一种最小冗余线阵的目标DOA估计方法

针对目标波达方向(DOA)估计的子空间类算法工程实现上的问题,提出了一种次最小冗余线阵的目标DOA估计方法。该方法应用孔径合成理论和最小冗余线阵理论,在保证阵列孔径等价的前提下,从工程应用的实际问题出发,对次最小冗余线阵的阵元配置进行研究。在分析MUSIC及MMUSIC算法的基础上,对次最小冗余线阵进行仿真。通过与相同孔径的均匀线阵和最小冗余线阵对比表明,次最小冗余线阵与相同孔径的均匀线阵性能相仿,并有更小的计算复杂度,比最小冗余线阵有更大的阵元灵活性,可以解决一般最小冗余线阵不能解决的相干信源的DOA估计问题。     

一种非等间距线阵的DOA估计方法

针对非等间距线阵测向中的测向精度和相位模糊之间的矛盾,该文提出了一种基于四阶累积量的波达角(DOA)估计算法。该算法利用基线间的参差关系解相位模糊,以突破VESPA算法中参考阵元间距不大于半波长的限制,从而有效地提高了测向精度。依靠导向矢量、累积量矩阵特征值以及其对应的特征向量三者之间的关系,该算法实现了各基线的相位差与信号源的配对。仿真实验验证了该算法的有效性。     

基于MUSIC 算法的圆阵 DOA 估计技术及改进方法

介绍了基于MUSIC算法的圆阵到达方向（DOA）估计技术,即将均匀圆阵接收数据的协方差矩阵进行特征分解,把观测数据划分为信号子空间与噪声子空间,并利用2个空间的正交性构造出＂针状＂空间谱峰,进行信号源DOA估计;针对小信噪比和小快拍数情况下,常规 M USIC算法对入射角度相近的信号源的分辨率严重下降的问题,利用谱函数极大值点对方位角和仰角的二阶导数小于零的特性,通过对方位角和俯仰角求二阶偏导数,提出了新的空间谱函数的方法。     

基于最优子阵划分ESPRIT的任意线阵高精度DOA估计算法

为了提高任意阵列的波达方向(direction of arrival, DOA)估计性能,从对子阵阵元选取进行优化的角度出发,提出了基于最优子阵划分旋转不变信号参数估计技术(estimation of signal parameters via rotational invariance techniques,ESPR...     

基于MUSIC算法的球面共形阵DOA估计

由于球面共形天线阵所具有的特殊性质,使得其利用经典MUSIC算法进行DOA估计时,导向矢量与噪声子空间不正交,算法性能受到较大影响。在考虑各阵元接收某信号强度不一致的同时,根据子阵内阵元相似度高这一特点,对基于子阵分割的有向阵元MUSIC算法在球面共形阵上进行了DOA估计仿真实验,结果表明:该方法应用于球面共形阵,可以快速准确地估计出多个信号的DOA。     

基于均匀圆阵相干信源的二维DOA估计

随着通信技术的不断发展,信号传输环境变得日益复杂。针对多径传播形成的高度相关和相干信号测向问题,提出了一种基于均匀圆阵相干信源的二维DOA估计方法。该方法利用均匀圆阵轴向虚拟平移解相干,通过去噪后利用虚拟子阵的自协方差矩阵和互协方差矩阵构造波达方向矩阵,利用该矩阵特征分解估计信号的俯仰角;然后将平滑后的自协方差矩阵与波束空间变换矩阵相乘,使圆阵的导向矢量具备范德蒙结构,最后用求根MUSIC算法估计出信号的方位角,完成了相干信号的二维DOA估计。该方法无需二维谱峰搜索,方位角和俯仰角自动配对,计算量小,分辨率高。仿真实验证明了所提方法的正确性。     

最小冗余线阵的ES-DOA估计算法研究

采用最小冗余线阵可以显著增大天线的阵列孔径,但其相关矩阵不是Toeplitz矩阵,致使空间平滑解相干等方法失效,限制其在相干信号环境下的使用。结合信号功率估计,采用基于特征空间DOA估计算法,使得在较低信噪比情况下的DOA估计具有很高的精度。该算法同时采用了前后向空间平滑技术,不用减小阵列孔径就可以实现信号去相干。将该算法应用于最小冗余线阵,提高了阵列的DOA估计性能,且不影响阵列孔径。仿真结果证实了该算法的具有较高的精度和较强的鲁棒性。      

均匀圆阵DOA估计的一种酉变换方法

针对基于均匀圆阵的子空间类DOA估计算法包含大量复数运算、硬件实现复杂的问题,提出了阵元空间中的一种酉变换方法。该方法利用阵列的中心对称性将协方差矩阵和导向矢量分别转化为实对称阵和实矢量,从而大大降低了硬件实现复杂度。基于该酉变换的MUSIC算法在性能上优于传统的MUSIC算法和均匀圆阵模式空间酉MUSIC算法。     

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.     

阵元失效下基于矩阵重构的MIMO雷达DOA估计

针对阵元失效下MIMO雷达目标DOA估计性能下降问题,提出一种基于虚拟阵列采样数据矩阵重构的MIMO雷达DOA估计方法。MIMO雷达的阵元失效分为冗余虚拟阵元失效和非冗余虚拟阵元失效两种情况。当冗余虚拟阵元失效时,通过合并空间上位置相同的正常冗余虚拟阵元输出数据以实现信号降维与失效阵元数据填充。当非冗余虚拟阵元失效时,经降维填充后的数据矩阵中仍存在整行缺失数据,根据降维数据矩阵的低秩和稀疏先验,建立带低秩和稀疏约束的矩阵填充模型,并利用ALM-ADMM算法求解来恢复完整的降维数据矩阵。最后利用root-MUSIC算法估计目标DOA。仿真结果表明,本文方法能够有效提高MIMO雷达在阵元失效时的DOA估计精度。     

多项式求根法估计来波DOA

DOA估计是阵列信号处理中极具挑战的问题之一.为了提高估计精度和降低计算代价,已经提出很多算法.本文根据均匀线性阵阵流型具有Vandermonde结构的特点,提出一种新的方法.该算法将DOA估计转化为求多项式的根,大大降低了计算量并减少了对快拍数的需求.     

A subarray-synthesis based 2D DOA estimation method

In some satellite communications, we need to perform Direction Of Arrival （DOA） angle estimation under the restriction that the number of receivers is less than that of the array elements in an array antenna. To solve the conundrum, a method named subarray-synthesis-based Two-Dimensional DOA （2D DOA） angle estimation is proposed. In the method, firstly, the array antenna is divided into a series of subarray antennas based on the total number of receivers; secondly, the subarray antennas＇ output covariance matrices are estimated; thirdly, an equivalent covariance matrix is synthesized based on the subarray output covariance matrices; then 2D DOA estimation is performed. Monte Carlo simulations showed that the estimation method is effective.     

DOA error estimation in 3D cylindrical dipole array geometries including the mutual coupling effect

The direction of arrival (DOA) error in dipole 3D arrays is estimated through Monte-Carlo simulations using the standard MUSIC algorithm. Novel 3D geometries are implemented which demonstrate better precision given the same lateral area. The mutual coupling effect is included by changing the search vector in the MUSIC DOA algorithm for the novel 3D geometries. A simple straight forward method is used which does not need complex electromagnetic computations. Simulations show that the proposed method can successfully account for the mutual coupling effects in two dimensional direction finding (both azimuth and elevation angle) with novel 3D array geometries. Reduced DOA estimation error is observed in the novel geometries which can be used as a method of mitigation for the mutual coupling effect.     

CDMA系统基于四阶累积量的DOA估计

提出一种在 CDMA 系统中使用四阶累积量解相干 DOA 估计的算法。该算法不仅能消除多径干扰,且与二阶 MUSIC 算法相比能更有效抑制空间色噪声,提高估计精度,且算法计算量不大,可以实时处理和实现。通过计算机仿真,证明在低信道比色噪声环境下,该方法是有效的。     

短快拍条件下均匀矩形阵中的二维DOA估计

二维波达方向（Direction of Arrival,DOA）估计能获取比一维DOA估计更多的空间位置信息,但是二维多重信号分类(Multiple Signal Classification,MUSIC)、二维子空间旋转不变估计技术(Estimation Signal Parameter via Rotational Invariance Techniques,ESPRIT）等经典算法依赖于大量的快拍数据,当快拍数据不足时估计性能严重下降甚至失效。针对上述问题,将迭代自适应方法拓展到二维DOA估计,提出了一种适用于矩形面阵的二维DOA估计算法,首先利用加权最小二乘法估计出信号幅值,然后利用循环迭代技术对估计结果进行更新。由于每次估计结果均来自上一次迭代,而不依赖于快拍数据,因此该算法在短快拍条件下具有很高的估计精度和分辨率。仿真结果表明,在短快拍条件下,该算法具有优越的估计性能。     

基于圆柱共形阵的快速来波方向估计

通过子阵分割和虚拟内插技术在圆柱共形阵上实现了快速准确的来波方向估计。在此过程中,共形于金属柱体表面的圆环阵被划分为八个相同的子阵,每一个子阵通过内插,变换为虚拟均匀直线阵,应用旋转不变参数估计技术(ESPRIT)算法和Root-MUSIC算法,可以快速准确地估计出来波方向。仿真结果证实了该方法的有效性。     

基于任意麦克风阵列的声源二维DOA估计算法研究

对基于麦克风阵列的声源定位技术进行了研究,分析了基于麦克风阵列的远场信号模型,并结合子空间的方法推导出了声源二维(水平角和俯仰角)DOA估计——2D-MUSIC算法,该算法适用于任意拓扑结构的麦克风阵列。利用MATLAB仿真工具,对几种典型阵列结构进行了对比分析,提出了2种新型的三维麦克风阵列:均匀球面阵和三维均匀直线阵。仿真结果表明,提出的DOA估计算法在二维的均匀圆阵、三维的均匀球面阵和三维均匀直线阵中,均能得到较好的DOA估计效果。     

基于共形天线阵的免搜索来波方向估计算法研究

运算量大,受阵列拓扑结构限制是传统基于子空间分解的来波方向(DOA)估计算法的主要问题,这些问题大大限制了其在实际工程中的应用。针对共形天线阵的特殊性,结合实际的共形阵,研究了几种可以应用于任意阵列结构的免搜索DOA估计算法,并比较了这些算法在共形阵上的性能。理论分析和数值仿真表明:在一定条件下这些算法均可在共形阵上取得较优的估计性能。     

基于虚拟阵列的非圆信号DOA估计

针对传统的子空间类波达方向（Direction of Arrival,DOA）估计算法只适用于入射信号个数少于天线数的局限性,利用现代通信系统中常用的非圆信号实值特性,提出了一种虚拟阵列多重信号分类法（Virtual Array Based Multiple Signal Classification,VA-MUSIC）。该方法通过对阵列输出信号进行共轭重构和合并,获得虚拟阵列来增加阵列的有效孔径。更进一步,结合空间平滑技术有效地解决了相干信号的DOA估计问题。与传统的MUSIC算法相比,新算法不仅可以增加最大可估计信源数,而且在DOA估计精度、信号源角分辨能力等方面均有明显的优势。计算机仿真验证了该算法的有效性和优越性。