利用信号空间矩阵进行二维波达方向估计的新方法

本文以阵列信号处理为背景，讨论了二维信号参量估计问题，着重分析了新近提出的子空间旋转基底类方法．在此基础上，本文提出了新的估计方法，通过对原始信号空间矩阵法的改进措施，不仅提高了算法效率，并且成功地解决了兼并源和相干源的问题．改进后的信号空间矩阵法不但运算量极小，且据有分辨率高，估计方差小，所需阵元个数少等优点．本文中给出的计算机仿真对比实验验证了该方法的优良性能．     

用V形阵列估计二维波达方向

提出了一种Ｖ形阵列,它可以分解为两个一致位移子阵列．由子阵列信息可以形成混合波达方向矩阵．在无需谱峰搜索的条件下,对混合方向矩阵进行特征分解,可以获得信号的混合方向矢量和方向元素．因此可以估计出信号的二维波达方向．本文方法不仅保持波达方向矩阵方法的优点,而且在一定程度上可以分辨来自于同一方位角或同一高低角的信号．     

累量域高分辨率二维波达方向估计算法

提出一种利用虚拟双线性平行阵进行累量域高分辩率二维波达方向估计的新算法。该算法将累量用于协方差的计算,构造了一个虚拟ＤＯＡ矩阵,并基于此矩阵进行波达方向估计。理论分析表明,对虚拟ＤＯＡ矩阵特征值分解,就可以得到源信号的二维ＤＯＡ估计。同时由于累量对高斯噪声的自然盲性,因而算法具有稳健性。该算法的另一特点是可以提供虚拟扩展孔径,提高了孔径的利用率。     

阵列信号波达方向-频率的同时估计方法

入射信号的参数估计是阵列信号处理中的基本问题．基于阵列信号处理中高分辨率波达方向－频率的同时估计问题,提出了针对等距线阵的方法．利用时延数据,以时间变元作为旋转因子,在此基础上实现ＥＳＰＲＩＴ技术,对波达方向和频率同时进行估计．方向和频率之间的配对问题可以对应关系自动解决．这样不但可以完全避免多项式搜索,运算量少,而且分辨率也相当高．给出的计算机模拟实验证实了该方法的有效性．     

基于子空间旋转的信号频率和波达方向同时估计方法

针对宽频段窄带信号,利用时间平移构造伪数据矩阵,同时,将伪数据矩阵信号子空间进行旋转,并通过对构造的信号空间矩阵进行特征分解,提取导向矢量矩阵和旋转因子中所包含的角度和频率信息,从而直接获得频率和波达方向（DOA）的同时估计,计算机仿真表明,该方法在中等信噪比下是有效的,且无需搜索过程和配对处理。     

基于传播算子的二维波达方向估计新算法

针对目前用旋转不变空间技术(ESPRIT)估计2-D DOA时存在计算量大和需要二维参数配对的问题,提出了把传播算子原理引入ESPRIT算法的新方法,用线性变换代替特征分解求取旋转不变关系矩阵,并且利用估计出的方位角估计俯仰角,大大提高了计算速度,实现了方位角和俯仰角的自动配对.阵列结构设计采用三平行线立体阵,使得阵列对任意方向入射信号都可以正确估计.计算机仿真结果表明,该方法运算速度快,精度高.     

L型结构的互质阵列二维波达方向估计

针对雷达L型均匀阵列因阵元间距太小导致无法在实际中摆放的问题,提出了一种L型互质阵列协方差重构二维波达方向(2D-DOA)估计算法。首先将L型互质阵列2D-DOA问题分解为两个子阵的1D-DOA问题,再根据互质阵列的位置,确定对应的虚拟均匀阵列,由于虚拟均匀阵列具有半正定(PSD)、低秩、托普利兹的结构特点,因而根据互质阵列接收数据的协方差矩阵,构造一个优化过程重构虚拟均匀阵列的协方差矩阵;然后利用MUSIC算法完成两个1D-DOA估计;最后利用配对算法对估计的一维角度进行配对。仿真实验表明,与L型均匀阵列MUSIC算法和L型互质阵列SS-MUSIC算法相比,在信噪比大于0dB、快拍数大于50的条件下,所提算法的方向角和俯仰角均方根误差最小,均低于0.8°,可分辨角度最小间距为5°,证明了所提算法在估计精度和分辨力方面的优越性。     

SαS噪声环境下的宽带信号二维波达方向估计算法

为克服在SαS噪声环境下的DOA估计方法没有考虑宽带信号的情况,在分析SαS噪声环境下宽带信号阵列输出矩阵性质的基础上,将时域方法与频域方法有机结合起来,通过构造L型阵列的各频带的分数阶累计量,将一维宽带信号阵列模型拓展到二维,并利用CSM聚焦算法,通过k个聚焦矩阵T(fk)把不同频率处的方向矩阵变换到同一参考频率f0下的矩阵,采用改进的分数低阶矩阵(MFLOM)来作为共变矩阵的估计子.实现了SαS噪声环境下的宽带信号的二维波达角估计,通过仿真分析证明了该算法的有效性.     

圆形传感器阵列多运动声源二维波达方向估计

针对超定条件下多运动声源目标二维波达方向角估计中,传统的波束形成法、MUSIC法等不能分辨临近目标、需要设置立体传感器阵列等问题,提出了基于圆形传感器阵列的独立分量分析算法。算法结合完全正交分解和GIVENS旋转实现数据的在线预白化并更新,采用向量来表示传感器和运动目标的方位角,通过结合独立分量分析算法和波束形成法,间接估计出了运动源的二维方向角,最后进行了数值模拟实验并与传统MUSIC方法进行比较。结果表明,该方法能够准确地探测和识别多运动声源目标的数目并估计其二维波达方向,为智能地雷目标探测提供了新方法。     

一种基于神经网络的宽带相干信号波达方向估计方法

相干信号子空间处理方法（ＣＳＭ）是一种通过构造聚焦（ｆｏｃｕｓｉｎｇ）矩阵来估计宽带相干源波达方向（ＤＯＡ）的有效方法．本文基于逆传播（ＢａｃｋＰｒｏｐａｇａｔｉｏｎ）学习算法，给出了一种用神经网络来实现聚焦过程的新颖方法．利用这种方法进行ＤＯＡ估计，可以无需预先知道源信号初始信息，不经预处理过程即可获得对ＤＯＡ的高性能估计     

利用参数结构的快速非酉联合对角化算法

针对基于快速Frobenius范数对角化(FFDIAG)的盲信号分离算法不能直接处理复数数据从而导致分离性能差的问题,提出一种利用参数结构的快速非酉联合对角化(PSJD)算法。该算法首先将由观测信号的统计量得到的复目标矩阵转化为实对称矩阵;通过对代价函数的二阶近似,将解联合对角化问题转化为一系列的线性最小二乘问题,直接得到更新矩阵元素的估计。在每次迭代中,通过充分利用转化后的目标矩阵的结构信息,减少估计分离矩阵及更新目标矩阵的计算复杂度。同时,针对FFDIAG算法采用的固定步长难以兼顾收敛速度与更新矩阵严格对角占优性的问题,采用仅由当前更新矩阵的估计值决定的自适应学习率,提高算法的收敛性能。仿真实验表明,在一定的取值范围内,PSJD算法的收敛速度对步长参数的变化不敏感,在步长参数同为0.1的情况下,PSJD算法达到收敛所需的迭代次数比采用固定步长的算法减少了42%左右。     

一种适合任意阵列流型的相干信号波达方向估计算法

针对多径环境中相干信号波达方向(DOA)估计问题,提出了一种适合任意阵列流型的相干信号波达方向估计算法(DOA-CSAA).先通过联合使用时域和空域相关函数估计出每个用户组的广义导向矢量,再估计出每个用户组内多条路径上的波达方向.由于DOA-CSAA算法所利用的信号的空域相关信息和时域相关信息均为信号的二阶统计量,因而运算量远小于基于四阶统计量的算法.此外,DOA-CSAA算法由于未使用子空间平滑算法,所以不受阵列流型限制,且阵列孔径没有降低,因此当使用M个阵元的任意阵列流型时,可估计出的DOA个数最多可达M(M-1)个.仿真实验表明,与经典子空间平滑算法相比,DOA-CSAA算法在均方根误差为10-4～10-3时可获得20 dB左右的信噪比增益.     

CDMA通信信号的波达方向估计

通信信号或雷达信号的波达方向估计常采用MUSIC算法,但是传统的MUSIC算法不能适用于相关信号处理.针对CDMA通信信号的DOA估计问题,采用一种空时二维平滑处理算法,在空间平滑技术的基础上,结合时间平滑处理.该算法在确保估计准确性的前提下能有效减小计算量,更适合实时处理.仿真结果验证了这种改进算法的有效性.     

子阵和相位平滑的相位差方向估计方法

针对相位差波达方向(DOA)估计方法(PDM)的均方根误差偏离克拉-美罗界较多的问题,提出了子阵和相位平滑的相位差方向估计方法(SUPDM).首先将阵列接收信号转换到频域,并把阵列划分为若干子阵,然后对各子阵中心频点处的频谱作相干平均后得到各子阵的输出频谱,再求取输出频谱的相位并进行纵向相位平滑,以平滑后相位的最大最小值的差值的倒数作为方向估计算子,最后采用角度搜索得到方向估计算子的峰值所对应的角度,即为SUPDM的方向估计结果.在不同信噪比和不同角度间隔下,SUPDM的方向估计性能均优于PDM,当存在频谱泄漏时,SUPDM的成功分辨率仍高于PDM和常规波束形成算法.仿真结果表明,在单源入射、信噪比为-5dB时,SUPDM比PDM的均方根误差小0.03°.     

将可对角化矩阵进行对角化的一种简洁方法

矩阵是高等代数中一个重要的概念,而对角矩阵作为一种特殊的矩阵,它在理论研究方面有重要的意义。本文利用矩阵相似的初等变换,给出可对角化矩阵对角化的一种简洁的方法。     

基于特征矢量输入的神经网络测向方法

提出了一种新的基于特征矢量的采集输入数据方法，经该方法训练的径向基函数神经网络（RBFNN）可用于码多分址（CDMA）系统中多源信号波达角（DOA）的估计。该方法对信道噪声不敏感，能以较少的训练样本就可得到推广能力较好的神经网络。仿真结果表明，以新方法训练的RBFNN对多源信号DOA估计精度较高，实时性好，适用于CDMA通信系统的高分辨率测向。     

平面六边形天线阵列波达方向估计

分析了智能天线自适应算法波达方向估计（DOA）问题,在一维MUSIC算法的基础上讨论了二维六边形天线阵列的空间谱并进行了Matlab仿真实验;仿真结果表明,六边形天线阵列不仅可以判断波达方向的俯仰角而且可以判断方位角;同时讨论了DOA算法的分辨率,与一维MUSIC算法相似,二维条件下六边形天线阵列具有良好的角分辨率,可以满足非相干信号的工程要求。     

一种宽带信号方位估计算法

针对多种宽带信号方位估计算法在不同程度上受到阵元数目、预角度估计、多次求逆矩阵、多次特征值分解或奇异值分解等因素的制约,文章提出了一种在传感器阵列存在误差的情况下,基于统计方法的宽带信号方位估计算法.该算法先将传感器阵列接收的宽带信号转换到频率域内,并考虑在阵列互耦的情况下,采用统计的方法,推导出阵列流形与噪声子空间正交的结论;最后,利用统计结果和窄带方位估计的方法对宽带信号进行方法估计.仿真试验表明,统计方法具有较好的方位角分辨率、噪声不敏感性和较低的计算复杂度.