未知相关噪声环境下宽带源波达方向估计的快速算法

提出一种未知相关噪声环境下带源波达方向估计的快速算法。该算法只对信号子空间进行变换,直接由传播算子构造聚焦矩阵,得到一种快速TCT聚焦矩阵。利用阵列相关矩阵的酉相似变换特性估计噪声相关矩阵,提高了未知相关噪声情况下宽带DOA估计的性能。该算法由线性运算求解聚焦矩阵和噪声相关矩阵,无需特征分解,运算量低,而且适用于未知相关噪声情况,具有重要的工程实用价值。     

一种基于声矢量传感器阵的宽带源二维波达方向估计算法

提出一种基于声矢量传感器阵的宽带源二维波达方向估计算法,在宽带相干源条件下实现了二维波达方向估计参数的自动配对。克服了通常声矢量传感器阵波达方向估计中存在的谱峰搜索和参数配对问题。分析表明:该算法能够可靠判定目标源的个数,具有较高的估计精度;不受目标波达方向角度间存在兼并(入射源含有相同的方位角或俯仰角)的影响;当存在阵列误差时,算法的稳健性好。     

一种在冲击噪声环境中基于协变异的二维波达方向估计算法

构造了一种特殊的阵列结构,定义了子阵列输出信号之间的互协变异矩阵,提出了一种在SαS噪声环境中基于分数低阶矩的二维子空间测向算法。该算法利用SαS过程具有p(p≥α)阶矩无限、而分数p(0≤p<α)阶矩有限等特点,扩展了二维测向算法的信号模型和应用环境,对加性SαS噪声有较好的抑制作用,弥补了传统的基于二阶和高阶统计量的子空间测向算法不能应用于冲击噪声环境的不足。计算机仿真验证了该算法的可行性和有效性。     

基于Khatri-Rao子空间和传播算子的宽带声源波达方向估计算法

本文提出基于Khatri-Rao子空间和传播算子的宽带声源波达方向估计算法。该算法将声源不同频率处的协方差矩阵变换重排为一个高维矩阵,然后利用传播算子方法估计宽带声源波达方向。该算法计算复杂度介于聚焦Khatri-Rao子空间和相干子空间算法之间。仿真和实验结果表明,该算法在降低计算量的同时,估计误差与聚焦Khatri-Rao子空间算法相近,远小于相干子空间算法。     

宽带波达方向估计的克拉美-罗界研究

推导了多源情况下宽带波达分析(DOA)估计的克拉美一罗界(CRB),给出了任意阵列情况下Fisher信息矩阵元素的直接计算公式。将CRB的表达式分成与信号和阵列相关的两部分,深入揭示了CRB的特点和影响DOA估计性能的因素。与信号相关的部分表明DOA估计性能除了与信噪比有关外,还与信号带宽和谱密度有关,当信号在高频部分分布更多的能量时可以获得更佳的估计性能。与阵列相关的部分表明DOA估计结果受阵列几何配置和信号入射方位的影响,不同的阵列会对DOA估计结果产生极大的影响。 CRB的这些特性提供了宽带阵列处理中信号选择和阵列结构设计的一些基本原则。计算机仿真结果验证了理论分析的正确性。     

宽带双曲调频信号参数化时频分析波达方向估计

针对有源探测或脉冲侦查中双曲调频信号的波达方向估计问题,提出了基于参数化时频变换(PTFT)的多重信号分类(MUSIC)测向算法,简称PTFT-MUSIC算法。该算法由发射信号确定针对双曲调频信号的参数化变换核,对接收信号进行频域参数化时频变换,利用获得的时频分布建立阵列信号时频分布模型,并以此模型设计基于时频分布矩阵的MUSIC算法以实现双曲调频信号的波达方向估计。通过仿真和实验对该算法的估计误差和多目标分辨性能进行了分析,仿真和海上实验结果表明:相比现有的时频MUSIC算法,PTFT-MUSIC算法能有效提高空间谱分辨率和波达方向估计性能,同时该算法拥有对特定调频信号筛选性,结合时频域滤波算法能有效抑制相干直达波干扰,应用于多基地声呐系统时有效提高了声呐定位性能。     

对称旋转不变相干分布式非圆信号二维波达方向估计

在相干分布式非圆信号二维波达方向估计中,利用信号非圆特性可提升估计精度,但现有的低复杂度算法利用泰勒级数近似建立的旋转不变关系会引入额外误差.针对该问题,考虑中心对称的三维立体线阵,提出了一种基于对称旋转不变关系的二维波达方向估计算法.算法首先利用信号非圆特性建立了扩展阵列模型;然后证明了对于任意的中心对称阵列,相干分布源的确定性角信号分布函数矢量具有对称特性,利用此特性在三维立体线阵的三个子阵中分别建立了扩展广义方向矢量的对称旋转不变关系;基于此,通过无须搜索的多项式求根方式分别得到中心方位角和俯仰角估计;最后利用整个阵列广义方向矢量的对称旋转不变关系构造代价函数实现了参数匹配.理论分析和仿真实验表明,相比于现有的低复杂度算法,所提算法避免了泰勒级数近似引入的额外误差,以较小的复杂度代价获得了性能的较大提升.同时,所提算法能够实现三维空间全方位的角度估计.     

双边相关变换在估计水下噪声源波达方向中的应用

研究双边相关变换高分辨率波束成形去估计水下噪声源波达方向的方法和性能,提出了对水下运动目标进行精确定向的一种高精度定向算法,用分割频带中的能量最大频段的窄带定向结果作为初始角,宽带中的高频分割频带作为处理对象来获得较高的定向精度。仿真数据和实际数据表明,该算法是一种花费时间少、定向精度高、简便实用的宽带定向方法。这种高精度的测向算法为水下两基阵交会测距提供了保证。     

多子阵子空间拟合波达方向估计

提出了考虑阵元互耦的子空间拟合波达方向估计方法。用一带状、对称Toeplitz矩阵对均匀线阵的互耦矩阵建模。根据互耦矩阵自由度,去除部分两边阵元,研究了子空间拟合算法中ESPRIT算法的理论性能。在大快拍的情况下,均匀线阵的MCLS-ESPRIT算法的角度估计误差是一个零均值的联合高斯分布,同时给出了分布的协方差表达式。由方差的数值计算可知,在阵元数和信源数确定的情况下,存在估计标准差最小的子阵;与不存在互耦的理想情况相比,除了估计标准差少许增加外,性能接近。本文的方法已应用于高分辨率测深侧扫声呐,获得了好结果。在声呐阵阵元数增加的条件下,用本文的方法,能抑制均匀线阵的互耦的影响。     

加权最大似然波达方向估计算法及其应用研究

针对阵列信号处理中空间相干性低、频域有色且通道间具有相同功率谱的噪声模型,分别基于确定性信号模型与随机性信号模型,提出一种加权最大似然(Weighted Maximum Likelihood,WML)波达方向估计算法。数据仿真实验表明,该算法提高了由空间非相干且一致有色噪声引起的低信噪比条件下的波达方向估计精度。户外实验验证了该算法在风噪声条件下的有效性。     

Robust algorithm of direction of arrival estimation for coherent wideband sources in unknown correlated noise fields

A robust algorithm of direction of arrival (DOA) estimation for coherent wideband sources in unknown correlated noise fields was investigated. The noise is usually unknown and correlated among sensors in practical applications, especially for arrays with comparatively small apertures. The spatially correlated noise incurs an increase in focusing error and a severe degradation in the DOA estimation, and therefore a method of focusing transformation based on differentiating covariance matrix was proposed to eliminate noise, hence reduce the focusing error. The simulation and experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed method.     

Fast direction of arrival estimation of wideband sources in unknown correlated noise fields

A computational efficient wideband Direction of Arrival (DOA) estimation method in the presence of unknown correlated noise is presented. A fast Two-sided Correlation Transformation (TCT) focusing matrix that transforms only the signal subspace is developed firstly, and then the propagator method is utilized to compute the focusing matrix and noise correlation matrix. In contrast to conventional wideband DOA estimation method, the proposed method requires only linear operation but does not involve any eigenvelue-decomposition to estimate the focusing matrix; it has a lower computational load, especially when the sensor number is greater than the source number. Because noise correlation matrix is estimated and eliminated from the array correlation matrix, the accuracy of DOA estimation is improved even in the presence of unknown correlation noise. Computer simulation results verified the efficiency of the method.     

On the Cramer-Rao bound of wideband direction of arrival estimation

The Cramer-Rao bound （CRB） for wideband direction of arrival （DOA） estimates of multi-source impinging on a randomly distributed array is derived. The computational expressions for the elements of Fisher information matrix in arbitrary array are provided also. The derived CRB can be divided into two terms, one depends on signals＇ characteristics and the other depends on array geometry, and so an insight into theoretical performance of DOA estimation can be provided. The first term of CRB shows that the DOA estimation performance not only depends on SNR but also the signal bandwidth and spectral density, thus it can be found that better DOA estimation can be obtained for signals with more high frequency energies. The second term of CRB shows that DOA estimates vary with different array geometries and source angles. These properties provide us some useful tip to design an efficient signal and array configuration. Simulation results confirmed the results mentioned above.     

Two-dimensional wideband direction of arrival estimation with acoustic vector-sensor array

A closed-form algorithm for two-dimensional wideband Direction-of-Arrival (DOA) estimation with an acoustic vector-sensor array was presented. The proposed algorithm can deal with coherent sources without loss of array aperture, and does not require a search procedure for the DOA parameters. The estimated azimuth and elevation angles can be automatically paired. Simulation results are presented to demonstrate the effectiveness of the proposed method.     

水下宽带源方位估计的克拉美-罗界研究

推导了水下宽带源方位估计的克拉美-罗界(CRB)解析式。它揭示了宽带CRB的特点和影响方位估计性能的因素:(1)单源的宽带CRB可分为两部分:与阵列相关的部分包括阵列结构、目标方位及基阵参考点等因素;与信号相关的部分包括信号频率二阶矩及信噪比等。(2)相互独立的两个目标源,每个源的CRB与单源时相应目标源得到的结果相等。(3)两个相关源之间的夹角大于一个波束宽度时,每个源的CRB与单源结果也很接近。(4)由于信源数估计错误,单源误以为是双源,将使CRB值趋于无穷大。仿真结果验证了理论分析的正确性。因此,宽带CRB除给出宽带方位估计算法的最佳估计性能外,还能从方位估计的角度,为宽带阵列及信号波形设计等提供有益的指导。     

依赖于频率变化模型的相干信号子空间聚焦处理方法

提出了一种依赖于频率变化模型的相干信号子空间聚焦处理新方法。相干信号子空间(CSS)宽带处理方法的核心思想是通过聚焦变换将宽带信号各频率分量的信号子空间映射成为一个信号子空间。而依赖于频率变化模型(FDM)的宽带处理方法则是通过引入一组关于频率的基函数,建立阵列信号依赖于频率变化的模型,从而直接进行宽带处理。本文把CSS的聚焦思想应用到FDM,提出了一种宽带目标方位估计方法,并构造了对角聚焦矩阵。新方法采用了FDM,增大了相关矩阵的维数,有效地反映了噪声子空间,因此比CSS具有更好的性能;采用聚焦,大大减小了FDM方法庞大的运算量。计算机仿真结果验证了新方法的有效性。     

均匀度估计的噪声源盲分离算法研究

盲信号分离技术是源输入未知时识别噪声源的一种有力手段。源的独立性常是应用盲分离算法的一个基本要求。但由于概率密度函数一般未知且估计繁琐,传统盲分离算法对源信号的独立性较难检验。为此,从信号独立性分析出发,理论上推导了随机变量的独立性和其概率分布函数的联合分布之间的关系,提出了一种独立性度量指标均匀度的估计算法,并给出了相应的盲分离算法。利用电机和海水泵的振动信号分离试验对方法进行了验证,并与现有的半熵盲分离算法进行比较,结果表明在分离效果和计算时间方面均优于现有的方法。充分说明了本文算法的有效性。