一种色噪声环境下的DOA估计新算法

本文提出了一种基于色噪声环境下的DOA估计新算法,该算法通过估计噪声协方差矩阵,进行预白化处理,克服了色噪声对空间谱估计的影响误差,计算机仿真结果证实了这一算法的有效性.     

基于噪声空间加权重构的相干信号DOA估计

针对传统相干信号DOA估计算法在低信噪比、少快拍数以及阵列通道幅相误差下存在的角度分辨力差和测角性能不稳定问题,本文提出一种基于噪声空间加权重构的相干信号DOA估计算法。该算法首先利用共轭重构对阵列接收信号协方差矩阵作解相干处理;然后在信源大致方位内对导向矢量作定积分,计算积分矢量与整个噪声子空间正交基矢量的交空间基矢量,并以此对噪声子空间进行加权;最后运用加权重构后的噪声子空间建立算法空间谱函数,谱峰搜索估计得目标的DOA。计算机仿真结果表明,本文所提算法易实现低信噪比、少快拍数以及通道幅相误差下相干信号的DOA估计。     

色噪声背景下相干信源DOA估计的空间差分平滑算法

文中提出了一种色噪声背景下相干信源波达方向(DOA)估计的新算法-空间差分平滑(SDS)算法.SDS算法利用均匀线阵协方差矩阵的Toeplitz分解特性,差分平滑运算,将非相干信源与相关(或相干)信源分开分辨,从而重复利用阵列接收数据,可分辨更多信源.SDS算法可对消空间色噪声,适用于更广泛的未知噪声背景及低信噪比环境.相比常规谱估计算法,SDS算法具有更强的信源过载能力及阵元节省能力,利用少数阵元进行迭代空间平滑运算,还可明显减小SDS算法的计算量.计算机仿真结果证明了SDS算法理论的正确性和有效性.     

空间非平稳噪声下圆阵的DOA估计

提出了空间非平稳噪声环境下基于圆阵的DOA估计算法.针对噪声为空间非平稳的情况,通过有效估计的加性色噪声相关矩阵对阵列数据相关矩阵进行预白化处理,克服了空间非平稳噪声对空间谱估计的影响误差,进而实现了非平稳噪声环境下圆阵DOA的精确估计,计算机仿真结果证实了该算法的正确性和有效性.     

一种有效的相关噪声背景下宽带相干信号DOA估计算法

利用均匀线阵,本文提出了一种有效的相关噪声下宽带相干信号DOA估计算法.首先,在各个频率点,利用空间差分技术消除色噪声分量,并通过平方操作构造新矩阵;然后,通过聚焦操作得到通用的协方差矩阵;最后,通过使用传播算法估计得到宽带相干信号的DOA.算法能够分辨的相干组中相干信号的个数可以是奇数或是偶数.仿真结果验证了算法的有效性和性能.     

宽带强干扰背景下的弱信号源DOA估计方法

在宽带弱信号DOA估计中,当强干扰与弱信号的方向角很接近时,弱信号被强干扰所掩盖而无法检测出弱信号的方向。文中提出了一种先对数据进行干扰相消预处理,再采用MUSIC算法估计弱信号DOA的方法。仿真结果证明了该方法的有效性。     

一种色噪声背景下信号到达角与载频联合估计的简单算法

研究在色噪声背景下实现以较小的运算量完成多个信源到达角(DOA)及载频的估计。文中结合ESPRIT(Estimating signal parametcrs via rotational invariance techniques)法和信号、噪声的特点，提出了一种仅需一次维数较低的特征值分解(EVD)便可实现两参数估计的新算法。数值模拟结果验证了算法的有效性。     

一种新颖的DOA估计算法

子空间类波达方向(Direction Of Arrival, DOA)估计算法的关键在于得到高质量的信号子空间估计。该文利用矩阵伪逆的双正交性,针对源信号不相关而其本身是色信号的情况,给出了一种新颖的DOA估计算法,它不需要知道噪声统计特性。该算法利用一组空时相关矩阵的结构化信息,能稳健而精确地估计出信号子空间,从而得到DOA的精确估计。仿真实验证实了所给算法的有效性。     

复杂噪声中的二维DOA估计新方法

基于二维DOA估计模型,本文研究了复杂环境——乘法与加法观测噪声共存时的DOA估计问题.针对工程实践中广泛存在的循环平稳信号,提出了一种采用循环统计量的新方法.该方法对任何平稳的加性与乘性噪声均不敏感,因而具有较大的实用性.     

空间非平稳噪声下的DOA快速估计新算法

提出了空间非平稳噪声环境下DOA快速估计的新算法.通过利用估计的噪声相关矩阵对接受数据相关矩阵进行预处理.消除了空间非平稳噪声对方位估计的影响.利用线性运算来代替特征分解以求得噪声子空间.可以获得子空间算法的快速实现.计算机仿真结果证实了该算法的正确性和有效性.     

SWEDE算法提高模式空间内DOA估计抗噪声能力

均匀测向圆阵相干信号DOA估计在模式空间内将阵列流形化为线性结构后 ,一般情况下都是先进行空间平滑去相干处理后再运用MUSIC算法进行DOA估计 ,文中运用SWEDE算法代替MUSIC算法进行了模式空间内的DOA估计 ,仿真结果证明SWEDE算法更好地适应了均匀圆阵模式空间内DOA估计数据矩阵的特点 ,使系统抗噪声能力、测向精度、分辨率均得到较大提高     

有色噪声中正弦信号参数的去耦估计算法

首先介绍了一种估计有色噪声中多个正弦信号参数的去耦参数估计算法，然后提出了一种基于ＦＦＴ的“迭代清除算法”来估计有色噪声中多个周期相近信号的参数。该算法不仅计算简单，而且可获得较高的频率分辨率。数值仿真结果表明了该算法的有效性。     

宽带独立信号和相干信号的DOA估计

当独立信号和相干信号共存时,传统四阶累积量方法无法估计出宽带相干信号的来波方向(DOA),针对这个问题提出了一种新方法。该方法首先通过离散傅里叶变换,将宽带阵列接收数据分解为若干个窄带信号,构造出各个窄带频率处的自相关矩阵,再通过MUSIC(Multiple Signal Classification)算法估计出各个窄带信号的DOA,将各个窄带信号的空间谱相加求平均,通过谱峰搜索得到宽带独立信号的DOA;然后分离出独立信号的信息,构造出一个只包含宽带相干信号信息的矩阵,最后通过稀疏重构的方法估计出相干信号的DOA。计算机仿真结果证明该算法的正确性和有效性。     

空间色噪声背景下双基地多输入多输出雷达低仰角估计方法

针对多径效应的影响,该文提出一种空间色噪声背景下双基地多输入多输出(MIMO)雷达低仰角估计方法。首先对双基地MIMO雷达中低仰角目标的多径环境进行建模,同时考虑发射和接收端的镜面反射信号,并用空间色噪声模拟漫反射。然后利用协方差矩阵求差方法消除未知色噪声的影响,在发射端和接收端进行空间平滑对多径信号解相干,即进行空间差分平滑处理。最后利用酉变换旋转不变技术(ESPRIT)算法估计目标的发射角(DOD)和接收角(DOA)。该文指出特殊情况下空间差分平滑协方差矩阵缺秩的问题,并提出一种修正的空间差分平滑方法。该算法对阵元数要求不高,适用于未知噪声背景及低信噪比环境,并且解决DOD与DOA联合估计的角度兼并问题。仿真实验表明了所提算法的有效性。     

空间色噪声环境下双基地MIMO雷达DOD和DOA联合估计方法

针对空间色噪声环境提出一种同时利用空域和时域信息的双基地MIMO雷达DOD（Direction of Departure）和DOA（Direction of Arrival）联合估计方法。该方法在时域高斯白噪声的假设下．将不同时刻的匹配滤波器输出进行互相关以消除空间色噪声的影响并获得空时互相关矩阵，然后基于传播算子方法构造一低维矩阵，利用其特征参数与待估参数的特定关系获得目标DOD（DirectionofDe．parture）和DOA（DirectionofArrival）的联合估计。该方法能够有效克服空间色噪声的影响，所估计参数自动配对。与现有方法相比，其孔径损失小，具有更优的参数估计性能和最大可检测目标数。且对发射阵元个数没有特殊要求，具有更广泛的适用性。计算机仿真验证了本文方法的有效性。     

一种冲击噪声背景下稳健的目标方位估计方法

大气噪声、海杂波噪声和很多人为噪声的分布函数具有显著的拖尾特点,如果在这样的噪声环境下进行空间谱估计,还采用基于高斯噪声的模型,则会产生明显的性能退化。因此,针对这种冲击噪声条件下基于高斯噪声模型的目标检测方法性能退化的问题,提出了一种新的稳健的目标方位估计方法。在ROC-MNM算法基础上,通过采用共变矩阵对角加载的方法,提出了一种新的DROC-MNM算法。该方法可有效克服噪声对波束增益的影响,提高了目标的分辨力。仿真实验证明了所提出方法的有效性。     

波形相关矩阵未知情况下单基地MIMO雷达中一种改进MUSIC的DOA估计算法

该文研究了波形相关矩阵未知情况下多输入多输出(MIMO)雷达中的角度估计问题,提出了一种单基地MIMO雷达中改进多重信号分类(MUSIC)的到达角(DOA )估计算法。该算法可以在波形相关矩阵未知的情况下工作且性能优于传统的传播算子(PM)和借助旋转不变技术估计信号参数(ESPRIT)算法以及基于接收信号重构的MUSIC算法。该文算法可以扩展到任意阵列结构的MIMO雷达中进行角度估计。该文还给出了单基地MIMO雷达中DOA估计的克拉美罗界(CRB)。仿真结果验证了该算法的有效性。