局部散射源参数估计的非线性算子方法

本文利用单次快摄数据的两个非线性算子估计局部散射源中心波达方向和角扩展,与多维参数搜索和其他低复杂性的局部散射源参数估计算法不同,非线性算子方法给出了单次快摄的局部散射源参数估计的闭式解,无需进行多维搜索和子空间分解。     

基于均匀线阵的混合源波达方向估计方法

文中提出了一种基于均匀线阵的混合源波达方向DOA估计的改进方法。该方法首先利用传统MUSIC方法估计出非相干信号源的DOA,然后接收数据协方差矩阵进行差分消除不相关源和噪声的影响,对其进行特殊的空间平滑去相干,从而利用重建的数据协方差矩阵估计相干源的DOA。此方法的特点是分别估计不相关信号和相干信号的DOA。优点是算法在估计出多于阵元数信号的前提下具有较高的DOA估计精度和稳健性。仿真结果表明此方法的估计性能优于空间差分平滑算法。     

近场源频率、波达方向和距离的联合估计方法

提出了一种基于高阶累积量的近场源频率、波达方向(Direction of Arrival,DOA)和距离的联合估计算法.算法采用类似状态空间的方法构造信号输出累积量矩阵,而近场源频率、DOA和距离的估计通过对该输出矩阵的分解处理得到.各近场源参数估计由闭式给出,无需复杂的搜索运算,并且各参数间自动配对,不需要繁琐的配对过程,算法计算复杂度适中.同时,该算法适用于任意加性高斯噪声情形,计算机仿真结果证实了该算法的有效性.     

用更完全的SVD逼近和信息利用技术实现单次快摄的阵信号处理

本文就单次快摄(Single snapshot)的空间谱估计问题,在改进的前后向线性预测(MFBLP)方法的基础上,提出了一种更完全的奇异值分解SVD逼近与信息利用的空间谱估计技术,并对此法的解相干性作了较为详细的讨论。计算机模拟实验表明本文的方法优越于MFBLP、空间平滑多信号分类(SSM)及改进的空间平滑多信号分类(MSSM)等方法。     

空间相干源信号频率和波达方向的同时估计方法

本文针对宽频段窄带相干信号源,充分利用多重信号分类和旋转不变两大技术,结合一定的时域信息,提出了一种高精度的信号频率和波达方向同时估计方法.该方法通过构造平滑波达方向矩阵进行参数估计,无需搜索过程和配对处理.计算机仿真验证了本文所提出方法的有效性.     

相干分布式目标一维波达方向估计方法

在相干分布式目标波达方向估计研究中,角信号分布函数一般具有共轭对称性.在角分布函数的数学形式未知,或角分布函数形式不同的信号源同时存在的情况下,本文提出了搜索极小最小特征值(噪声子空间)或极大最大特征值(信号子空间)的分布式目标一维波达方向估计方法,并分析了分布式目标波达方向估计的模糊性问题.     

一种快速的二维高分辨波达方向估计方法混合波达方向矩阵法

本文利用两个具有位移特性的二维传感器子阵列信息构成一种新的矩阵混合波达方向矩阵。混合波达方向矩阵的特征值和特征矢量分别为信号源方位角与高低角的混合方向元素和方位角与高低角的混合方向矢量。合理选择子阵列构造可以解决兼并信号源分辨问题和降低阵列孔径损失。     

波达方向估计的贝叶斯高分辨方法

根据贝叶斯最大后验估计原理研究了波达方向估计的高分辨方法,在文献基础上对贝叶斯高分辨波达方向估计方法进行了补充和完善。针对两个目标源情况提出了快速算法,有效地减少了运算量,提高了运算速度。与MUSIC法和文献中一次快拍的贝叶斯谱分析法的比较充分体现了该方法性能优越,特别是在低信噪比、少快拍数以及相干源情况下可以得到更为准确、稳定的估计效果。     

混合信源波达方向估计算法

本文针对非相干混合点信源和分布式信源,提出了一种基于对称均匀线阵的波达方向估计算法。该算法利用点信源和分布式信源协方差矩阵结构的不同,采用空间差分技术将两种信源分离。对于点信源,采用传统MUSIC算法估计其波达方向;对于分布式信源,利用信号子空间的旋转不变性来估计其波达方向。该算法不仅消除了点信源对分布式信源的影响,也无需估计分布参数,大大降低了计算复杂度。且采用2N+1个阵元的对称均匀线阵可估计出 2N 个混合信源,其中分布式信源最多为 N 个,有效减小了阵列的孔径损失。仿真结果表明该算法的性能优于广义特征值分解的算法。      

基于空间时频分布的宽带源波达方向估计

研究了空间时频分布在宽带阵列处理中的应用。在信号时频特征可分的情况,提出一种新的时频域宽带DoA估计算法,充分利用信号不同的时频特征,结合宽带聚集思想对每个源单独处理得到多个源的DoA估计。该方法具有很好的信号选择性以及抑制干扰和噪声的能力,估计性能优干传统空间时频分布方法。仿真结果验证了新方法的有效性。     

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     

宽带信号源的波达方向估计新方法

针对信号源数多于天线阵元数的情况,提出了一种新的宽带信号波达方向(DOA)的估计方法.与传统方法一样,首先把宽带信号分解为互不重叠的窄带部分,通过将信号频率的不同等效为阵元间距的不同而得到多个阵列,合理组合这些阵列可以获得一个多阵元的虚拟阵列,对此虚拟阵列的输出运用传统的窄带信号子空间方法即可进行高分辨DOA估计.不需要对阵列输出进行"聚焦"变换及角度预估计,并且利用两个阵元即可对多个宽带信号进行空间谱估计.仿真结果证明了该方法在信号源数多于阵元数情况下的有效性.     

基于四阶循环累积量的DOA估计方法

提出了一种新的波达方向估计算法,该算法构造了一个“谱相关DOA矩阵”,并基于此矩阵进行DOA估计。理论分析表明,通过谱相关矩阵的特征值分解,就可以得到源信号的DOA,该方法不需要进行谱峰搜索,同时利用循环平稳特性,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,从而大大提高了算法的检测能力。另外还给出了相干信号DOA解决方法。     

宽带相干信源波达方向估计(DOA)的新算法

辅助方向向量增加(ADVA)聚焦算法是非归一化的,存在聚焦损失。双边相关变换(TCT)聚焦算法是归一化的,不存在聚焦损失,但需要对目标的方位进行预估计。这不仅会使运算复杂,而且得到的聚焦矩阵也只是在预估角度上有最小范数解,在其他方向上则会产生偏离,因此不是稳健的。提出了一种在归一化的条件下,不需要方位预估计的、稳健的聚焦矩阵算法,算法的思想是将整个感兴趣的空间分成组,对每一组在归一化约束的条件下利用奇异值分解法求解最小化问题。通过仿真验证了该算法的有效性。     

相干声波信号DOA单快拍矢量平滑估计与跟踪算法

本文研究了基于声矢量传感器阵列的相干信号波达方向(DOA)估计和跟踪问题.首先,根据中心对称均匀线阵方向矩阵的平移不变特性,提出了一种增强阵列有效孔径的单快拍矢量平滑估计算法(PVFSIA),该算法可以用于相干信号的DOA快速估计.在此基础上,提出了基于迭代的相干信号DOA跟踪算法,该算法无需奇异值分解和矩阵求逆运算,...     

不同阵列流形下的二维DOA估计性能

研究了几种不同二维阵列流形,通过一个统一的模型,仿真分析了简单的二维阵列、均匀方阵、均匀圆阵、随机方阵和半圆阵的到达方向（DOA）估计性能。从仿真结果可以得出,均匀方阵的DOA估计性能较好,均匀圆阵相位易于控制,半圆阵与圆阵的DOA估计性能差别很小,但是半圆阵减少了大量的阵元数。     

基于Y形阵的空时二维DOA估计

提出了一种适用于Y形阵的空时二维波达方向估计方法,在低信噪比下实现了无模糊的二维波达方向估计。该方法利用了Y形阵的特性,采用空时二维处理,通过采样数据归一化、加权处理和参数回代的方法解决了前后向模糊问题,具有较好的稳定性和较小的估计方差。由于在低信噪比下的优良性能,该算法适合于复杂电磁环境下的应用。仿真结果证明了方法的有效性。     

协方差矩阵输入的DOA估计方法

利用支持向量回归机对非线性函数的拟合能力,将波达方向(DOA)估计问题转化为样本的智能学习问题。提取已知信号的协方差矩阵上三角部分作为样本输入特征,构建波达方向估计模型,获取复杂函数的拟合能力,达到对未知信号波达方向估计的目的。仿真实验表明该方法具有很高的估计精度和速度,在低信噪比和通道存在相位误差的情况下具有较强的适应能力,性能优于RBF神经网络法,具有较大的工程应用价值。     

基于相位干涉仪阵列多组解模糊的波达角估计算法研究

该文针对利用相位干涉仪估计波达角过程中的相位模糊的问题,提出了一种利用多个相邻阵元之间的相位差以及它们的间距比进行多组解模糊的方法,并且分析了这种方法得到正确波达角估计值的条件。仿真试验验证了上述结论的正确性。