一种未知信源数的快速DOA估计算法

针对众多性能优良的超分辨DOA估计算法大都是以预知信源数为前提,信源数估计不准可能会导致DOA估计失败这一问题,提出了一种基于协方差矩阵对角加载的超分辨DOA估计算法。该算法不需预判信源个数和进行特征值分解,且通过对协方差矩阵进行对角加载,可以平滑小快拍数时噪声特征值分散程度,因此该算法更适用于快拍数较少的情况。理论分析表明：该算法的统计估计性能接近于MUSIC（Multiple Signal Classifjcation）算法。计算机仿真结果验证了该算法的鲁棒性和可行性。     

一种新的强干扰条件下微弱信号DOA估计算法

提出了一种基于扩展噪声子空间的强干扰条件下微弱信号DOA估计算法。该算法在已知强干扰源个数条件下,通过构造扩展的噪声子空间,在此基础上利用MUSIC方法有效地抑制干扰,并且准确估计出微弱信号的DOA参数。此算法的优势在于无需已知强干扰信号方向,且运算量与MUSIC方法相当。仿真实验验证了该算法是有效性和可行性。     

一种未知信源数的快速DOA估计算法

文章针对众多性能优良的超分辨DOA（Direction—Of-Arrival）估计算法大都是以预知信源数为前提、信源数估计不准可能会导致DOA估计失败这一问题,提出了一种基于协方差矩阵对角加载的超分辨DOA估计算法。该算法不需要预判信源个数和进行特征值分解,且通过对协方差矩阵进行对角加载,可以平滑小快拍数时噪声特征值分散程度,因此,该算法更适用于快拍数较少的情况。理论分析表明：该算法的统计估计性能接近于MUSIC（Multiple Signal Classification）算法。计算机仿真结果验证了该算法的鲁棒性和可行性。     

一种实值MUSIC算法

提出了一种实值MUSIC算法,通过构造实值转换矩阵Q[1],对协方差矩阵进行变换,使之转换为实矩阵,再进行实特征值分解,最后构造MUSIC谱进行谱峰搜索来获得信号的DOA估计。谱估计性能优于普通MUSIC算法,能有效减少计算量,并且对相干信号有一定的分辨能力。计算机仿真证明了此方法的有效性。     

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。     

噪声调幅干扰信号波达方向估计研究

利用噪声调幅干扰信号频谱结构的特殊性,提出基于阵列接收信号载频处频域数据的波达方向估计算法,通过仿真分析表明该算法的角度估计性能明显高于目前广泛采用的比幅比相单脉冲测角法,并且计算量也大大低于传统的波达方向估计算法.     

基于前后相关阵的CDMA信号DOA估计及DSP实现

本文针对CDMA系统,提出使用DSP器件TMS320C6701实现对CDMA信号的波达方向估计.该算法基于对解扩前后相关阵相减,去除了干扰相关阵,然后使用传统MUSIC或ESPRIT算法进行DOA估计,克服了要求接收信号数小于阵元数的局限,能有效估计波达方向相差很小的多径信号的参数.     

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.     

基于四阶循环累积量的波达方向估计方法

为了克服传统信号波达方向估计的不足,提高信号的选择性和分辨率,结合高阶循环累积量强测向能力,文章给出了一种四阶循环累积量矩阵定义方法。对此进行特征值分解,就得到信号子空间和噪声子空间。应用子空间的方法进行一维谱峰搜索,可得到来波方向的估计值。该方法可以有效抑制平稳噪声和滤除与信号循环频率不同的干扰信号,同时还有效扩展阵列孔径,可以处理空间距离很近的非相关信号,具有很强的空间分辨能力。另外文章还给出了相干信号波达方向解决方法。     

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。     

反辐射导引头二维超分辨测向技术研究

对于反辐射雷达导引头,较宽的波束导致多个目标辐射信号进入导引头接收系统,所以必须提高其多源测向和多目标分辨能力.为此,提出采用超分辨测向技术来估计多个辐射源的到达角,并对该方法的可行性进行研究.首先,给出反辐射导引头超分辨测向模型,在此基础上,采用MUSIC算法进行到达角估计,并对影响MUSIC算法估计精度的因素进行了...     

一种自适应迭代宽带数字波束成形算法

为了克服传统宽带波束合成要求期望信号垂直入射阵面的苛刻要求,新算法首先利用数字时延滤波器对接收数据的时延进行补偿,使其等效为期望信号垂直入射,然后采用无需计算矩阵求逆的基于LMS的空时自适应滤波算法完成波束形成。方向图仿真表明,新算法能够实现宽带抑制,可高分辨率地使主瓣对准期望,零陷对准干扰;同时通过计算量分析,相对于DMI算法,新算法很大程度地降低了计算复杂度,减小了计算量,易于工程 实现。     

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。     

基于降秩多级维纳滤波器的零陷加宽算法

自适应阵列处理中,常规的零陷加宽技术在自适应权和数据失配时具有较强的鲁棒性,但该技术同时会带来计算量的增加.通过推导一种新的相关相减结构多级维纳滤算法(CSA-MWF)的向前递推形式,进而将零陷加宽技术引入降秩CSA-MWF中,提出了基于降秩CSA-MWF的零陷加宽算法.相比于常规的零陷加宽技术,该方法有效地降低了计算...     

一种结合亮温图像和子空间分解的RFI定位算法

射频干扰(radio frequency interference, RFI) 对L波段综合孔径辐射计遥感数据造成了严重污染,降低了产品质量。RFI检测定位是处理RFI的关键步骤。传统的基于亮温图像的定位算法受到仪器角分辨率的限制,无法有效分离相邻的RFI。为了实现更高的空间分辨率,基于子空间分解技术的多信号分类(multiple signal classification, MUSIC)算法被提出。然而,当亮温图像的信噪比较低时,背景和噪声对子空间分解的准确性影响较大,进而降低了MUSIC算法的定位性能。文章通过结合亮温图像和子空间分解两种方法的优点,提出了一种融合改进定位方法。该方法通过在亮温图像域中消除背景场景、增强目标射频干扰,2次提高了图像信噪比,在频域中,利用子空间分解和MUSIC算法实现超分辨率和高精度定位。通过对土壤湿度和海洋盐度（soil moisture and ocean salinity, SMOS）卫星数据进行实验和仿真验证,证明了文章提出的方法在低信噪比情况下优于传统的MUSIC算法和基于亮温的定位算法。此外,在对多个弱RFI源的定位上,该方法的定位精度也优于基于点源波纹的弱RFI检测定位算法。     

共轭梯度算法在振动信号处理中的应用

为了提高液体火箭发动机试验振动信号频域数据处理的精度,提出了一种基于共轭梯度和AR模型的谱估计算法。该算法计算复杂度低,估计出的谱分辨率高,可以克服传统的经典傅里叶变换功率谱估计算法在信号信噪比降低时不能有效区分相近频率点谱线的问题,解决了传统算法旁瓣泄漏严重的固有缺点。通过对算法在不同信噪比条件下的仿真实验分析与真实试验数据验证,充分表明了此算法在低信噪比条件下,估计的谱仍具有高分辨率的特点。     

改进的宽带指向最小方差空间谱估计算法

宽带测向一直是阵列信号处理领域研究的难点。把指向最小方差宽带测向算法（STMV）应用到均匀线阵上，通过对阵列频域采样数据的空间协方差矩阵的估计和加权平均处理。给出了空间谱估计子的改进形式。与通常的信号子空间宽带测向算法相比。提出的算法不需要对波达方向进行预估计，因此避免了预估计误差对最终估计结果的影响。理论分析和仿真实验证明了测向算法的有效性。     

星载测向定位技术研究

针对卫星无源定位系统对辐射源高精度定位的要求,以及日益复杂的电磁环境下时频重叠信号测向定位的难题,提出了单星阵列信号处理测向的方法,并对干涉仪和阵列信号处理测向的性能进行了理论分析和仿真比较,结果显示阵列信号处理测向比相位干涉仪具有更高的精度,在存在模型误差的情况下,基于盲源分离的测向算法比经典子空间投影测向算法具有更高的分辨力。