基于二阶统计特性的方向向量估计算法的DOA估计

为了减小天线阵流形误差对波达方向(DOA)估计结果的影响,以及克服基于传统盲源分离算法的DOA估计算法不能应用于少通道测向设备的不足,提出一种基于2阶统计特性的方向向量估计算法的DOA估计算法。首先,根据确定性最大似然(DML)估计算法谱函数的特征,构造关于协方差矩阵的酉约束下的优化问题;然后,通过优化该问题获得各个单信号的实际方向向量;最后,将各个单信号的实际方向向量输入到空间谱算法中实现DOA估计。由于将多信号的DOA估计转化为多个单信号的DOA估计,因此在天线阵列流形存在误差时,所提算法比传统的DOA方法具有更好的DOA估计性能。由于所提算法仅需使用协方差矩阵,因此所提算法可应用于少通道测向设备。由仿真实验结果可知,在阵列流形存在误差以及测向设备为少通道测向设备时,与传统DOA方法相比,所提算法的DOA估计的准确度、抗扰度以及分辨率更高。

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。

一种基于稀疏贝叶斯学习的离网DOA估计算法

本文提出一种基于稀疏贝叶斯学习的改进离网DOA估计算法,以提升非理想测向环境下在低信噪比、低快拍数时的DOA估计性能,称之为MOGSBL算法。本算法将信号源方位区间进行离散化,得到方位离散网格。为阵列接收信号建立稀疏贝叶斯模型,将网格节点修正量设为模型超参数。采用期望最大化算法迭代更新网格节点修正量,使更新后的网格节点更接近真实源信号方位。为了检验MOGSBL算法的性能,本文进行了大量的数值实验,并将MOGSBL算法的DOA估计结果与RSBL算法、OGSBL算法和L1-SVD算法进行对比。在不同信噪比和不同快拍数时,MOGSBL算法均能清晰分辨方位很接近的两个信号源,角度分辨率明显高于RSBL算法、OGSBL算法和L1-SVD算法。随着信噪比和快拍数的增加,4种算法的RMSE均逐渐减小。但MOGSBL算法的RMSE明显低于RSBL算法、OGSBL算法和L1-SVD算法,且RSBL算法、OGSBL算法优于L1-SVD算法。实验还分析了方向测试范围的离散网格节点数对DOA估计的影响,发现细密的离散网格可以提高DOA估计精度,但DOA估计的计算量会增加。且在任意网格节点数时,相比于RSBL算法、OGSBL算法和L1-SVD算法,本文的MOGSBL算法均具有最低的RMSE和最短的计算时间。

大间距均匀阵列抗模糊DOA估计实验研究

在波达方向(DOA)估计中,当接收天线阵列的单元间距大于入射信号载波的半波长时,会出现阵列流形模糊,这对分辨真实的信号DOA带来了挑战。该文基于子阵级大间距均匀双线极化阵列,提出通过随机改变每个子阵中某个单元的极化状态,使不同子阵对应的导向矢量相互独立,从而打破大间距均匀阵列下导向矢量间的线性关系,并抑制阵列流形模糊。仿真和实验结果表明,该方法可有效去除多重信号分类(MUSIC)算法空间谱中的伪峰,实现高精度DOA估计。

基于低秩块Hankel矩阵正则化的阵元故障MIMO雷达DOA估计

多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)雷达在阵元故障时虚拟阵列输出数据矩阵会出现大量的整行数据丢失,由于阵列接收数据矩阵的不完整而导致对波达方向(Direction of Arrival,DOA)的估计性能恶化。大多数低秩矩阵填充算法要求缺失数据随机分布于不完整的矩阵中,无法适用于整行缺失数据的恢复问题。为此,提出了一种基于低秩块Hankel矩阵正则化的阵元故障MIMO雷达DOA估计方法。首先,通过奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)降低虚拟阵列输出矩阵的维度,以减少计算复杂度。然后,对降维数据矩阵建立基于块Hankel矩阵正则化的低秩矩阵填充模型,在该模型中将MIMO雷达降维数据矩阵排列成块Hankel矩阵并施加Schatten-p范数作为正则项。最后,结合交替方向乘子法(Alternate Direction Multiplier Method,ADMM)求解该模型,获得完整的MIMO雷达降维数据矩阵。仿真结果表明,所提方法能够有效恢复降维数据矩阵中的整行数据缺失,具有较高的DOA估计精度和实时性,在阵元故障率低于50.0%时DOA估计精度优于现有方法。

范数在稀疏重构类DOA估计领域的应用

本文主要探讨了基于稀疏重构理论的DOA估计方法,以及利用范数进行稀疏性约束的优化方法.

基于可分离替代函数算法的DOA估计方法

针对现有波达方向估计(Direction of Arrival, DOA)算法在低信噪比、多信源条件下估计精度不足、效率低等问题,提出了一种基于可分离替代函数算法的矢量水听器阵列多快拍DOA估计方法.首先对空域等角度均匀划分,构造出超完备冗余字典,建立信号多快拍数据在空域的稀疏表示模型,然后采用可分离替代函数算法思想解决稀疏重构问题,求解出信号在空域的稀疏系数矩阵,最后将稀疏矩阵中行向量的范数映射到空域网格上,得到DOA估计值.仿真实验表明:该方法在低信噪比、多信源条件下拥有比子空间类算法、贪婪类算法以及现有凸优化类估计算法更高的DOA估计精度和更强的鲁棒性,与同类算法相比执行效率更高.

基于稀疏线阵协方差矩阵重构的DOA估计方法研究

相比均匀线阵(Uniform Linear Array,ULA),相同阵元数目下稀疏线阵(Sparse Linear Array,SLA)的抗耦合效应更好,阵列孔径更大,到达方向(Direction of Arrival,DOA)估计的自由度(Degrees Of Freedom,DOF)更高,因而近年来得到了广泛的研究。为了可以进行高DOF的DOA估计,学者们开始研究SLA的差分虚拟阵元,差分虚拟阵元对应的协方差矩阵相比原阵元对应的协方差矩阵维度更大,因而估计的DOF更高。当SLA的差分虚拟阵元连续取值时,可以利用已有阵元的接收信息,得到SLA的协方差矩阵,在该矩阵的基础之上构建差分虚拟阵元的协方差矩阵进而进行DOA估计。然而,当SLA的差分虚拟阵元存在孔洞时,即差分虚拟阵元不能连续取值时,不能直接利用重构的协方差矩阵进行DOA估计,需要恢复完全增广协方差矩阵的信息再进行DOA估计。对于该问题,本文基于矢量化后原协方差矩阵和虚拟差分阵协方差矩阵的误差分布情况,并结合完全增广协方差矩阵的低秩特性和半正定特性来构建优化问题。通过求解该问题来恢复维度更高的完全增广协方差矩阵。最后对该矩阵进行奇异值分解,利用多重信号分类(Multiple Signal Classification,MUSIC)算法就可以获得多源的空间谱。本文最后通过数值仿真试验验证了所提算法可以实现高DOF的DOA估计,并且相比于现有算法,本文所提算法对欠定DOA估计的效果更好,多源DOA估计的精度更高,产生的误差更小。

基于TOEPLITZ重构的压缩感知嵌套阵列DOA估计

针对传统稀疏阵列波达方向(DOA)估计算法在小快拍数、低信噪比和多信源数等条件下的估计精度不高的问题,提出了一种基于TOEPLITZ重构的压缩感知嵌套阵列DOA估计方法。首先利用TOEPLITZ重构方法将虚拟阵列的输出信号向量构建成满秩协方差矩阵,然后利用信号在空间域的稀疏性,将阵列协方差矩阵进行稀疏表示,通过噪声子空间和信号子空间的正交关系构建权值向量,对稀疏向量进行加权约束,最后通过求解最优化方程获取入射信源的DOA估计。仿真结果表明,本文方法比传统稀疏阵列DOA估计算法在低信噪比、小快拍数和多信源数下具有更好的DOA估计性能。

一种用于DOA估计的高精度同步多天线系统设计

信号波达方向估计(DOA)是确定信源或目标的关键技术之一,广泛应用于雷达、通信和导航等领域。设计并实现了一个基于FPGA和多片AD9361的用于DOA估计的高精度同步多天线系统。该系统采用校准源反馈到各接收通道的硬件设计,结合FFT精确估计相位差,并利用迭代优化校准方式进行补偿,从而实现高精度同步。该系统具有高精度、高稳定、小型轻便的优势。经测试,该系统在100 MHz至1.25 GHz频带内能够快速收敛到±0.2°多通道相位误差,并能够在99.74%时间内保持稳定在该区间。相比于共用外部本振的同步方式,该设计简化本振系统设计,相位误差从±5°减小到±0.2°,且具有易实现、易拓展、实时性的优势。

基于声压振速联合处理的稀疏协方差DOA估计

为充分利用矢量水听器中声压振速信息之间的关系来提高DOA估计精度,本文提出了基于声压振速联合处理的稀疏协方差DOA(Direction ofArrival)估计方法。该方法首先利用声压振速之间的相关性,构造阵列协方差矩阵;其次,将空间入射角度集合进行等角度划分,构造超完备冗余字典;然后,在过完备基上寻找阵列协方差矩阵的最稀疏系数,利用系数向量中的非零行所对应的行号得到DOA估计值。将该算法与CBF算法及L1-SVD算法进行对比仿真实验,结果表明,在信号源数分别为3,4,5的情形下,本文所提算法在低信噪比和小快拍数情形时,具有更低的均方根误差,DOA估计性能优势明显。

基于流形分离与频谱细化技术的低复杂度DOA估计方法

基于阵列流形分离(MST)的共形阵列空间谱估计技术,采用快速傅里叶变换(FFT)来降低谱搜索的计算复杂度,但是在该方法中,空间谱搜索的俯仰角和方位角均为0~360°,存在计算搜索冗余问题。针对共形阵列空间谱估计问题,提出基于联合阵列流形分离技术和频谱细化技术的空间谱估计技术,避免计算搜索冗余问题,相比阵列流形分离技术计算复杂度显著降低。采用一个32阵元球面共形阵列进行计算机仿真,验证了所提出方法的估计性能和计算复杂度。

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UCA-FDA雷达距离补偿的DOA估计方法

主瓣欺骗式干扰给雷达在电子对抗中的应用带来了挑战。为了解决电子对抗中主瓣距离欺骗干扰的到达方向(direction of arrival,DOA)估计问题,基于均匀圆阵的频率分集阵列(uniform circular array-frequency diverse array,UCA-FDA)雷达,提出了一种利用距离补偿的DOA估计方法。所提方法通过对雷达接收信号进行距离补偿,消除距离维度上的影响,并将角度联合导向矢量和处理后的协方差矩阵代入多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法,从而获得目标的方位角和俯仰角。此外,所提方法还增加了分辨来自同一方向的多个目标的功能,具有角度估计精度高、抗干扰性能好、适用低快拍情景的优点。仿真实验也证明了所提方法的有效性。

L型互质阵的虚拟共轭插值二维DOA估计方法

针对现有互质阵DOA估计方法无法充分利用非连续阵元信息和信号时域信息,而导致的DOA估计精度低、虚拟阵列的阵列孔径小和自由度少的问题,本文提出了一种L型互质阵的虚拟共轭插值二维DOA估计方法。该方法首先以L型互质阵的阵列接收数据为基础,通过求解其互相关函数,来构造虚拟共轭增广阵列的接收数据矩阵;然后通过阵列插值补零和选取协方差矩阵非零列,得到含有部分缺失项的虚拟均匀线阵接收数据矩阵,并依据原子范数的思想,构造无网格凸优化问题,对虚拟均匀线阵协方差矩阵的缺失项进行填充,再使用求根多重信号分类方法得到入射信号与x轴和z轴正方向夹角的估计值;最终基于虚拟信源功率的唯一性,通过构建相关代价函数实现各轴夹角估计值的匹配,进而根据各轴夹角与方位角和俯仰角的关系,得到相匹配的方位角和俯仰角估计值。本文方法提高了DOA估计精度,扩展了阵列孔径,提高了自由度,且通过求根多重信号分类方法,降低了计算复杂度。仿真实验结果表明,本文方法能够实现二维DOA估计与角度匹配,且相比于对比方法,本文方法能够估计更多的信号源,拥有更加优越的DOA估计性能。

面向阵列互耦扰动DOA估计的原子范数方法

互耦效应是天线阵列工作时阵元相互之间产生的一种干扰影响,会导致理想导向矢量与真实导向矢量之间存在偏差,严重影响参数的估计性能。本文针对阵列互耦扰动下的波达方向(Di-rection of Arrival,DOA)估计问题,提出了一种新的原子范数最小化方法MC-ANM,以提高参数估计精度。由于阵列互耦扰动下的原子结构不满足范德蒙德特性,原问题无法直接转化为半定规划程序。因此,文中基于对偶范数理论,推导了一个新的半定规划优化模型,作为原问题对应的对偶问题的充分近似,并构建了对偶多项式,以求解该半定规划优化中的DOA参数。仿真实验结果显示所提出的MC-ANM方法相较于传统原子范数最小化方法的估计性能有了明显的提升,同时估计精度要好于其他互耦扰动下的DOA估计算法。

改进的变分稀疏贝叶斯学习离格DOA估计方法

为提高阵列信号处理运算速率,改善其方位估计性能,提出了一种改进变分稀疏贝叶斯学习离格波达方向(direction-of-arrival, DOA)估计方法。该方法利用实值变换,将向量化后的接收信号协方差矩阵转化到实数域,结合变分稀疏贝叶斯学习和网格演化的思想,在迭代过程中使网格从初始的均匀网格自适应地演化为非均匀网格,通过网格更新和网格裂变交替迭代使演化后的网格点逐渐逼近真实信源方位。仿真结果表明,改进方法与传统压缩感知类方法相比,减小了运算量,提高了运算速率,且具有更高的方位估计精度和方位分辨能力,在少快拍和低信噪比情况下,改进方法性能提升的优势更明显。湖上试验数据处理结果进一步验证了该方法的有效性和工程实用性。

基于深度复数神经网络的雷达目标DOA估计算法

传统模型驱动的波达方向(direction of arrival, DOA)估计算法性能受限于有限的信号特征、快拍数、信噪比、信杂比等因素,在低信噪比、快拍数少的极端情况下,性能较差。为克服上述问题,提高在极端条件下的估计精度,文章提出基于深度复数神经网络(complex-valued neural networks, CVNN)的单快拍DOA估计算法,构建深度复数神经网络模型,学习原始带噪信号与理想无噪复信号之间的映射关系,进而实现噪声抑制和期望信号特征增强的目的,提高DOA估计精度。仿真实验结果表明,经CVNN增强后,数据的等效信噪比约提高了1 dB,等效快拍数提高了3,该文所提算法相较于已有的多种物理驱动算法而言,具有更高的估计精度和泛化性。

基于迭代收缩阈值算法的DOA估计方法

针对传统波达方向(Direction of Arrival, DOA)估计算法在低信噪比、小快拍的条件下估计精度不高的问题,提出了一种基于迭代收缩阈值算法的矢量水听器阵列多快拍DOA估计方法。首先,对空域进行等角度划分,构造超完备冗余字典,建立基于信号多快拍条件下的DOA估计模型,然后,采用迭代收缩阈值算法解决稀疏重构问题,求解出信号的稀疏系数矩阵,最后,将稀疏矩阵中行向量的范数映射到划分好的网格上,得到DOA估计值。仿真实验结果表明:该方法在低信噪比、小快拍条件下比OMP、 MUSIC和CBF等传统算法拥有更高的DOA估计精度和更强的鲁棒性。

基于压缩感知的阵元位置无源校准及DOA估计

文章针对阵元位置误差导致水听器阵列性能恶化的问题,提出一种适用于均匀线阵列的阵元位置无源校准方法。该方法综合远场阵列模型和宽带信号空间谱的特性,利用压缩感知技术,将阵元实际位置估计问题转化为稀疏信号的重建,建立了阵元位置误差模型,构建了相应的优化函数,并采用正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)算法解算阵元实际位置。计算机仿真验证表明,基于压缩感知的方法能有效改善阵元位置误差造成的空间谱估计失效问题,可为目标方位角(Direction of Arrival,DOA)估计提供有效的技术支撑。