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。     

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.     

未知噪声环境方位-俯仰-频率-时延等四维参数联合估计方法

提出一种基于空时扩展虚拟传感器阵列的未知噪声环境下方位、俯仰、多普勒频移和相对时延四维参数联合估计新算法。未知噪声背景下的UN-MUSIC、UN-CLE等算法不易于完成多参数联合估计任务,而UN-ESPRIT算法又需要信号具有空、时域子空间旋转不变特性,对阵列结构要求严格。文中通过对原始数据的时延补偿等处理,利用虚拟数据阵的时移旋转不变特性,经由构建空时扩展波达方向矩阵同时获得诸参数的联合估计。虚拟传感器阵列的理论孔径为物理阵列的数倍,具有在低信噪比、未知分布噪声环境下更强的适应能力;且算法对于物理阵列阵元分布无特殊要求,具有很好的理论和实用价值。理论分析以及计算机仿真都证明了算法的有效性。     

基于循环平稳性的噪声调频干扰高分辨测向方法

根据噪声调频信号循环平稳特性分析,提出了基于阵列接收信号循环均值-空域处理的波达方向(DOA)估计算法。仿真结果表明:该算法的角度估计性能明显高于比幅比相单脉冲测角法,且在高信噪比环境中,该法的估计性能更好、运算量较小。     

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。     

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.     

利用调频广播/电视信号的目标探测

分析了基于利用调频广播 /电视信号进行目标探测所面临的诸多实际问题 ,指出对直达波抑制和对噪声的抑制是系统工程实现的关键技术难点。研究了对消算法及超视距接收方法在抑制直达波中的利用 ,研究了基于信号循环平衡特性的信号处理方法。对实测数据的分析及仿真实验验证了所给方法的有效性。     

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。     

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。     

用于星载赋形天线的基于频域多相干目标测向算法

提出了一种用于星载赋形天线抗多个相干干扰的基于频域单 快拍的测向算法,该方法首先采用频域多目标测向算法实现多干扰源的方向估计;基于 估计出的干扰源到达方向,对相干信号采用陷零投影矩阵对强目标陷零,以达到对强干扰 进行抑制从而测出弱干扰,较好地保证了相干强弱信号测向的准确性,从而有效地对同 时强弱相干干扰进行抑制。仿真结果和性能分析验证了该方法的可行性。
     

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。     

一种基于降调频的宽带LFM信号DOA估计算法

传统的宽带LFM信号DOA估计算法,是直接对信号进行估计,为满足采样定理,需要很高的采样频率,数据量和运算量巨大。针对这一问题,提出一种基于降调频的宽带LFM信号DOA估计算法,采用基于改进谱形熵的自适应降调频技术,通过若干次降调频,将宽带LFM信号带宽降到接收机可以处理的范围内,再利用窄带LFM信号DOA估计算法估计...     

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。     

基于最大似然多径估计的卫星导航信号码跟踪算法与实现

卫星导航接收机需要精确的估计信号的扩频码相位并进行跟踪,估计的精度直接影响 伪距的测量精度。卫星信号的多径传播使得传统的基于DLL的估计器存在较大误差,提 出了一种抗多径的估计算法,它基于最大似然参数估计方法,并给出了该算法的推导过程, 仿真的结果表明该算法比传统的DLL跟踪环在性能上有很大的改进。结合传统卫星导 航接收机的实现结构,给出了一种整合了该算法的实现方案。     

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。     

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。