一种MIMO雷达幅相误差估计方法

 针对单基地相关多输入多输出(MIMO)雷达中存在的阵列幅相误差问题进行了研究。给出了单基地相关MIMO雷达的阵列模型,并提出了一种MIMO雷达幅相误差估计方法。利用发射正交信号对阵列接收信号进行匹配滤波,可分离得到类似传统阵列的"虚拟阵列",利用分时信源数据将该阵列中真实导向矢量中信源波达方向(DOA)引起的相位与幅相误差分离开,通过构造代价函数得到波达方向估计值,进而分别得到发射阵与接收阵的幅相误差的估计值,同时给出了误差引入量分析。最后通过仿真验证了该方法的有效性。本文介绍的方法简单可行,适用于任意构型MIMO雷达的幅相误差估计。     

非理想均匀圆阵的波达方向和多普勒频率联合估计

针对均匀圆阵存在一般阵列误差 (如阵元的幅相误差和安装位置误差等 )的情况 ,提出了多个信号的波达方向和多普勒频率估计方法。直接利用均匀圆阵的阵列流形 ,采用波达矩阵法估计各个信号的多普勒频率。由一般阵列误差的统计特性构造加权矩阵 ,采用加权总体最小二乘法估计各个信号的波达方向。此方法具有鲁棒性强等特点。计算机仿真证明了此方法的有效性     

Estimation of DOA and Doppler Frequency on Nonideal UCA

针对均匀圆阵存在一般阵列误差(如阵元的幅相误差和安装位置误差等)的情况，提出了多个信号的波达方向和多普勒频率估计方法。直接利用均匀圆阵的阵列流形，采用波达矩阵法估计各个信号的多普勒频率。由一般阵列误差的统计特性构造加权矩阵，采用加权总体最小二乘法估计各个信号的波达方向。此方法具有鲁棒性强等特点。计算机仿真证明了此方法的有效性。     

鲁棒成形极化敏感阵列波束的方法及极化估计

基于极化敏感阵列,提出了一种鲁棒成形阵列波束的方法。该方法首先将阵列的数据模型进行了重新描述,从而获得了信号波达角(DOA)和极化解耦的模型。借助于该模型并对信号的两个极化方向分别进行鲁棒约束,设计出了一个新的鲁棒空域波束空间成形矩阵,利用该矩阵可以获得信号两个极化分量的鲁棒估计。基于特征值分解的方法,最后给出了估计信号极化参数的方法。分析和数值仿真实验均表明:提出的方法,在对DOA估计误差以及阵列位置误差等造成的阵列失配具有较强鲁棒性的同时,也能有效抑制干扰和噪声,进而提升了极化参数估计的性能。     

基于稀疏表示和近似(e)0范数约束的宽带信号DOA估计

针对宽带信号的波达方向(DOA)估计问题,在稀疏框架下提出一种近似(e)0范数约束的宽带信号DOA估计新算法.首先对宽带信号进行预处理,得到同一参考频率点下的接收数据,然后对其协方差矩阵元素进行加和平均运算,得到一个低维的观测向量,并在稀疏框架下进行稀疏表示,最后利用截断(e)1函数设定权值,构造逼近(e)0范数约束的稀疏重构方法,进而重构信号,获得宽带信号的DOA估计.仿真结果表明,相比于传统的宽带信号DOA估计算法,所提算法具有更高的分辨率和估计精度.     

基于稀疏表示和近似l_0范数约束的宽带信号DOA估计

针对宽带信号的波达方向(DOA)估计问题,在稀疏框架下提出一种近似l_0范数约束的宽带信号DOA估计新算法。首先对宽带信号进行预处理,得到同一参考频率点下的接收数据,然后对其协方差矩阵元素进行加和平均运算,得到一个低维的观测向量,并在稀疏框架下进行稀疏表示,最后利用截断l_1函数设定权值,构造逼近l_0范数约束的稀疏重构方法,进而重构信号,获得宽带信号的DOA估计。仿真结果表明,相比于传统的宽带信号DOA估计算法,所提算法具有更高的分辨率和估计精度。     

相关色噪声下无冗余累积量稀疏表示DOA估计

针对传统均匀线阵中四阶累积量计算复杂度大、对快拍数敏感的问题,提出了一种快速去冗余的高分辨波达方向估计新方法。该方法首先通过构造选择矩阵对四阶累积量矩阵进行第1次降维处理,摒弃传统四阶累积量中大量冗余数据,然后对无冗余累积量矩阵进行矢量化并通过二次降维得到统计性能更优的向量观测模型,最后在相应的过完备基下建立观测模型的稀疏表示进行波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计。同时将方法推广到L型阵列2维DOA估计,扩展了其应用范围。与传统的四阶累积量方法相比,该方法大大地减小了计算量,对快拍数要求不高,并且能够有效地抑制相关色噪声。理论分析和仿真实验验证了该方法对1维和2维DOA估计都具有较高的估计精度和分辨率。     

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。     

非圆实信号MIMO雷达中基于实值ESPRIT的角度估计

研究单基地多输入多输出(MIMO)雷达中的波达角(DOA)估计问题,提出了一种基于非圆(NC)实信号的实值旋转不变性信号参数估计(ESPRIT)算法.首先对接收信号进行降维变换,降低运算复杂度;之后根据非圆实信号特性构造中心Hermitian对称矩阵,通过酉(Unitary)变换将复数运算转为实数,进一步降低复杂度;最后根据ESPRIT得到角度估计.该算法无需谱峰搜索,运算复杂度较NC ESPRIT和Unitary ESPRIT大大降低,且该算法的角度估计性能优于后两种算法.论文分析了所提算法的复杂度,并推导了克拉美-罗界(CRB).仿真结果验证了该算法的有效性.     

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。     

Direction-of-arrival estimation using signal subspace modeling

A computationally viable algorithm for estimating the direction-of-arrival (DOA) of multiple wavefields that are incident on an array of sensors is developed. The geometry of the array is unrestricted and the incident wavefields may be generated by mixtures of incoherent and coherent emitting sources. In the approach taken, the sensor signals are modeled as a noise-contaminated linear combination of steering vectors which are functionally dependent on a set of DOA parameters. These parameters are to be chosen so that this sensor signal model is most compatible with empirically measured data (i.e., snapshot data). An iterative procedure is developed for selecting the most data compatible set of DOA parameters in both the snapshot domain and the array covariance matrix domain. Critical to the success of such iterative solution procedures is the generation of quality DOA parameters to initialize the algorithm. A sequential beamforming method for this initialization is presented. Numerical examples to illustrate the effectiveness of the proposed algorithmic approach are given     

冲击噪声环境下基于任意阵列流形的空时二维DOA估计方法

 针对冲击噪声环境中信号源的高分辨二维波达方向(DOA)估计问题,提出了一种适合任意阵形的基于联合对角化分数低阶空时(ST)相关矩阵的二维DOA估计方法。该方法先对分数低阶空时矩进行采样构建伪快拍数据矩阵,然后对两个时延分数低阶空时矩阵进行联合对角化处理。其无需二维谱峰搜索和参数配对,在低信噪比下对强冲击噪声具有更好的抑制作用,适合存在一维角度兼并的情况。仿真结果证明了该方法的有效性。     

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。     

基于多项式聚焦矩阵的宽带信号到达角估计性能分析

对宽带信号采用基于多项式聚焦矩阵的方法进行到达角估计,并进行了计算机仿真。计算机仿真表明,多项式聚焦矩阵具有计算量小、抗噪性好、能对相干信号进行到达角估计的优点,但需要满足阵元间距远小于信号半波长的条件。当阵元间距不满足该条件时,会引入较大的估计误差。     

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。