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。     

一种新的二维快速波达方向估计方法——虚拟累量域波达方向矩阵法

本文利用3个具有特别位移特性的任意子阵元阵列和累量,构造出了虚拟累量域波达方向矩阵.利用虚拟累量域波达方向矩阵的特征值的幅值和相位信息,就可以求出信号源的方位角和俯仰角.因为子阵列结构是任意的,因此选择适当的子阵列就获得很好的估计效果.而由于采用了累量,因此新方法对高斯噪声不敏感.     

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。     

基于MIMO技术的二维波达方向估计

传统的L型阵相比面阵精简了阵列结构,以较少的阵元实现二维波达方向估计,但是波达方向估计性能受到物理孔径限制。本文将MIMO技术和L型阵结合,提出一种基于MIMO技术的L型阵二维波达方向估计方法。该方法通过MIMO等效虚拟阵列原理,将L型阵等效为一矩形平面阵列,然后在等效矩形阵列的基础上,采用MUSIC进行二维波达方向估计,以L型阵的物理孔径实现矩形平面阵列的估计性能。本文推导了二维波达方向估计的CRB,计算机仿真实验证实了所提方法的有效性。      

基于高阶循环平稳特性的二维波达方向估计算法

本文提出了一种利用虚拟双线性平行阵的循环累量域二维波达方向 （ＤＯＡ）估计算法。该算法构造了一个虚拟ＤＯＡ循环矩阵（ＶＤＯＡ Ｃｙｃｌｉｃ　Ｍａｔｒｉｘ）,井基于此矩阵进行ＤＯＡ估计。理论分析表明,通过对虚拟ＤＯＡ循环矩阵的特征值分解,就可以得到源信号的二维ＤＯＡ估计。同时由于循环累量对高斯噪声的自然盲性和对信号的选择性,该算法具有循环域和累量域ＤＯＡ估计算法的良好性能。该算法的另一特点是可以提供虚拟扩展孔径,提高了ＤＯＡ估计的性能．     

一种改进的二维虚拟ESPRIT算法-虚拟波达方向矩阵法

二维虚拟ESPRIT算法对子阵列内部结构要求低,但在低信噪比环境下,其估计误差较大。提出一种改进的二维虚拟ESPRIT算法,该算法具有二维虚拟ESPRIT算法的优点,但在低信噪比条件下他的估计误差更小,算法运算量更低。计算机仿真实验表明了改进的二维虚拟ESPRIT算法的有效性。     

累量域虚拟阵列二维波达方向估计算法

利用空间四阶累量的孔径扩展性质,构造了一种新的累量域虚拟阵列波达方向矩阵。由累量域虚拟阵列波达方向矩阵非零特征值的幅值和相位即可分别估计出信号源的方位角和俯仰角。本算法阵元利用率高,阵列布置灵活,由于采用了累量,通过适当布置阵列可压制任意分布噪声,获得较好的估计效果。     

基于Y形阵的空时二维波达方向估计

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,具有较好的稳定性和较小的估计方差。仿真结果证明了本方法的有效性。     

一种阵列互耦矩阵与波达方向的级联估计方法

当阵列天线存在互耦效应时,传统多重信号分类(MUltiple SIgnal Classification, MUSIC)算法的测向性能急剧下降。为了有效估计阵列互耦矩阵(MCM)与入射信号的波达方向(Direction Of Arrival, DOA),该文提出一种阵列互耦矩阵与波达方向的级联估计方法。利用互耦矩阵的结构特点,变换阵列流形,实现对互耦矩阵与DOA的解耦合。求解线性约束下的二次优化问题,利用谱峰搜索,得到阵列互耦矩阵和入射信号DOA,完成互耦误差自校正。通过计算机仿真验证了该文方法估计性能的有效性和优越性。     

基于DOA矩阵法的矢量传感器阵列二维波达方向估计

DOA矩阵法是一种二维波达方向估计方法,该方法具有分辩率较高、计算量较少的特点。该文将DOA矩阵法扩展至矢量传感器阵列的波达方向估计,推导出相应的计算公式,分析了算法计算复杂度。算法分析表明,相对于ESPRIT算法,DOA矩阵法计算复杂度大大降低。Monte Carlo仿真结果表明,与ESPRIT算法相比,DOA矩阵法估计的均方根偏差和均方根标准方差相对大一些,所需的最低快拍数也增加。     

高斯白噪声下L阵二维波达方向快速估计

针对L型阵列,提出一种在高斯白噪声环境下的二维波达方向( DOA)快速估计方法。首先利用阵列结构特点构建两个互协方差矩阵,同时实现了噪声分量的有效抑制,再依据协方差矩阵的性质构造了波达方向矩阵。对该矩阵进行一次特征分解即可分别得到包含方位角和俯仰角信息的方向矢量和方向元素,实现二维DOA估计。该算法避免了传统算法的谱峰搜索或大矩阵构造及其特征分解过程,计算量小,且参数自动配对。仿真结果表明,该算法在低性噪比和少快拍下的估计精度与2 D ESPRIT算法近似,但计算复杂度大幅降低,适用于实时性高的工程应用背景。     

一种基于双平行线阵相干源二维波达方向估计的新方法

提出一种基于双平行线阵有相干信号源存在情况下二雏波迭方向估计的新算法。该算法根据阵列结构的特点形成6个需要的相关矩阵，然后构造一个特殊大矩阵并经特征分解获得信号子空间的估计，最后利用2-D ESPRIT方法实现二维角度估计。无论是否存在相干源，新算法都能精确估计出二维到达角，而无需进行谱峰搜索，从而解决了信号参数配对问题。最后用计算机仿真验证了该算法的有效性。     

一种分布式目标波达方向估计方法

本文提出一种在多径情况下,利用广义阵列流形的特点,通过求解矩阵的广义特征值分解,不用进行谱峰搜索或多维参数搜索,直接由广义特征值得到分布式目标波达方向（DOA）估计的方法。该方法的估计性能对信号源的分布特性优于MUSIC方法。     

一种低复杂度的二维波达方向估计方法

提出了一种基于传播算子的低复杂度二维波达方向估计新算法,该方法避免了常规子空间方法中占主要运算量的估计信号协方差矩阵及其高维矩阵的特征分解,降低了运算复杂度,并且由于无阵列孔径损失,获得了良好的参数估计性能.最后计算机仿真验证了算法的有效性.     

宽带非高斯信号波达方向的估计方法

本文提出了一种解决宽带非高斯相干信号波达方向估计的新方法，这种方法是采用阵列频域数据四阶累积量的新颖思想，通过将各频段的四阶累积量聚焦到同一参考频段下来实现的，它不仅能获得高斯噪声环境下非高斯宽频相干信号的高分辨率方向估计，同时，对于非高斯噪声环境也具很好的估计性能，且不需要有关噪声的原始分布的先验知识，文中还通过计算机仿真实验该方法进行了性能分析，验证了方法的有效性。     

宽带波达方向估计新方法及性能分析

本文研究了相干信号空间处理方法（ＣＳＭ）的聚焦（ｆｏｃｕｓｉｎｇ）过程，给出了任意阵列的一致聚焦方法，该方法使ＣＳＭ在ＤＯＡ估计的分辨率，精度，时效等性能上得到了显著改善，本文利用计算机仿真实验，对该方法进行了较为详细的性能分析。     

多频带的循环最小二乘波达方向估计

本文提出了一种针对循环平稳信号的多频带频域循环最小二乘波达方向估计算法，该算法有效地利用了循环平稳信号所提供的各个频带上谱相关的信息，提高了估计性能。文中依据所需循环平稳信号的谱相关性在整个系统带宽内变化较大这一特点，提出了一种简单而又有效的频带选择算法，在性能基本相同的情况下节省了计算量。     

基于扩展孔径波达方向矩阵法的高精度二维DOA估计

该文针对扩展孔径会产生估计模糊的现象,提出一种高精度扩展孔径波达方向矩阵算法。算法由个阵列单元组成双平行阵列几何结构,利用阵列传感器沿轴和沿轴的不同间距,分别构造波达方向矩阵,由此计算出高精度模糊的方向余弦估计和低精度无模糊的方向余弦估计,然后利用低精度无模糊的方向余弦估计值对高精度模糊的方向余弦估计值进行解模糊处理,得到高精度无模糊的方向余弦的估计值。该算法无需配对运算和2维搜索,是一种低运算量高精度的算法,计算机仿真实验验证了该算法的性能。