阵元失效下稀疏阵列的二维DOA估计算法

本文针对二维稀疏阵列在阵元失效条件下,因数据缺失导致虚拟阵列连续性被破坏及自由度下降的问题,提出了一种二维DOA估计算法。首先基于二维差分共阵构建虚拟阵列,然后利用解耦原子范数最小化理论,以矩阵填充的形式恢复协方差矩阵数据,实现对虚拟阵列中丢失虚拟阵元的内插,最后采用SS-MUSIC算法进行多信源的二维DOA估计。所提方法弥补了物理阵元失效所造成的影响,恢复了原始虚拟阵列的完整孔径特性,保持了虚拟阵列的自由度,从而确保了较高精度的二维DOA估计性能。仿真实验结果表明,在相同阵元数量及阵元失效情况下,本文提出的算法相比已有方法能有效地估计更多信源,并在小快拍数和低信噪比条件下表现出更高的稳健性,最大限度地保留并利用了稀疏阵列在二维DOA估计中的自由度优势。

一种基于平行稀疏阵列虚拟孔洞填充的二维DOA估计算法

采用稀疏阵列进行波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计时往往会产生虚拟孔洞,它严重限制了阵列孔径的扩展与阵元自由度的提升。由于孔洞位置与初始阵列阵元数目、排布方式有关,故较难对其进行预填充。为此,提出了一种基于平行稀疏阵列虚拟孔洞填充的二维DOA估计算法,利用双稀疏线阵扩展生成两个不同的虚拟阵列,并利用其中一阵的信息去填充另一阵的孔洞。为尽可能减少总阵元数目,采用提前计算的孔洞位置去设计另一阵列的排布规则,并通过求根多重信号分类(Root-Mutiple Signal Classification,Root-MUSIC)算法替代传统的二维谱峰搜索算法完成对入射角度的估计与自动匹配。实验仿真结果验证了所提算法相比传统算法能以更少的阵元获得更高的估计精度。

一种MIMO雷达二维DOA估计新方法

提出了一种基于立体阵的多输入多输出(MI MO:Multiple Input Multiple Output)雷达二维波达方向(DOA:Direction Of Arrival)估计新方法,该方法利用MI MO雷达形成的虚拟阵列数据来构造两个二阶统计量并对其进行联合对角化得到了目标方位角和俯仰角的闭式解。该方法不仅很好地解决了存在一维角度兼并时目标的二维DOA估计问题,而且无需二维谱峰搜索和参数配对即可实现对目标DOA的全方位估计。计算机仿真结果证明了所提方法的正确性和可行性。

均匀圆阵波束空间二维DOA估计算法

为把适用于均匀线阵的ESPRIT算法、空间平滑技术等推广到均匀圆阵中,采用预处理技术将均匀圆阵从阵元空间映射到波束空间,采用实特征值分解方法得到信号和噪声子空间,并将二维MUSIC和ES PRIT算法结合起来.理论分析和模拟实验表明,该算法减小了计算量,提高了对非相干信号源的估计准确度,同时具有解相干的能力.

一种冲击噪声环境中的二维DOA估计新方法

该文提出了一种新的在冲击噪声环境中基于阵列输出信号分数低阶矩的二维测向方法——稳健的协变异波达方向矩阵法。该方法利用冲击噪声和SαS过程的特点,扩展了原波达方向矩阵法的信号模型和应用环境,对冲击噪声有较好的抑制作用,增强了算法的通用性和稳健性,弥补了传统的基于二阶或高阶统计量的子空间测向算法不能应用于冲击噪声环境的不足,计算机仿真验证了该算法的可行性和有效性。

基于修正ESPRIT算法的二维DOA估计

针对二维ESPRIT算法在求解相干信号的时候存在较大的阵列冗余度,为了降低计算量,提高算法的解相干能力,在双排平行均匀线阵的基础上,介绍了一种二维修正ESPRIT算法.通过对子阵的合并,摒弃了原协方差矩阵中的冗余数据,使得新构成的协方差矩阵的维数比原来下降了近33%,从而降低了特征值分解的维数,并且新构成的协方差矩阵可以对接收数据进行共轭重排再利用.理论分析和仿真实验表明,该算法降低了计算量,提高了对非相干信号的估计准确度,同时具有一定的解相干能力.

基于MEMP算法的二维DOA估计

针对L形阵列,提出利用增广矩阵束(MEMP)进行二维DOA估计的新算法。计算两个均匀线阵的互协方差矩阵,利用MEMP方法构造增广矩阵,运用ESPRIT算法实现二维波达方向的估计,并采用一种新的配对算法,实现二维波达角的自动配对。为了克服MEMP方法对阵列有效孔径的损失,利用四阶累积量的阵列扩展的性质,提出了基于MEMP方法扩展的二维DOA估计算法,该算法增加了阵列的有效孔径,无需进行谱峰搜索。仿真实验证明了算法的有效性。

基于快速张量分解的波束空间MIMO雷达二维DOA估计算法

传统MIMO雷达由于采用全向发射模式导致目标增益损失严重,致使DOA估计算法性能较差。因此,本文提出基于波束空间MIMO雷达的张量模型和快速张量分解的二维DOA估计算法。波束空间MIMO雷达能够通过发射波束成形技术将发射能量集中到指定空域,弥补传统MIMO雷达的发射增益损失。通过高阶张量模型应用MIMO雷达多脉冲接收数据的多维结构,进一步改善DOA估计性能。由于所提方法能有效利用矩阵因子的范德蒙特结构,仅涉及矩阵运算无需优化处理,相对于传统的张量分解方法计算复杂度显著降低。同现有波束空间MIMO雷达DOA估计算法相比,所提算法具有更高的估计精度和更好的分辨能力。仿真验证了算法的有效性。

空间相关噪声中电磁矢量阵二维DOA估计算法

针对空间相关噪声中二维DOA估计性能下降的问题,提出一种基于双子阵结构的电磁矢量阵DOA估计算法。算法假设其中一个子阵由普通标量传感器组成而另一个子阵由电磁矢量传感器组成,并且所有的传感器空间位置均为未知。算法分三个步骤实现。首先,定义一个互相关矩阵来消除空间相关噪声;然后,采用传播算子算法估计电磁矢量传感器导向矢量;最后,通过导向矢量中电场矢量和磁场矢量的叉积计算得到闭式且自动配对的方位-仰角估计值。提出的算法不仅具有良好的估计性能,而且由于无需进行特征值分解估计信号子空间或噪声子空间,无需二维谱峰搜索,因此具有较低的计算量。蒙特卡罗实验证明了算法的有效性。

基于累积量的二维DOA估计的特征向量算法

本文提出一种基于累积量的二维 Ｄ Ｏ Ａ 估计特征向量算法（ Ｃ Ｅ Ｖ Ａ Ｃｕｍｕｌａｎｔ ｂａｓｅｄ Ｅｉｇｅｎ Ｖｅｃｔｏｒ Ａｐｐｒｏａｃｈ） ．算法能同时确定目标的仰角与方位角；空间平滑累积量使算法能更有效抑制高斯空间有色噪声．本文证明了，通过对累积量的选择，算法还可抑制非高斯空间白噪声．仿真实验证明了该算法明显优于 Ｍ Ｕ Ｓ Ｉ Ｃ 算法．

非规则部分校准阵列下的宽带LFM信号二维DOA估计

提出了一种宽带线性调频(LFM)信号的二维波达方向(DOA)估计新方法.该方法在空域和时域同时对信号进行采样,并利用观测样本的分数阶Fourier域峰值构造出新的时频空DOA矩阵,进而通过特征值分解的方法实现多个LFM信号的DOA估计.该方法充分地挖掘了观测信号所包含的时频信息,降低了对阵列结构和阵元一致性的约束,使其适用于阵元几何分布不规则且大部分阵元未经校准的阵列.此外,该方法无需谱峰搜索和二维参数配对,计算简单且估计精度较高.仿真结果显示,在DOA估计的均方根误差(RMSE)相同时,与传统方法相比,该方法可获得6～8 dB的信噪比增益.

基于L型MIMO雷达二维DOA估计新算法

将MIMO思想应用于L型阵雷达,建立了L型MIMO雷达信号模型,并在此基础上,根据DOA矩阵法,利用MIMO体制雷达产生的虚拟子阵列来构造一个二阶统计量,从而得到了目标方位角和俯仰角的闭式解。该算法不涉及多维谱峰搜索,因此具有较小计算量;此外,该算法估计出的目标的方位角和俯仰角可自动配对,不存在参数的配对问题。计算机仿真结果证明了本文算法的正确性和可行性。

复杂噪声中基于累积量的二维DOA估计

针对自相关算法的局限性 ,研究了复杂环境 (乘法与加法观测噪声共存时 )中 ,通过高阶累积量对二维DOA估计的问题。算法能同时确定目标的仰角与方位角 ;高阶累积量使得算法能够更加有效抑制消除乘法噪声。该方法对任何平稳的加性与乘性噪声均不敏感 。

基于Unitary-ESPRIT算法的二维DOA估计

提出了一种采用酉ESPRIT(Unitary-Estimation ofSignal Parameters via Rotational Invariant Technique,Unitary-ESPRIT)算法对目标的二维波达方向(Direction-of-Arrival,DOA)进行估计,接收信号模型为中心对称的平面阵。与二维MUSIC(Multiple Signal Classification)算法、二维求根MUSIC算法、二维ESPRIT算法不同的是,该算法将复矩阵运算转化为实矩阵计算,简化了运算复杂程度,并且目标的DOA估计精度也相应的得到提高,是一种比较高效的DOA估计算法。

基于Toeplitz矩阵重构的相干信源二维DOA估计算法

针对空间相干信源的二维DOA估计问题,提出一种基于Toeplitz矩阵重构的新算法。采用垂直放置的L形阵列,通过对重构的Toeplitz矩阵进行特征分解,得到对应的噪声子空间,并用MUSIC算法进行有限次一维搜索,先后估计出俯仰角和相应的方位角。与空间平滑处理算法相比,不减少阵元的有效孔径,具有更强解相干能力,估计性能也优于后者。最后计算机仿真结果证实了算法的有效性和可行性。

基于约束MUSIC的二维DOA估计

本文首先分析了约束MUSIC算法的原理 ,然后采用这种方法 ,研究了均匀圆阵的二维到达波方向估计问题 ,并推广到平面任意阵的情况。研究结果表明 ,对于相关信号源的DOA估计 ,采用约束MUSIC法比MUSIC法具有更好的估计性能。

DFT在二维DOA估计的MUSIC法中的应用

波达方向DOA估计(DirectionOfArrival)广泛应用于各种空间滤波系统中,而MUSIC算法是DOA估计中的经典和实用的算法.但由于算法中需要进行各种矩阵运算,其计算量相当大.笔者提出了在阵元数为2i的均匀圆阵中,利用数据的循环特性,采用DFT(DiscreteFourierTransform)的计算方法,完成MUSIC法的空间谱函数二维谱峰搜索.同时,分析了该方法相对于传统MUSIC法谱峰搜索时计算量的改进,给出了仿真结果.改进后的MUSIC算法计算量可以减少到传统算法计算量的一半.

一种基于均匀圆阵的宽频段相干源二维DOA估计方法

基于均匀圆阵，在频率估计的基础上，提出了一种适用于宽频段窄带相干信号的二维ＤＯＡ估计新方法．计算机仿真表明该方法在总阵元数没有超过ＵＣＡ－ＲＢ－ＭＵＳＩＣ法中所需阵元数的前提下，在宽频段内对相干源的二维 ＤＯＡ估计有高精度，而且对接收信噪比的变化表现出很强的鲁棒性．

时-空欠采样的信号频率和二维DOA估计

在空间信号时 -空欠采样下 ,基于时延、四阶累积量和MUSIC算法提出了一种新的多空间信号频率和 2 D到达方向分离估计方法。适当地选取时延和非均匀阵列阵元位置 ,该方法的信号频率和 2 D到达方向估计无模糊。灵活地运用矢量Kronecker积估计信号数大于二阶技术。

基于均匀圆阵的二维DOA估计的新算法

文章针对均匀圆阵的阵列流形,分析了均匀圆阵的导向矢量,并在此基础上,通过构造相应的二阶统计量得到了信号方位角和俯仰角的闭式解.同已有的二维DOA估计算法相比较,该算法有明显的计算优势,只需要3个阵元即可以达到二维DOA估计的结果.理论分析证明,该闭式解不受空间白噪声的影响,只要选取适当的快拍数,该算法可以在较低的信噪比环境下稳健的工作.计算机仿真结果表明,该算法可以利用圆阵的3个阵元有效地估计信号的二维到达角,并且减少了运算量,降低了白噪声的影响,可以稳健而有效的工作.