基于稀疏面阵的低复杂度三维信源定位算法

针对3维信源定位中阵列结构过于复杂、算法复杂度过高、谱峰搜索范围过大的问题,该文提出一种基于互素线阵互素平移的稀疏面阵(CLACS-SPA)的3维降秩MUSIC算法(RARE-MUSIC).所提CLACS-SPA拥有中心对称的互素稀疏面阵结构,相较于同口径均匀面阵结构减少了大量的阵元,降低了阵列的结构复杂度;以CLAC...     

基于稀疏对称阵列的混合信源定位

针对混合信源定位中存在阵列孔径损失的问题,基于稀疏对称阵列提出了一种新的混合信源定位方法。首先,通过不同子阵的接收数据构造一个仅与信源角度有关的特殊四阶累积量矩阵,进而利用MUSIC算法估计出所有信源方位角,然后在每个估计角度上进行距离维的搜索,从而得到近场信源的距离估计。该方法避免了二维搜索,且参数自动配对。同时,稀疏对称阵列的有效使用扩展了阵列孔径,提高了参数估计精度。实验仿真结果表明该算法的有效性。     

基于模拟退火算法的平面稀疏阵优化

大规模稀疏阵列优化时,解空间十分庞大,一般优化算法难以实现.模拟退火算法不是一种解空间遍历算法,因而非常适合用于解决此类问题.利用平面阵的对称性,对解空间进行镜像压缩,进一步提高了优化效率.利用解空间压缩后的模拟退火算法优化得到了一种副瓣特性优良的稀疏布阵方式.     

一种基于面阵的相干信源DOA估计算法

由于传播环境的复杂性,入射到阵列的信号中有多径信号存在。在多径环境中,相干信源会造成波达方向（Direction of Arrival,DOA）估计的漏报。对面阵及相干信源进行数学建模,通过对接收信号协方差矩阵进行矩阵重构以降     

稀疏阵的最优化设计

使用基因算法对稀疏阵进行优化设计。为实现指定的填充率,文中引入了保持单元数固定的基因算法。这是通过改造基因算法的基本操作——交叉、变异来实现的。通过选择合适的适应性函数,文中得到了一些对于其他算法的改进结果。文中还通过实例显示该基因算法可以应用于大型稀疏阵的设计。     

仓储场景中基于无线标签的三维定位方法

仓储行业在面向智能化发展中面临因无法获取物资的室内位置信息而导致出库、入库难等问题,为实现对物资准确定位,该文提出一种基于无线标签的目标3维定位方法。设计的无线标签安置在待定位物资上,将来自发射机正交频分复用(OFDM)信号反射到具有均匀面阵(UPA)天线阵列的接收机,进行多通道的信道估计后,利用分步的稀疏恢复算法实现高维无线信道参数估计,并结合发射机、标签和接收机的空间几何位置,建立标签位置的优化问题,最后采用群智能算法搜索得到目标准确的3维位置。为验证系统,实现了标签及收发机原型,实测结果表明,目标的中值3维定位精度达到0.53 m。     

面向天基物联的SCMA低复杂度译码算法

在天基物联场景中,当卫星星历和位置信息都较为准确时,即地面的各个用户可以同步接入到系统接收端。由此天基物联接入系统主要面临译码算法计算复杂度过高的问题。针对上述问题,基于部分边缘化以及球形译码策略,提出一种基于球形译码策略的部分边缘化消息传递算法。首先主要通过球形译码策略减少算法迭代中的冗余码字星座点,然后利用码字概率排序和设定动态阈值等方法,在每次算法迭代过程中选择出一个码字概率收敛性能最好的用户,并在之后的迭代中停止更新该用户信息,从而在每次迭代过程中降低了参与迭代更新的用户节点数和码字星座点数。仿真结果表明,该算法相比于现有的消息传递算法,计算复杂度得到显著降低的同时算法误码率性能以及收敛性能几乎不受影响。     

一种低复杂度的OS-CFAR排序算法

有序统计恒虚警算法是雷达在多目标环境下检测目标的主要方法,数值排序是有序统计恒虚警算法的必要步骤,通常采用的排序算法有希尔排序和快速排序等,本文根据OS-CFAR前后检测单元背景窗有相同单元的特点,提出了一种低复杂度的排序算法,仿真结果表明该算法较常规排序算法在运算复杂度上有很大的改善。     

基于稀疏表示的不相关分布式信源参数估计算法

在分析不相关分布式信源(Incoherently Distributed Source, IDS)信号模型的基础上,该文给出一种基于稀疏表示的IDS参数估计方法。该方法利用IDS协方差矩阵的Toeplitz性质,结合IDS协方差矩阵的两点近似及Jacobi-Anger级数展开模型,分别采用两个1维稀疏表示问题对IDS的角度扩展及中心入射角度进行估计。同现有算法相比,该文方法不需要进行2维搜索,计算量较小。仿真结果表明,该文算法在低信噪比及小快拍情况下具有良好的参数估计性能。     

基于嵌入式平台的低时间复杂度目标跟踪算法

针对嵌入式平台往往算力受限的应用背景,提出了一种低时间复杂度的、适用于复杂场景的目标跟踪算法CTSTC算法。算法由自适应更新的时空上下文目标跟踪环节和自适应更新的压缩感知目标辅助定位环节两部分构成,当时空上下文跟踪结果不可靠时,启动压缩感知目标辅助定位环节,如果辅助定位后的结果可靠,则采用辅助定位结果校正时空上下文跟踪环节。算法运行速度与时空上下文算法（STC）接近,I5CPU下测试可达每秒1 577帧,远高于其他常用算法,是一种运算速度极高的目标跟踪算法,但算法在复杂环境下的鲁棒性却有所提升。使用OTB2013数据集进行测试,较STC算法,CTSTC精度提升12.8%,成功率提升27.5%。算法在以DM6437为核心的小型目标跟踪系统上进行测试,可以实现实时稳定跟踪。     

一种基于平行稀疏阵列虚拟孔洞填充的二维DOA估计算法

采用稀疏阵列进行波达方向（Direction of Arrival,DOA）估计时往往会产生虚拟孔洞,它严重限制了阵列孔径的扩展与阵元自由度的提升。由于孔洞位置与初始阵列阵元数目、排布方式有关,故较难对其进行预填充。为此,提出了一种基于平行稀疏阵列虚拟孔洞填充的二维DOA估计算法,利用双稀疏线阵扩展生成两个不同的虚拟阵列,并利用其中一阵的信息去填充另一阵的孔洞。为尽可能减少总阵元数目,采用提前计算的孔洞位置去设计另一阵列的排布规则,并通过求根多重信号分类(Root-Mutiple Signal Classification,Root-MUSIC）算法替代传统的二维谱峰搜索算法完成对入射角度的估计与自动匹配。实验仿真结果验证了所提算法相比传统算法能以更少的阵元获得更高的估计精度。     

一种高精度的毫米波稀疏平面阵列频域类成像算法

本文以手持式毫米波人体安检设备为研究背景,设计了一种工作于90~94GHz频段的稀疏十字阵列,并采用时域相关算法与改进距离徙动算法（Range Migration Algorithm,RMA）对目标进行成像.针对改进RMA算法在推导过程中存在球面波展开为平面波近似和复杂的插值问题,本文提出一种高精度的无需球面波展开和复杂插值运算的基于（Fast Fourier Transform,FFT）的成像算法,在实现过程中不会引入近似误差和插值误差.采用电磁仿真软件建立目标回波模型,进行测试分辨率和噪声鲁棒性的实验.系统方位分辨率达到5mm,满足系统设计指标要求,验证了所提算法的正确性.综合实验结果得出所提算法的计算效率优于时域相关算法并且噪声鲁棒性优于改进RMA算法,在手持式毫米波人体安检设备实时成像的应用中,所提算法的适用性更好.     

基于混合三角变异差分进化算法的平面稀疏阵列约束优化

针对旁瓣零陷凹面约束的稀疏平面阵列优化及算法早熟等问题,该文基于参数自适应的思想,提出一种混合三角变异差分进化算法。通过引入旁瓣零陷凹面约束矩阵,构建自适应惩罚函数,时变权重组合变异策略与交叉策略,提高算法前期全局搜索能力和后期收敛能力,最终实现峰值旁瓣电平和旁瓣零陷凹面的平面阵列约束优化。仿真结果表明,对比混合三角变异策略前的算法,该算法在完成稀疏阵列峰值旁瓣电平优化的同时,能在指定旁瓣区域完成零陷凹面设计,降低有源干扰影响。

     

一种平面传声器阵列在声源定位中的研究

空域中声源定位主要利用传声器阵列到达时间差(TDOA)技术实现,为避免阵列自身精度对测量的影响和复杂的计算,提出一种便捷的平面十字形传声器阵列模型,分析声源定位TDOA技术和模型在三维空间中的应用,给出了定位算法和误差公式,论证了模型在构造、计算方面的优势。系统虽在精度等方面有待进一步提高,但对无源定位的方法和阵列构造有较强的实用价值,在各类阵列技术领域中有广泛的应用前景。     

基于平行互质虚拟阵列的低复杂度二维DOA联合估计算法

针对传统平行阵列2维测向自由度低、分辨能力差和小快拍情况下估计误差大等问题,该文提出基于平行互质虚拟阵列的低复杂度2维波达角(DOA)估计算法.该算法利用两个相互平行的互质线阵扩展生成虚拟阵列,并通过协方差矩阵和互协方差矩阵构造具有增强2维角度自由度的扩展矩阵,最后通过奇异值分解(SVD)和旋转不变技术(ESPRIT)获得自动匹配的2维角度估计.相比于传统的2维DOA估计方法,所提算法更好地利用了阵列接收数据信息,能识别更多的入射信号,分辨能力高,不需要进行2维线性搜索或者角度参数匹配,在低信噪比(SNR)和小快拍情况下也有很好的估计效果.实验仿真结果验证了提出算法的有效性和可靠性.     

基于平行互质虚拟阵列的低复杂度二维DOA联合估计算法

针对传统平行阵列2维测向自由度低、分辨能力差和小快拍情况下估计误差大等问题,该文提出基于平行互质虚拟阵列的低复杂度2维波达角(DOA)估计算法。该算法利用两个相互平行的互质线阵扩展生成虚拟阵列,并通过协方差矩阵和互协方差矩阵构造具有增强2维角度自由度的扩展矩阵,最后通过奇异值分解(SVD)和旋转不变技术(ESPRIT)获得自动匹配的2维角度估计。相比于传统的2维DOA估计方法,所提算法更好地利用了阵列接收数据信息,能识别更多的入射信号,分辨能力高,不需要进行2维线性搜索或者角度参数匹配,在低信噪比 (SNR)和小快拍情况下也有很好的估计效果。实验仿真结果验证了提出算法的有效性和可靠性。     

基于稀疏对称阵列的近场源定位

 在阵元数目一定的情况下,为了扩大阵列的孔径,本文采用非均匀稀疏对称阵列,其阵元间距不受四分之一载波波长的限制.为了避免由此带来的角度模糊问题和复杂的二维搜索,本文基于降秩思想,提出了近场源波达方向(DOA,Direction Of Arrival)和距离的无模糊估计方法并且分析了角度估计的模糊性.此方法利用二阶统计量,只需进行一维搜索,且参数自动配对.因此,计算量大大地减少,且在阵元个数有限的情况下,大大地提高了空间分辨率.计算机仿真结果证实了此方法的有效性.