脉冲超宽带系统中基于改进传播算子算法的TOA和DOA联合估计

该文提出脉冲超宽带(Impulse Radio Ultra WideBand,IR-UWB)系统中一种基于改进传播算子算法(Propagator Method,PM)的到达时间(Time-Of-Arrival,TOA)和波达方向(Direction-Of-Arrival,DOA)联合估计方法。首先直接对接收信号的频域形式建模,然后采用改进的PM算法估计出两根天线的TOA参数,最后由两根天线的到达时间差计算出信号的DOA参数,从而达到TOA和DOA联合估计的目的。该算法无需谱峰搜索就可直接得到TOA和DOA的闭式解,且可以实现参数自动配对,大大降低了复杂度。最后给出了该算法的大量实验仿真,以及与现有算法的比较,仿真结果验证了该方法的可行性、稳健性和优越性。

共形阵列LFM信号多参数估计的传播算子算法

给出了一种共形阵列完成多分量线性调频信号多参数估计的方法.算法首先根据分数阶傅里叶变换(FRFT)的匹配聚焦能力对阵列接收数据进行预处理,通过多个特定阶次的FRFT将多分量线性调频信号在变换域进行分离,从而得到了简化的快拍数据模型,避免了复杂的参数配对过程,然后在传播算子算法的基础上实现了波达方向估计和极化参数估计.由于不需要参数配对和高维数据协方差矩阵的特征值分解等操作,算法复杂度和运算量均得到了很好控制.仿真实验表明,所给算法在性能上接近旋转不变子空间(ESPRIT)算法,而运算量却远远低于ESPRIT算法.

内插阵列变换扩展传播算子算法

扩展传播算子(EPM)算法是首先对数据进行扩展,再利用传播算子(PM)方法进行测向的一种算法,该算法充分利用了非圆信号的特点,分辨力和估计精度优于未充分利用非圆信号信息的经典高分辨算法。但是在实际信号测向中,由于阵元位置误差的存在,算法的估计性能会受到一定的影响。因此提出一种基于内插阵列变换的扩展传播算子(VIA-EPM)算法,该算法利用真实阵列流型与虚拟阵列流型之间的变换矩阵,将真实协方差矩阵变换为虚拟协方差矩阵,再对虚拟协方差矩阵进行分块并得出扩展传播算子,进而得出算法的空间谱函数。仿真实验表明:在存在阵元位置误差的情况下,新算法通过对阵元位置校准数据进行内插阵列变换(VIA),取得与阵元位置校准的EPM算法相当的估计性能,保持了阵列扩展能力以及高估计精度,在低信噪比情况下,基于扩展协方差矩阵的VIA-EPM算法的分辨力以及估计精度均要优于基于扩展数据矩阵的VIA-EPM算法。

基于四阶累积量的改进传播算子DOA估计算法

针对四阶累积量在多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)算法中计算复杂度高和在低信噪比情况下性能差的问题,提出一种去冗余后平均的四阶累积量传播算子算法(modified fourth-order cumulant propagator method, MFOC-PM)。该算法通过引入传播算子算法线性地获得噪声子空间,避免了特征值分解造成的计算量,然后在保持四阶累积量阵列孔径扩展和抑制高斯噪声的优势下,通过求平均后去除的方法将四阶累积量中冗余的部分去除,降低了算法的复杂度。实验结果表明,所提算法显著减少了算法的计算量,可以实现角度的精确估计,在低信噪比的情况下表现良好,具有较好的实用价值。

基于数据共轭重排修正的传播算子DOA估计算法

将数据共轭重排的方法引申到传播算子算法中,提出了修正的传播算子DOA估计算法。从理论上论证了这种引申的合理性,通过理论分析和数值仿真,证明该算法在快拍数有限的情况下,可明显提高信号DOA估计的性能。在不增加运算量的条件下算法性能优于MUSIC算法。

修正的传播算子方位估计算法及去相关性能分析

将数据共轭重排的方法引申到传播算子算法中,提出了修正的传播算子方位估计算法.从理论上论证了这种引申的合理性.通过理论分析和数值仿真,证明了该算法在快拍数有限时可明显提高信号的方位估计性能.在不增加运算量的条件下,该算法明显优于MUSIC(Mumple SignalClassfication)算法.

基于传播算子的声学矢量传感器阵列扩展孔径二维DOA估计算法

本文提出一种基于传播算子的声学矢量传感器阵列扩展孔径二维DOA估计算法.首先,利用传播算子方法得到一组高精度模糊的DOA估计值;然后,利用声学矢量传感器的特点得到另一组低精度无模糊的DOA估计值;最后,利用无模糊估计值对模糊估计值进行解模糊处理,得到高精度无模糊的DOA估计值.提出的算法无需进行特征值分解或奇异值分解进行信号子空间/噪声子空间的估计.与基于ESPRIT的算法相比,提出的算法的计算量约为信号个数与声学矢量传感器个数的四倍之比.计算机仿真结果表明在信噪比不是很低时,提出的算法与基于ESPRIT的算法具有相当的估计性能.

二维传播算子DOA估计的改进算法

针对传播算子算法在低信噪比和小快拍数环境下进行二维DOA估计性能下降的实际问题,提出了一种改进的二维传播算子DOA估计方法.该方法继承了ESPRIT算法无需谱峰搜索的优点,并且利用线性运算代替特征分解求得旋转不变关系矩阵,再通过简单的除法运算实现方位角和俯仰角的快速配对,极大地降低了运算量.重新构造的协方差矩阵对接收数据进行了共轭重排再利用,使该算法在快拍数有限、信噪比较低的条件下,估计性能明显提高.该文从理论上论证了将数据共轭重构的思想引申到2-D传播算子算法的合理性,仿真实验证明了该方法的有效性.

球谐域传播算子快速声定向算法

为了在低信噪比情况下宽带声源可以获得较好的波达方向(DOA)估计并且降低运算量,将正交传播算子算法推广应用于球谐域。在建立球阵列声场模型基础上,提出两种基于球谐传播算子定向算法,即使用球傅里叶变换成分获得传播算子的算法和使用球傅里叶变换成分的交叉谱矩阵获得传播算子的算法。分析了不同半径的球阵列频率适应范围,解决了宽带声源频率适应性问题;比较分析了上述两种算法和球谐域多重信号分类算法在不同信噪比下的DOA估计性能,进行声源定向实验并测试3种算法的DOA估计用时。实验结果表明,两种算法均具有运算量小、花费时间少且定向准确的特点。

L型阵列双基地MIMO雷达的传播算子多维角度估计

针对空间谱估计算法复杂度高的问题,引入传播算子用于双基地多输入多输出雷达的二维离开角和二维到达角估计.通过信号协方差矩阵求出传播算子,利用传播算子的旋转不变性估计方向矩阵,进而计算离开角和到达角.该算法运算复杂度低,能实现多维角度的自动配对,且在相近角度情况下仍能保持良好的性能.在高信噪比情况下,算法性能接近ESPRIT.此外还推导了角度估计均方误差.仿真结果表明了该算法的有效性.

基于最小冗余线阵的二维传播算子DOA估计

针对二维DOA(direction of arrival)估计所需阵元数量较多且阵元利用率较低的问题,提出了一种低阵元冗余度的阵列模型,将最小冗余线阵的应用拓展到二维DOA估计领域,降低了阵列冗余度。同时,利用传播算子算法估计二维波达方向,该算法无需谱峰搜索,且避免了大矩阵的特征分解,在解决计算量问题上有着巨大优势。最小冗余线阵的设置方式,用较少的阵元获得了较大的阵列有效孔径,从而弥补了传播算子算法在低信噪比条件下性能下降的缺点,具有了更好的低信噪比适应能力。该文从理论上论证了三平行最小冗余线阵设置的合理性,仿真实验证明了该方法的有效性。

四阶累积量阵列扩展的传播算子测向方法

针对MUSIC-LIKE方法中累积量矩阵存在大量冗余数据的问题,提出了一种四阶累积量与最小冗余线阵相结合的传播算子测向方法.分析了四阶累积量进行阵列扩展的原理,通过将四阶累积量应用于最小冗余线阵,摒弃了原MU-SIC-LIKE方法应用于均匀线阵中的大量冗余数据,并且获得了比MUSIC-LIKE更大的阵列扩展能力,同时结合传播算子方法,用线性运算代替特征分解求得噪声子空间,减小了计算量,缩短运算时间.论证了四阶累积量适用于最小冗余线阵及传播算子方法的原理,仿真实验验证了其在阵列扩展、测向性能及计算量的优越性.

三平行线阵中基于改进传播算子的二维DOA估计方法

提出了一种三平行线阵中基于改进传播算子的二维波达方向估计方法。该方法针对三平行阵列的结构特点,利用三平行线阵中两个相互垂直的双平行线阵,分别构造一个扩展传播矩阵,求得旋转矩阵。然后根据三平行线阵的特性,对分别得到的旋转矩阵进行配对。最后利用配对后的旋转矩阵,联合估计信号的方位角和俯仰角。该方法当俯仰角在70°~90°之间时不会出现角度估计失效问题,充分利用了所有阵元信息,提高了角度估计性能,而且具有更低的计算复杂度。仿真验证了提出方法的有效性。

基于修正传播算子的宽带相干源DOA估计

将数据共轭重构的修正托别列兹方法(MTOP)引伸到宽带传播算子算法中,提出了修正的宽带传播算子DOA估计算法,从理论上论证了这种引申的合理性.通过理论分析和数值仿真,证明该算法在快拍数有限和低信噪比的情况下,可明显提高信号DOA估计的性能.在不增加运算量的条件下,该算法性能优于OPM算法.

MIMO阵列中基于PM和降维变换的高效DOA估计算法

研究了多输入多输出(Multiple-input multiple-output,MIMO)阵列中高效的到达角(Direction-of-arrival,DOA)估计方法。传播算子(Propagator method,PM)算法是一种低复杂度的算法,因为它不需要对互相关矩阵进行特征值分解,也无需要对接收数据进行奇异值分解。因此本文提出了MIMO阵列中一种基于PM和降维变换的DOA估计方法。该算法在无需谱峰搜索的情况下获得了较好的估计性能。相比于传统的PM算法,本文提出的算法复杂度更低,并且估计性能更好。此外,本文推导了该算法的估计误差以及克拉美罗界,仿真结果验证了该算法的有效性。

基于秩减估计器的L型阵列二维波达角估计算法

针对L型阵列2维波达角(2D-DOA)估计问题,该文提出了一种新的基于秩减估计器的算法。该算法利用辅助角将2D-DOA估计问题转换为两个级联的1D-DOA估计问题:首先采用基于传播算子的秩减估计器获得高精度的辅助角估计;其次利用辅助角估计结果获得某一入射角的一元代价函数,借鉴root-MUSIC算法通过对多项式求根获得某一入射角估计,而另一入射角估计可由已得角度估计和辅助角估计通过简单转换获得且两入射角之间无需配对。运算量分析表明,该算法运算量与JEADE算法接近,大于CODE和root-MUSIC算法。仿真实验验证了该算法在不同信噪比、快拍数目条件下可获得高精度的DOA估计结果。

基于文化粒子群算法的广义OPM测向

在引入合成导向矢量和合成导向矩阵的基础上建立了一种更通用的阵列数据模型,提出了广义正交传播算子测向算法。该方法在不损失阵列孔径的前提下可有效估计相干信源和独立信源。为快速求解所提基于四阶累积量的广义OPM算法,在文化算法中使用和粒子群演进进化机制,提出了一种多维搜索的文化粒子群算法。Monte-Carlo仿真试验证明了所设计的测向算法可有效解决使用高阶累积量不能直接测相干信源的局限,所提算法在检测性能上与现有一些算法比较有较大的优势。

基于PM算法的涡旋电磁波引信超分辨测向方法

为提高防空导弹无线电引信在低信噪比(SNR)背景下的测向精度,提出了基于传播算子算法(PM)的涡旋电磁波引信超分辨测向方法。通过相控均匀圆阵依次发射不同轨道角动量模态涡旋电磁波照射目标,基于多发单收(MISO)模型推导目标探测回波模型;通过对回波方程的近似变形构造接收信号矩阵;采用PM算法构造空间谱函数,进行谱峰搜索,实现对目标水平方位角的估计。对所提方法的有效性进行仿真验证,结果表明,所提方法可在低信噪比、少阵元情况下实现对目标的精确测向。

基于空间差分算法的相干信号二维DOA估计

针对传统解相干算法对阵列孔径利用率不高的问题,提出了一种改进的空间差分算法,通过重构子阵之间的协方差矩阵,将阵列接收信号协方差矩阵的所有自相干信息和互相关信息充分利用,再通过建立差分矩阵,利用空间差分算法去除噪声的影响。最后采用传播算子(PM)算法完成二维波达方向(DOA)估计。仿真结果表明,该算法相比传统解相干算法,解相干效果较好,角度估计精度有较大的提高。

基于嵌套阵列的一种快速DOA估计算法

基于嵌套阵列的虚拟阵列的特点,提出了一种基于嵌套阵列的快速DOA估计算法。由于在嵌套阵列的研究分析中,虚拟阵列个数远大于原阵列个数,所以需要一种解决大规模阵列并且与嵌套阵列相兼容的算法。所提出的算法是通过在嵌套阵列中使用谱分解算法,再将传播算子算法与ROOT-MUSIC算法相结合。通过仿真表明当嵌套阵列的阵元数为12的时候,所提出算法的计算复杂度较ROOT-MUSIC算法有了明显的降低。当信噪比的值为10的时候,所提出算法的精度与ROOT-MUSIC算法几乎一致。在一定环境下,所提出的算法与传统的ROOT-MUSIC算法相比能够有效的降低计算复杂度,同时能保持较高的估计精度。