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。     

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。     

基于压缩感知的高分辨DOA估计

研究基于压缩感知的多目标DOA估计问题.利用空间目标空域的稀疏性,提出一种新的DOA压缩感知模型,其感知矩阵满足约束等容(RIP)条件.提出一种基于奇异值分解的多测量矢量欠定系统正则化聚焦求解(SVD-RMFOCUSS)算法.该算法在一定程度上克服了压缩感知重构算法无法用于低信噪比情况缺陷,且具有较低的运算复杂度.计算机仿真表明该算法性能优于传统DOA估计算法,能够对任意相关性的信号进行有效DOA估计,具有更高的角度分辨力及估计精度.     

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。     

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。     

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.     

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。     

高分辨率雷达中带宽对信号检测影响的研究

利用单脉冲单元平均恒虚警（CA-CFAR）滑窗检测方法，对不同波段高分辨率雷达（VHF和l波段）的实测数据进行了目标检测仿真，并分析了雷达绝对带宽与相对带宽对信号检测的影响。结果表明，波段选择对信号检测影响较小，绝对带宽对信号检测影响较大。检测概率为90％时，带宽25MHz和200MHz的所需输入信噪比相差5dB。在能量一定的情况下，高分辨率雷达的检测性能优于低分辨率雷达。     

一种高动态环境下PCM-FM的低信噪比检测方法

针对PCM-FM遥测信号的特点,提出一种基于快速傅里叶变换的自相关检测方法。首先利用自相关处理,消除多普勒频率变化对检测性能的影响,可适应目标高动态变化环境。然后通过对自相关输出进行快速傅里叶变换,提高在低信噪比情况下的检测性能。仿真结果表明所提方法在高动态、低信噪比条件下能够高概率检测到PCM-FM信号。     

一种新的共轭增强MUSIC测向算法

提出一种新的测向算法。利用阵列输出的非零时延互相关函数及其共轭形成伪阵列输出,从而得到伪协方差矩阵,对其进行特征分解,利用信号子空间与噪声子空间的正交性,搜索得到的空间谱函数的极大值点对应的角度就是波达方向。仿真实验表明,新算法可对多于阵元数的信号进行测向,其测角精度和分辨力优于MUISC和MUSIC-like算法。     

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。     

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.     

MIMO系统中迭代捕获算法的性能分析

基于迭代消息传递的伪码捕获方法能够在复杂度较低的情况下,极大的提高捕获速度,但在低信噪比下捕获性能下降很快。多输入多输出 (MIMO) 系统可以在不增加频谱资源和发射功率的条件下,削弱多径衰落,改善通信系统的性能。本文提出将迭代捕获算法应用于MIMO系统中,在接收端采用分集技术,运用最大比合并方法进行信号合并,然后用迭代算法进行捕获。仿真结果表明：将迭代捕获算法与MIMO系统结合,在不影响捕获速度的前提下能够有效提高信号的捕获概率,信噪比在-22dB条件下捕获概率达到90%以上,性能优于现有的迭代捕获算法。     

一种分布式目标滑窗检测方法

随着成像雷达图像分辨率的不断提升,对分布式目标的探测性能指标要求越来越高,然而现有的恒虚警检测算法尚未形成适用于多分辨单元的目标检测性能评估理论体系。提出一种分布式目标滑窗检测方法。首先,基于待检测目标RCS（radar cross section,RCS）、平面尺寸以及雷达二维分辨率等先验信息对二维滑窗进行设计,实现了任意航向目标的最优匹配。接着,利用M/N准则对滑窗内目标占据的多分辨单元回波进行直接处理,避免了人为构建扩展检测量引起的检测性能损失。最后,从系统虚警指标要求出发,通过挖掘分布式目标与所占据单个分辨单元的检测性能关系,设计了一套分布式目标探测性能的定量评估方法,可在满足虚警性能前提下大幅提升分布式目标的检测概率。该算法不需要人为进行复杂的扩展检测量设计,为高分辨图像目标稳健检测和性能评估开辟了一种新途径。     

阵元指向未知条件下的信号波达方向估计

提出了一种适用于阵元指向未知情形的极化敏感阵列信号波达方向(DOA)估计方法。该方法利用降秩准则将信号方向、极化和阵元指向信息进行解耦,通过唯角度参数搜索完成信号DOA估计,避免了复杂的多维寻优。讨论了新方法实现无模糊DOA估计的必要条件,并将其与利用错误指向信息的DOA估计方法进行了性能比较。结果表明:对于阵元指向未知或存在一定误差的场合,该算法的估计性能更优。