多径条件下阵列互耦自校正算法研究

在实际的阵列中,阵元间的互耦和相干信源的存在都会使得大多数高分辨的DOA估计算法的性能严重下降,甚至完全失效.针对这一问题,在应用子空间原理的基础上,利用均匀线阵互耦矩阵的带状循环特性及对称Toeplitz性,并结合前后向空间平滑算法,提出了一种阵元互耦条件下的相干信源的波达方向估计新算法.该算法无需阵元的互耦参数信息,就可准确地估计出相干信源的DOA,估计性能优良,且只需一维搜索,计算量较小.仿真结果验证了该算法的有效性.     

阵元间互耦和幅度/相位失配参数的联合估计

针对阵列信号处理中存在的阵元间互耦和阵元幅度/相位失配的问题,提出了一种适用于任意阵列结构的估计算法。该算法使用一个辅助信号源,从不同方向分时发射信号,发射方向的个数决定于阵列中的阵元个数。算法能够利用信号子空间与噪声子空间的正交特性同时求解阵元间互耦系数和阵元幅度/相位失配参数。计算机仿真实验结果证明了该算法的正确性和有效性。     

阵列模型误差条件下稳健的DOA估计算法

为改善阵列误差时高分辨到达方向(DOA)估计算法的性能,引入精确校正的辅助阵元,应用子空间原理,提出了一种均匀线阵存在阵列误差条件下鲁棒DOA估计及方位依赖的幅相误差矩阵和互耦矩阵的估计算法。算法的方位估计无需任何阵列误差信息,估计精度高、分辨力强,且基于信源方位的精确估计,算法还可精确估计方位依赖的幅相误差矩阵和互耦矩阵,实现阵列误差的自校正。算法的运算量较小,无需高维非线性优化搜索,只需一维搜索。仿真结果证明了算法的正确性和有效性。     

阵元位置误差影响下的一维噪声子空间算法

首先对一维噪声子空间算法进行了分析与仿真,然后重点讨论了阵元位置误差对该算法测向性能的影响。推导出了阵元位置误差影响下的空间谱计算公式,得到了有用结论。     

空间相关噪声中电磁矢量阵二维DOA估计算法

针对空间相关噪声中二维DOA估计性能下降的问题,提出一种基于双子阵结构的电磁矢量阵DOA估计算法。算法假设其中一个子阵由普通标量传感器组成而另一个子阵由电磁矢量传感器组成,并且所有的传感器空间位置均为未知。算法分三个步骤实现。首先,定义一个互相关矩阵来消除空间相关噪声;然后,采用传播算子算法估计电磁矢量传感器导向矢量;最后,通过导向矢量中电场矢量和磁场矢量的叉积计算得到闭式且自动配对的方位-仰角估计值。提出的算法不仅具有良好的估计性能,而且由于无需进行特征值分解估计信号子空间或噪声子空间,无需二维谱峰搜索,因此具有较低的计算量。蒙特卡罗实验证明了算法的有效性。     

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。     

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。     

一种新的稳健Capon波束形成算法

 针对常规Capon波束形成算法在期望信号导向矢量失配情况下性能的急剧下降,研究了一种新的基于导向矢量不确定集的稳健Capon波束形成算法。该算法通过对阵列接受信号的相关矩阵进行特征分解获得噪声子空间,使期望信号导向矢量在噪声子空间的投影最优。并且利用特征向量的结构特性推导出了最优对角加载量的解析表达式。仿真结果表明了理论分析的正确性和算法的有效性。     

阵元间互耦对MMUSIC算法的影响与分析

文章首先对MMUSIC算法的提出以及基本思想进行了分析,并利用等效网络法计算了阵元间的互耦。最后以均匀直线阵为例,重点分析、计算了阵元间互耦对MMUSIC算法测向性能的影响,得到了有用的结论。     

基于双子空间跟踪及盲波束形成的GNSS抗干扰算法

根据全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite Systems, GNSS）卫星信号粗捕获（C／A）码的相关峰特点,提出基于双子空间跟踪及盲波束形成的GNSS抗干扰算法。首先通过噪声子空间跟踪将接收信号投影到噪声子空间进行干扰抑制,提高接收信号信干比（SIR）。然后利用指定卫星C／A码与干扰抑制信号进行相关运算,增强指定卫星信号的信噪比（SNR）,结合一维信号子空间跟踪,获取指定卫星导向矢量,实现对干扰抑制信号形成波束指向的目的。本算法不需要知道传输的导航符号以及卫星方位,是一种盲自适应算法。由于采用低运算复杂度的子空间跟踪方法,降低了抗干扰接收机的运算负担,保证了算法的实时性要求。最后通过实验仿真验证了提出算法能够有效地对抗强干扰以及增强GNSS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。     

基于空间距离的快速稳健子空间跟踪方法

从空间距离的角度分析子空间跟踪问题,提出了一种新的子空间跟踪算法。提出的算法同时适用于信号和噪声子空间跟踪,而复杂度仅为3NL+O(N)。仿真表明算法对基的正交偏离稳健,对舍入误差不敏感,是一种快速稳健的子空间跟踪算法。     

冲击噪声下基于子空间的MIM0雷达DOA估计研究

研究了MIM0雷达在对称a稳定分布(SαS,symmetrica-stable)冲击噪声背景下,基于子空间的多目标DOA估计问题,并分析了空间分集特性对DOA估计性能的改善.由于SαS噪声不存在二阶及以上矩,使得传统的基于二阶或高阶累计量的多目标DOA算法在SαS噪声中性能得到恶化.为此,首先在分析MIMO雷达接收数据FLOM(Fractionflllower order moment)矩阵子空间的基础上,给出FLOM-MUSIC算法.考虑到FLOM-MUSIC算法需要冲击噪声特征指数的先验信息,为避免噪声特征指数估计,提出基于无穷范数对接收数据归一化处理的Inf-MUSIC(Infinity-norm normalization MUSIC)算法.理论分析表明,无穷范数归一化后的数据协方差矩阵有界,且能分解成噪声子空间和信号子空间.计算机仿真验证了上述两种算法的有效性.仿真结果还表明在冲击噪声背景下.MIM0雷达的空间分集特性也能改善DOA估计的精度.     

基于高阶累积量的闭环子空间辨识算法研究

为了解决过程噪声和测量噪声为高斯有色噪声且反馈控制器未知情况下的闭环系统辨识问题,给出了基于子空间辨识框架下的闭环辨识算法。算法通过选择适当的辅助变量,构造出噪声过程的高阶累积量,并利用高阶累积量对高斯噪声不敏感的特性来抑制噪声的影响,最后再使用子空间算法辨识系统的状态空间模型。数值仿真表明,对于存在高斯有色噪声的闭环系统,该辨识算法可以得到无偏的系统状态空间模型。     

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。     

多级嵌套维纳滤波自适应降维STAP抗干扰方法研究

在分析多级嵌套维纳滤波（MSNWF）给出的干扰子空间和噪声子空间信息的基础上,提出了多级嵌套维纳滤波自适应降维空时自适应处理（STAP）抗干扰算法。该方法分析了MSNWF前向迭代过程中相邻级期望信号的协方差随迭代次数变化关系,结合干扰子空间和噪声子空间信息自适应地确定迭代次数,在不增加额外计算量的条件下实现了降维维数的自适应选择。仿真结果分析表明,该方法在保证抗干扰性能不受影响的前提下,进一步减小了STAP算法的计算量,提高了算法的实时性。
     

色高斯噪声背景下相干信源犇犗犃估计

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.     

用修正数据映射方法实现快速稳健子空间跟踪

为改善现有子空间跟踪方法的运算量大或鲁棒性/稳定性差等缺点,基于原数据映射方法(DPM),采用新的正交归一化,提出了一种快速稳健的修正DPM(MDPM)算法。通过改变符号选择跟踪信号子空间或噪声子空间,同时提供了子空间基的正交矢量,运行时无累积性误差。研究和仿真结果表明:与传统子空间跟踪算法相比,MDPM算法的鲁棒性/稳定性好、收敛速度快、运算量小。     

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。