基于MUSIC算法的信号DOA估计

本文利用一种改进MUSIC算法——空间平滑法来估计相干信号的DOA,该算法将天线阵列划分为均匀子阵,通过求各个子阵的协方差矩阵的均值实现对相干信号解相干,并对此进行了计算机仿真。     

基于智能天线DOA估计方法

主要研究了基于智能天线的几种DOA估计方法，即旋转不变信号参数估计（ESPRIT）算法、多重信号分类（MUSIC）算法、加权子窨拟合9WSF）算法、最小范数（Min-norm）算法等。第三代移动通信已将智能天线技术作为其关键技术之一。通过理论和仿真实验相结合，将各算法与克拉美－罗限（Cramer-Rao Bound）比较，分析了基于智能天线DOA估计方法的性能。研究结果不仅有利于智能天线的研究与开发，而且有利于智能天线在移动通信中的应用。     

智能天线的MUSIC算法研究

智能天线系统是具有自适应信号处理能力的天线阵列,利用数字信号处理技术对多个不同的用户产生多个空间波束,每个波束各自自动地对准不同用户的来波方向,把零陷方向对准干扰方向,从而消除多址干扰,提高移动通信系统的性能。智能天线应用的一个关键问题是对用户的入射角度进行估计,即波达方向(DOA)估计问题,MUSIC算法是DOA估计的一种,是利用输入协方差矩阵的特征结构,具有高分辩能力的多重信号分类技术。通过对MUSIC算法的仿真,验证了MUSIC算法具有稳定、高分辨、高精度和计算量较小的优点。     

基于MUSIC算法的圆柱共形阵DOA估计

柱面共形阵由于其载体曲率的影响,导致在利用经典MUSIC(Multiple Signal Classification)算法进行DOA(Direction-of-Arrival)估计时,导向矢量与噪声子空间不正交,算法性能严重下降甚至失效。在考虑载体遮挡效应的同时,结合阵元的方向性,通过对导向矢量进行重构,解决了导向矢量与噪声子空间不正交这一问题。对比子阵分割MUSIC算法,进行了Monte Carlo仿真验证,分析了有向阵元MUSIC算法的估计性能。最后以多层圆柱阵为例对4个从不同方向入射的信源进行了DOA估计仿真验证。仿真结果表明：该方法具有分辨力高,估计精度高的优点,证明了该方法的有效性和高估计性能。     

双向虚拟平滑阵列解相干信号的MUSIC算法的研究

本文首先对经典MUSIC算法的基本原理进行介绍,然后提出了基于这种算法的双向虚拟平滑阵列方法,计算机模拟结果证明了本文提出的方法能够克服经典MUSIC算法的缺点,对相干信号源的DOA能够进行准确的估计。     

MUSIC及其改进算法的DOA估计

MUSIC算法是一种有效的DOA(Direction of arrival)估计方法,但它仅能估计非相关信源,不能估计相关信源。前后向空间平滑技术(Forward/Backward Spatial Smoothing Technique)是一种改进的MUSIC算法,对相关信源有很高的分辨率。分析了它的基本原理及优缺点,仿真了它的分辨性能。     

多用户多径环境下DOA估计算法研究

针对移动通信中多用户多径环境下的DOA估计问题，提出利用CARE算法求出各用户的空间循征矢量，进而利用基于对称阵列的改进MUSIC算法求出各用户对应多径信号DOA的联合算法，仿真结果表明：结合CARE算法，基于对称阵列的改进MUSIC算法能自动对多用户的DOA进行分组，并能对每个用户的多径相干信号进行DOA估计，不需要做平滑计算，不需要判断多径信号的个数，不增加计算量。     

智能天线UCA-ESPRIT算法的仿真

首先介绍了用于均匀圆阵的UCA—ESPRIT测向算法,并对其进行了改进和简化．将二维角度估计问题简化为一维的方位角估计问题,然后比较了该算法与MUSIC算法在智能天线中的仿真结果,最后给出了相应的结论和改进思路。     

MIMO雷达多目标角度估计的空间平滑改进算法

针对基于阵列协方差矩阵特征分解的子空间类算法存在的问题,提出了一种基于改进空间平滑的新方法。首先介绍了"等效信源"的概念,在此基础上分析了当目标数多于发射阵元数时,一些基于子空间类算法失效的原因;从理论上推导说明了在接收阵元数足够多的情况下,本文算法可突破发射阵元数对可估计目标数的限制的机理,从而使得MIMO雷达在发射阵元数较少时能估计更多的目标。仿真结果表明:本文所提方法具有比TDS算法更好的估计性能。     

基于频率不变性的改进MUSIC算法的DOA估计

针对传统的波达方向估计（DOA）精度较低的问题,文章提出了一种基于频率不变性的改进多重信号分类方法（Multiple Signal Classification,MUSIC）的算法。该算法利用均匀同心圆阵列先将阵列接收到的数据进行预处理,再使用本文中所提出的改进的MUSIC算法来估计波达方向。改进MUSIC算法是在传统MUSIC算法的原噪声子空间的基础上,依次向信号子空间多取一个特征向量,形成一系列的子空间,加入原来的空间谱估计公式当中,构成新的空间谱估计公式。仿真结果表明,使用改进的MUSIC算法得到的空间谱图的波峰值比传统MUSIC算法增大了85.47 dB,提高了系统的分辨率。     

平面阵列的半实值MUSIC波达方向估计算法

针对二维波达方向(DOA)估计算法运算量大的问题,基于平面阵列提出一种优化后的半实值MUSIC算法,将问题转化为对目标与x轴、y轴的2个夹角的估计,首先提取接收信号协方差矩阵的实部,并对其特征值分解得到噪声子空间;利用Kronecker积降维得到搜索区域减半的MUSIC谱,估计入射方向与x轴夹角;接着利用最小二乘法得到目标与y轴夹角的估计值;最后根据角度的对应关系方程求得二维DOA的估计值。仿真结果表明,该算法在保证精度的同时显著减小了运算量,且算法估计性能与常规MUSIC算法相当。     

基于抵消干扰信号相关阵的DOA估计

讨论了异步直接序列码分多址(DS-CDMA)系统中多用户环境下的波达方向(DOA)估计问题,针对路径总数大干天线阵元数这一问题,提出了一种有效的DOA估计模式．通过抵消干扰信号的相关阵,可方便地提取出感兴趣信息;此时,采用传统的DOA估计算法即可逐次估计出各DOA信息．为改善系统性能,本文提出了2种改进措施：Mahalanobis变换法及矩阵点除算法．前者能够大幅度地提高估计精度,而后者则可避免特征值分解运算,大大降低算法复杂度．仿真实验验证了算法的有效性．     

一种新的实值信号共轭MUSIC算法

利用实值信号特性提高波达方向(direction of arrival,DOA)估计性能,提出一种新的共轭多重信号分类(conjugate multiple signal classification,CMUSIC)算法.先拼接阵列上的接收数据矩阵和其共轭矩阵,再利用新矩阵中数据间的均匀延迟关系进行矩阵重构,对其奇异值分解获得信号子空间,CMUSIC可充分利用信号的实值特点,对多于阵元数的信号进行测向,不仅可以处理非相干信号,还可以处理相干信号,获得的测向精度优于多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法和空间平滑算法.仿真实验结果证实了CMUSIC算法的有效性.     

MIMO雷达双向空间平滑的多径目标DOA估计算法

针对多径情况下MIMO雷达低角目标DOA估计问题,提出了一种基于双向空间平滑FBSS的样本复用MIMO雷达低角多径目标DOA估计算法。考虑到MIMO雷达相干信号测角时与多径信号测角时情况的不同,算法采用了MIMO雷达四路径回波信号模型,首先依据MIMO雷达波形分集的特性对接收信号匹配滤波得到虚拟阵列,在此基础上对虚拟阵列采取行列复用并分别进行双向空间平滑,有效提高了低信噪比条件下低角目标DOA估计精度。计算机仿真结果表明,在信噪比小于-12dB条件下,该算法比M-SSMUSIC算法的均方根误差平均减小了1°。     

调频信号DOA估计的研究

针对传统信号DOA估计技术的不足,采用近年来时频分析技术与传统DOA估计相结合的估计方法—时频MUSIC,对线性调频信号进行DOA估计,得到了较传统DOA估计方法精度高的估计结果,并简叙了这种方法的主要基本思想及适用背景。     

CDMA系统中多径环境下的多用户DOA估计

在CDMA智能天线系统中,提高系统容量和性能实现空分多址(SDMA)的关键技术问题之一是DOA估计.文中充分利用CDMA伪随机码序列的特点,提出了一种无须大量存储数据,只需简单矩阵分解的子空间平滑ESPRIT算法,从而大大提高了算法的适时性.该算法理论上可估计多径环境下任意多具有不同伪随机码用户的DOA.实验仿真验证了算法的有效性.     

阵列信号处理中DOA估计的误差分析

多重信号分类法(即MUSIC算法)具有很高的分辨力、估计精度及稳定性,在阵列信号处理中对DOA(direction of arrival)的估计也一直是人们研究的热点。通过对MUSIC算法中影响DOA估计的误差因素进行分析和研究,讨论MUSIC算法的估计性能。理论分析和仿真结果表明,对非相关或相干信号,MUSIC算法是一种有效的测量目标方位角的方法。     

基于改进空间平滑技术的ESPRIT探地雷达时延估计算法

该文针对探地雷达地下回波时延估计问题,在详细论述ESPRIT探地雷达时延估计数据预处理过程的基础上,提出一种基于改进空间平滑技术的ESRPIT探地雷达超分辨率时延估计算法。基于FDTD的层状模型仿真数据验证了所提算法的有效性和可靠性。