智能天线中基于粒子群算法的二维DOA估计

简要介绍了智能天线应用于无线通信系统中的特点、优势以及智能天线的一些相关基础知识,并建立了均匀圆阵下的信号模型。较为详细地分析了智能天线中关于二维DOA估计的MUSIC算法。为了有效解决MUSIC算法巨大计算量的问题,引入了优化计算领域的研究热点一粒子群算法对其进行改进,进行了算法仿真。仿真结果表明,通过运用群智能搜索,基于粒子群算法的二维DOA估计能有效降低MUSIC算法的计算量,同时具备较好的估计精度。     

基于MUSIC及其改进算法的DOA估计研究

在阵列信号处理领域,波达方向(DOA)估计一直是研究的重点之一。在波达方向(DOA)估计中,利用多重分类算法(MUSIC)对来波方向进行估计是最常用的方法。本文概述了经典MUSIC算法,针对现代通信中常用的BPSK和MASK信号都是实信号的特点,结合Eular公式对MUSIC算法进行了改进,使用matlab进行了仿真及对比。     

基于解相干的改进MUSIC算法DOA估计

MUSIC算法是一种子空间分解算法。在非相干的情况下,经典MUSIC算法能准确进行波达方向（DOA）估计,但当信号源在相干的情况下时算法失效。在对经典MUSIC算法进行理论分析研究的基础上,对其阵元接收数据阵做相应变换,得到共轭重构后的协方差矩阵,通过特征值分解再进行DOA估计。就经典的MUSIC和改进算法的DOA估计性能进行了仿真分析。结果表明,改进后的算法在信号源相干的情况下也能精确地估计信号的波达方向。     

几种DOA估计算法的性能分析

在其他条件相同的情况下比较了Bartlett，Capon和Music算法的性能。Bartlett算法使波束形成的输出功率相对于某个输入信号为最大；Capon算法使噪声以及来自非信源方向的任何干扰所贡献的功率为最小，但又能保持信源方向上信号功率不变；Mustc算法是一种超分辨的方法，属于特征结构的子空间方法，因而有较高的分辨率。仿真结果征明了在其他条件相同的情况下，Music算法的性能量化。     

Alpha稳定分布噪声环境下类M估计相关的DOA估计新算法

提出了一类适用于Alpha稳定分布随机变量的统计量—类M估计相关（MELC）,通过构造阵列输出的类M估计相关矩阵,提出了适用于Alpha稳定分布噪声环境下的波达方向（DOA）估计新算法,即MELC-MUSIC算法。仿真实验表明,在Alpha稳定分布噪声环境下,MELC-MUSIC算法在抗噪声特性、多源信号分辨性以及对不同形式信号（圆对称信号或非圆对称信号）的适应性方面获得比基于分数低阶统计量（FLOS）的MUSIC方法更好的估计性能。     

针对相干信号DOA估计的改进MUSIC算法

针对相干信号波达方向(Direction of Arrival, DOA)估计,提出了一种改进的多重信号分类(Multiple Signal Classification, MUSIC)算法。首先,利用信号协方差矩阵的两个最大特征值所对应的特征向量,构造出两个Toeplitz矩阵;然后,利用前后向空间平滑思想得到这两个矩阵的无偏估计并求和;最后,利用MUSIC算法从中估计出相干信号DOA。和已有方法相比,该方法无需损失阵列孔径且具有更优的DOA估计性能。     

一种适用于异步DS-CDMA系统的低复杂度DOA估计算法

针对异步DSCDMA系统的多用户环境,该文提出了一种低复杂度的DOA估计算法。该算法首先去除多址干扰及噪声项的影响,并构造出一组包含有感兴趣信息的相关阵;然后采用传统的MUSIC算法即可从这些矩阵中准确地估计出各DOA信息。算法具有计算量小,估计精度高等优点。仿真实验验证了算法的有效性。     

异步DS-CDMA系统中基于符号级相关阵的DOA估计

针对异步DS-CDMA系统多用户环境，本文提出了一种有效的DOA估计算法。首先，将天线阵分为等阵元的两组，并且在符号级构造出不含噪声项的组间相关阵；然后，根据最小二乘准则分离出DOA信息；最后，利用MUSIC算法逐个估计出各路径的DOA。算法具有分辨率高，顽健性强及硬件要求低等优点。仿真实验验证了算法的有效性。     

一种子空间识别DOA估计算法的研究

在传统MUSIC的基础上介绍了SSMUSIC,并以ULA为例,通过计算机模拟发现SSMUSIC比传统的MUSIC具有更好的角度分辨力。但是当阵列入射信号相干时,SSMUSIC的估计性能明显下降。为了解决此问题,首先对数据协方差矩阵进行前后向平滑,再用SSMUSIC进行波达方向（DOA）估计。计算机仿真结果表明,引入了前后向平滑后,提高了SSMUSIC的解相干能力。     

基于DOA的智能天线下行波束形成方法

首先简要介绍了智能天线的基本概念,然后在阵列等效激励模型的基础上结合信号的波达方向(DOA)和Chebysbev阵列算法提出了一种智能天线下行波束形成方法,最后给出了计算机仿真结果。     

自适应阵列天线中DOA估计算法研究

波达方向(DOA)估计是自适应阵列天线系统中的一个关键技术之一,通过对波达方向估计算法中的延迟-相加算法、Capon最小方差算法和多重信号分类算法分别进行讨论,并建立均匀直线阵对这3种算法分别进行仿真,仿真结果证明多重信号分类算法相对于前两种算法有最尖锐的谱峰和最高的分辨率。     

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。     

降低多径信号相关性的修正DOA估计方法

论文提出了一种基于信道冲激响应数据共轭重排的修正高分辨谱估计方法。仿真结果显示,对非相关多径信号,基于未修正和修正的谱估计方法均具有较好的高分辨性能,但修正的算法能正确区分相关多径信号,而未修正的算法却无法分辨。证明了论文提出的方法能应用TD-SCDMA系统多用户多径信号DOA估计,实现对期望用户终端的精确定位。     

TD-SCDMA系统基于MUSIC算法的DOA估计研究

针对传统DOA估计方法存在分辨率低,且现有多重信号分类算法不适用于TD-SCDMA系统等问题,研究了TD-SCDMA系统中基于MUSIC算法的DOA估计、基于TD-SCDMA系统均匀圆阵阵列模型,通过对其采用预处理技术,推导了TD-SCDMA系统中用于DOA估计的基本MUSIC算法和求根MUSIC算法,并通过仿真分析了影响DOA估计分辨率的因素。仿真分析表明,求根MUSIC算法具有更高的分辨率。     

智能天线技术中DOA估计的MUSIC算法噪声分析

本文分别从噪声子空间和数理统计的角度对MU SIC算法进行了噪声分析,通过MATLAB仿真给出了不同信噪比情况下MU SIC算法的谱分辨能力图。     

异步DS-CDMA系统中基于矩阵点除算法的DOA估计

针对异步DS-CDMA系统中的多用户环境,本文提出了一种低复杂度的DOA估计算法——矩阵点除算法。该算法通过对感兴趣信息的逐次分离,实现了DOA的逐路径估计。算法具有两方面显著优势:(1)克服了传统的DOA估计算法在路径总数大于天线阵元数时不能工作这一缺陷:(2)避免了计算复杂的特征值分解运算,大大降低了算法复杂度。仿真实验验证了算法的有效性。     

基于改进实数遗传算法的DOA估计

文献[7]提出的估计方法直接以误差矩阵的2范数建立适应度函数,文中利用该矩阵是Toeplitz矩阵的特性,构造了一个新的适应度函数,提出了一种基于基因分量独立变异的实数遗传算法。该方法不需进行矩阵的特征值分解,充分利用了遗传算法的全局寻优特性,获得了良好的参数估计性能。仿真结果表明,相对文献[7],达到同样要求所需要的运算量减小了一半。     

基于改进单纯形算法的DOA估计

利用最大似然估计获得信号的来波方向，其统计性能要比其他算法优越，但由于该方法需要对多维参数进行优化，从而导致较大的计算量，针对该问题文中提出基于改进单纯形算法的来波方向（DOA）估计。首先利用阵列输出的协方差矩阵对来波方向进行粗略估计，并以该估计值为重心构造初始单纯形，由于待估计的参数都有一定的取值范围，所以文中通过定义罚函数，将有约束的优化问题转化为无约束的优化问题，最后结合罚函数和改进单纯形算法进行DOA估计，计算机仿真结果验证了该方法的正确性和有效性。     

一种有效的二维DOA估计算法研究

为了获取用户空间位置,实现通信容量倍增的目的,采用时空DOA矩阵方法,并提出了一种有效的改进算法——时空虚拟DOA矩阵方法。做了60多次Monte—Carlo仿真实验,获得时空DOA矩阵方法和时空虚拟DOA矩阵算法的仿真结果。得到的结论是时空DOA矩阵具有很强的分辨能力,且能解决二维估计中的角度兼并问题,时空虚拟DOA矩阵算法可以估计超过阵元数的信号,具有较高的分辨性能和较好的稳健性。     

一种新的二维DOA估计的配对算法

ESPRIT的改进算法--PRO-ESPRIT和TLS-PRO-ESPRIT是一种一维的参量估计方法.要想估计二维DOA(方向角和俯仰角),并实现配对,首先要建立有效的平面阵列,然后利用相应算法进行辐射源的估计和配对.利用广义交叉阵列和PRO-ESPRIT、TLS-PRO-ESPRIT算法,提出了一种新的对沿X轴和Y轴分别估计的多辐射源的二维DOA的方向余弦的配对方法.该方法与利用MUSIC对沿X轴和Y轴分别估计的多辐射源的二维DOA的方向余弦进行配对的方法相比,大大减少了运算量.仿真结果显示利用PRO-ESPRIT和TLS-PRO-ESPRIT方法配对,可以部分进行并行处理,不必进行谱峰搜索,大大节约了运算时间,对实际的工程实时处理很有帮助.