谱估计测向的MUSIC算法研究

由天线阵对被测信号的响应矩阵的特征值,可得到对应于信号和噪声的特征向量,以此扩展成信号子空间和噪声子空间。利用信号子空间与噪声子空间的正交关系,即可求得信号方位角的估计值。这种空间谱估计测向的MUSIC算法,用于圆形天线阵对非相干信号进行测向,可以克服一般干涉仪测向体制中测向模糊和测向盲区的问题。     

一种稀疏阵列下的二维DOA估计方法

研究了稀疏阵列下二维波达方向（DOA）的估计问题,提出一种基于不动点迭代的空间谱估计（FPC-MUSIC）算法。首先建立基于矩阵填充的DOA估计信号模型,并验证该信号模型满足零空间性质（NSP）,其次通过不动点迭代算法将稀疏阵列信号恢复为完整信号,最后利用恢复信号估计二维DOA。该算法可在稀疏阵列下大幅度降低谱估计平均副瓣,在大幅度降低阵元数的同时具有较高的估计精度。计算机仿真表明：FPC-MUSIC算法可在稀疏阵列下准确估计二维DOA,验证了该算法的有效性和优越性。     

基于改进TLS-ESPRIT算法的相干定位信号波达方向空间平滑

针对室内角度定位,在定位信号相干条件下无法实现准确估计波达方向(DOA)的问题,提出了一种基于TLS-ESPRIT算法的双向空间平滑方法。该算法先对定位相干信号进行双向空间平滑处理,然后用TLS-ESPRIT算法进行DOA的精确估计,使其最大限度地利用信号子空间的信息,从而解决了算法计算过程中输出信号的协方差矩阵秩亏损情况。该算法能够准确实现定位信号相干条件下DOA估计,与传统的空间平滑结合其他改进ESPRIT算法相比,具有更好的平稳性及抗干扰能力。最后通过仿真实验验证了算法的有效性和稳定性。     

在冲击噪声环境中基于子空间的测向算法研究

 首先分析了冲击噪声的性质以及它对传统的基于二阶或高阶统计量的子空间测向技术的影响, 然后提出了一种新的在冲击噪声环境中基于子空间的阵列测向算法。该算法利用TLS-ESPRIT 算法的基本思想, 通过对阵列输出信号的协变异系数矩阵进行奇异值分解来估计来波方位, 最后进行了计算机仿真试验, 验证了该算法的可行性和有效性。     

一种适用于任意阵列的极化和二维DOA联合估计算法

提出了一种适用于任意阵列的极化和二维DOA联合估计算法。该算法基于信号空时二维结构特征,利用空域采样和时域采样构造时空矩阵,通过DOA矩阵方法进行极化和二维DOA参数估计,不需要二维谱峰搜索,计算量小。仿真实验证明了算法的有效性。     

未知互耦条件下混合信号波达方向估计

阵列天线互耦对导向矢量的扰动以及信号相干性对数据协方差矩阵造成的秩损,使得基于子空间正交性原理的超分辨波达方向估计(Direction-of-Arrival,DOA)算法性能恶化,甚至失效。针对这一问题,提出一种在相干与非相干信号混合状态下无需阵列互耦补偿的特征矢量平滑DOA估计算法。该算法对部分阵元接收数据的协方差矩阵特征分解,将得到的特征矢量平滑处理后构造等效协方差矩阵,抑制阵列互耦影响的同时完成混合信号DOA估计。在阵列互耦和信号相干性均未知的条件下,正确估计了信号DOA,无需互耦参数估计或补偿。计算机仿真结果验证了算法的有效性。     

空间谱估计经典算法性能比较

空间谱估计是阵列信号处理的一个重要研究方向。空间谱估计理论与技术已日趋成熟，近几十年的经典谱估计技术包括：常规波束形成（CBF）、Capon谱估计、多重信号分类（MUSIC）、旋转不变子空间算法（ESPRIT）、最大似然（ML）、子空间拟合（SF），及这些算法的扩展和变形。上述算法在各个分散的文章中均有具体深入的理论分析和研究，亦有类似的2种或3种算法的性能比较，但是针对这些所有算法的性能比较，就笔者所知尚无公开报道，而使工程实现时对算法的选择没有依据。本文对这些经典算法做了简介，列出各个算法的优缺点，并对性能进行仿真比较，能直观地得到各个算法的性能对比，给工程实现算法选择提供理论依据。     

利用分数低阶空时矩阵进行冲击噪声环境下的DOA估计

研究冲击噪声环境下的信号DOA估计问题。在对称α稳定(SαS: Symmetric α-stable)分布冲击噪声假设下,定义了一个阵列接收数据的广义分数低阶空时矩阵。理论分析表明,对广义分数低阶空时矩阵进行奇异值分解可获得噪声子空间估计。与信号空间DOA估计技术相结合,提出一种新的基于信号空间分解的DOA估计算法。该算法在低信噪比下对强冲击噪声具有更好的抑制作用。计算机仿真证明了算法的有效性。     

一种宽带阵列幅相与互耦误差联合校正算法

宽带数字阵列雷达接收通道中存在随频率变化的幅相误差和互耦误差,会严重影响雷达性能。针对这一问题,提出了一种宽带数字阵列幅相与互耦误差联合校正算法。首先选取通带内多个离散频点,对于每个频点,将幅相误差和互耦误差作为一个整体,采用基于子空间原理的窄带校正算法估计其阵列失真参数,并计算校正矩阵;然后将其组合起来,构成频域离散校正矩阵;最后基于最小二乘准则,设计了宽带有限长脉冲响应(FIR)校正滤波器矩阵。利用该矩阵,可实现通带范围内任意带宽入射信号的校正。计算机仿真实验验证了该算法的有效性。对实测数据的处理结果表明该算法在宽带数字阵列雷达系统中具有实用价值。     

基于迭代QR分解的DOA估计技术

提出了一种基于迭代QR分解的信源到达角(DOA)估计技术.DOA估计的子空间方法主要是通过估计信号协方差矩阵的信号子空间或者噪声子空间来求出信号的DOA参数.估计这些子空间通常需要大量的计算,采用ASIC实现时其成本会非常昂贵.本文采用迭代QR分解方法进行子空间分解,可以利用较少量的计算资源完成处理任务.仿真实验结果达到0.23毫弧度,说明该算法比较可靠有效.     

存在阵列模型误差情况下的宽带DOA估计

 针对工程应用中存在阵列模型误差的任意形状天线阵列的宽带波达方向（DOA）估计问题,提出一种基于信号分离的相关域宽带松弛（RELAX）算法。此算法利用具有记忆与遗忘特征的矩阵算子的投影机理对入射信号进行有效的分离,因此对一定范围内的阵列模型误差较之基于子空间理论的传统宽带测向算法具有较好的鲁棒性与良好的工程应用前景。分析并证明了此算法的信号分离机理及此算法对阵列模型误差稳健的原理。理论分析与仿真结果均表明存在阵列模型误差时此算法宽带DOA估计的有效性和稳健性。     

回溯降维相干分布式非圆信号DOA快速估计

在相干分布式非圆(CDNC)信号波达方向(DOA)估计中,针对阵列输出矩阵扩展后维数增加带来的较大运算量问题,基于降维的多级维纳滤波(MSWF)技术,引入回溯优化思想,提出了一种快速估计算法。该算法首先利用信号非圆特性扩展阵列输出矩阵,然后通过MSWF递推分解快速求出信号子空间,避免了计算阵列协方差矩阵及特征分解,并且在递推过程中引入回溯优化机制提高了各级匹配滤波器的估计性能,最后由最小二乘(LS)或者总体最小二乘(TLS)得到DOA估计。仿真分析表明,所提算法与相干分布式非圆信号旋转不变子空间算法(CDNC-ESPRIT)性能相当,但复杂度得到了大幅度降低,相比于基于MSWF的非圆信号快速子空间(NC-MSWF-FS)算法,在较小的复杂度代价下大幅度提升了低信噪比时的估计性能,并且对初始参考信号的选取具有了较强的鲁棒性。     

基于多级维纳滤波的双基地MIMO雷达多目标定位方法

为了降低双基地多输入多输出(MIMO)雷达目标定位过程中的计算复杂度,避免进行占主要计算量的协方差矩阵特征值分解或奇异值分解和二维空间谱的峰值搜索,将多级维纳滤波(MSWF)应用于双基地MIMO雷达多目标定位的研究中。利用MSWF的前向递推原理,得到信号子空间;然后利用ESPRIT算法估计发射角(DOD)和接收角(DOA),且DOD和DOA自动配对,实现了多目标交叉定位。分析了本文算法和ESPRIT算法的计算复杂度,并通过仿真实验及性能分析验证本文算法的有效性。理论分析和实验结果表明:本文算法在保证二维方位角估计性能的基础上,显著地降低了计算复杂度,缩短了运算时间,更加符合MIMO雷达信号实时处理的要求。     

一种基于时频分析的欠定盲源分离算法

针对欠定盲源分离,提出了基于时频域信源数估计的盲源分离算法。通过短时傅里叶变换将信号变换至时频域进行分析。在混合矩阵估计环节,根据源信号稀疏性的假设,在时频域利用信号的时间频率比,确定与源信号对应的混合向量。在混合向量聚类过程中,利用同类向量间的距离以及向量不同聚类间的解析度,提出一种信源数估计方法,解决了在聚类算法中假设信源数已知的问题。在源信号分离环节,利用时频子空间中接收信号相关矩阵对角线元素与剩余元素的比值,提出一种子空间信源数估计算法,通过确定信源数,将子空间中欠定模型转换为超定或正定模型,以完成源信号分离。仿真证明算法对混合矩阵估计的正确性以及信号分离的可靠性。     

基于恒模特性的QPSK-DSSS信号扩频序列估计

 针对非合作低信噪比条件下的QPSK-DSSS信号,提出一种基于恒模特性的扩频序列估计算法。该算法首先将单用户QPSK-DSSS信号等效为两用户的BPSK-DSSS信号,其次通过对信号协方差矩阵进行特征分解,估计出由同相与正交两路扩频序列张成的二维信号子空间,最后利用扩频序列的恒模特性消除特征分解带来的酉阵模糊问题,实现扩频序列的精确估计。本文提出算法实现简单,相对目前现有传统算法具有较低的计算复杂度,而且计算机仿真表明:本文提出算法在低信噪比条件下具有优良的估计性能。     

Decorrelation of broadband signals by Toeplitz-Block-Toeplitzstructuring

We propose F-norm of the cross-correlation part of the array covariance matrix as a measure of correlation between the impinging signals and study the performance of different decorrelation methods in the broadband case using this measure. We first show that dimensionality of the composite signal subspace, defined as the number of significant eigenvectors of the source sample covariance matrix, collapses in the presence of multipath and the spatial smoothing recovers this dimensionality. Using an upper bound on the proposed measure, we then study the decorrelation of the broadband signals with spatial smoothing and the effect of spacing and directions of the sources on the rate of decorrelation with progressive smoothing. Next, we introduce a weighted smoothing method based on Toeplitz-block-Toeplitz (TBT) structuring of the data covariance matrix which decorrelates the signals much faster than the spatial smoothing. Computer simulations are included to demonstrate the performance of the two methods     

FrFT-CSWSF:Estimating cross-range velocities of ground moving targets using multistatic synthetic aperture radar

Estimating cross-range velocity is a challenging task for space-borne synthetic aperture radar（SAR）, which is important for ground moving target indication（GMTI）. Because the velocity of a target is very small compared with that of the satellite, it is difficult to correctly estimate it using a conventional monostatic platform algorithm. To overcome this problem, a novel method employing multistatic SAR is presented in this letter. The proposed hybrid method, which is based on an extended space-time model（ESTIM） of the azimuth signal, has two steps： first, a set of finite impulse response（FIR） filter banks based on a fractional Fourier transform（FrFT） is used to separate multiple targets within a range gate; second, a cross-correlation spectrum weighted subspace fitting（CSWSF） algorithm is applied to each of the separated signals in order to estimate their respective parameters. As verified through computer simulation with the constellations of Cartwheel, Pendulum and Helix, this proposed time-frequency-subspace method effectively improves the estimation precision of the cross-range velocities of multiple targets.     

一种基于三维阵列结构二维波达方向估计的新方法

给出了一种在高斯白噪声环境下对多个窄带信号进行二维波达方向估计的新方法.该方法根据给出的天线阵列结构的特点,首先构造四个相关矩阵,进而构造一个大的矩阵,对其进行一次特征值分解,由ESPRIT原理实现了信号波达方向的准确估计.该方法精度较高,不存在错误估计,有一定的实用性.     

Identification of the state-space model and payload mass parameter of a flexible space manipulator using a recursive subspace tracking method

The on-orbit parameter identification of a space structure can be used for the modification of a system dynamics model and controller coefficients. This study focuses on the estimation of a system state-space model for a two-link space manipulator in the procedure of capturing an unknown object, and a recursive tracking approach based on the recursive predictor-based subspace identification (RPBSID) algorithm is proposed to identify the manipulator payload mass parameter. Structural rigid motion and elastic vibration are separated, and the dynamics model of the space manipulator is linearized at an arbitrary working point (i.e., a certain manipulator configuration). The state-space model is determined by using the RPBSID algorithm and matrix transformation. In addition, utilizing the identified system state-space model, the manipulator payload mass parameter is estimated by extracting the corresponding block matrix. In numerical simulations, the presented parameter identification method is implemented and compared with the classical algebraic algorithm and the recursive least squares method for different payload masses and manipulator configurations. Numerical results illustrate that the system state-space model and payload mass parameter of the two-link flexible space manipulator are effectively identified by the recursive subspace tracking method.