较大,不利于实时处理.提出一种改进的PCA(principal component analysis)迭代算法,来逼近信号子空间.仿真实验表明该算法在估计弱信号时性能要比MUSIC算法好,且计算量要小得多.     

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.     

冲击噪声下基于子空间的MIM0雷达DOA估计研究

研究了MIM0雷达在对称a稳定分布(SαS,symmetrica-stable)冲击噪声背景下,基于子空间的多目标DOA估计问题,并分析了空间分集特性对DOA估计性能的改善.由于SαS噪声不存在二阶及以上矩,使得传统的基于二阶或高阶累计量的多目标DOA算法在SαS噪声中性能得到恶化.为此,首先在分析MIMO雷达接收数据FLOM(Fractionflllower order moment)矩阵子空间的基础上,给出FLOM-MUSIC算法.考虑到FLOM-MUSIC算法需要冲击噪声特征指数的先验信息,为避免噪声特征指数估计,提出基于无穷范数对接收数据归一化处理的Inf-MUSIC(Infinity-norm normalization MUSIC)算法.理论分析表明,无穷范数归一化后的数据协方差矩阵有界,且能分解成噪声子空间和信号子空间.计算机仿真验证了上述两种算法的有效性.仿真结果还表明在冲击噪声背景下.MIM0雷达的空间分集特性也能改善DOA估计的精度.     

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。     

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.     

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。     

基于改进子空间投影的无源雷达弱目标检测方法

基于子空间投影的无源雷达弱目标检测方法是将回波通道接收信号投影到与多径干扰子空间和强目标子空间均正交的子空间内,需要构造的投影矩阵维数过大,导致计算量很大。为了解决这一问题,利用多次小维数投影代替大维数投影,提出了一种改进的无源雷达弱目标检测方法。首先将接收信号投影到多径干扰的正交补子空间内,然后连续地将信号投影到强目标的正交补子空间内,最终达到干扰抑制和弱目标检测的目的。本方法可以有效抑制多径、强目标干扰,在保持检测性能的同时大幅度降低计算量,提高了方法的实时性。仿真结果表明了方法的有效性。     

提高卫星导航性能的阵列参数估计算法

针对卫星导航信号参数估计性能严重影响导航定位精度,提出了一种利用电磁偶极子对提高信号波达方向和极化参数估计性能的方法。充分利用接收数据协方差矩阵,通过两次特征分解,由特征分解的特征值进行极化参数估计。利用小圆环子阵导向矢量得到波达方向的粗略而无模糊的估计,大圆环子阵导向矢量得到有模糊的估计,通过解模糊得到精确的无模糊的估计,从而大幅提高了到达角的估计精度。比较了单个圆环阵列和同心圆环阵列的参数估计性能,分析了参数估计精度对抗干扰性能的影响,仿真结果表明参数估计精度的提高有效改善了卫星导航抗干扰的性能。     

一种GPS抗干扰及干扰DOA估计工程集成方法

卫星导航干扰对消技术和干扰测向技术是卫星导航干扰对抗的两个典型方向,并逐渐成为当前卫星导航抗干扰装备的标配功能。如何实现干扰对消和干扰测向的高效集成成为制约工程实现的主要瓶颈之一。提出一种GPS抗干扰及DOA估计的工程集成方法,通过优化噪声子空间估计工程实现,实现了高性能抗干扰和高精度干扰测向的高效集成,与抗干扰模块和干扰测向模块相比,集成模块极大降低了工程实现资源。测试结果表明该方法可以有效对抗干信比60dB的干扰,并提供2度的测向精度。     

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。