多跳频信号的2D-DOA估计

为了利用跳频信号的二维波达方向(2D-DOA)辅助同步跳频信号的网台分选和信号识别、跟踪,提出一种基于酉ESPRIT算法的多跳频信号2D-DOA估计方法。首先利用形态学滤波的方法对跳频信号的时频图进行修正,并在修正的时频图上完成有效跳的提取;然后基于平面天线阵列结构,建立有效跳的阵列快拍数据模型;在此基础上,采用酉ESPRIT算法进行跳频信号的2D-DOA联合估计。该方法将接收数据从复数域转化到实数域处理,降低了运算复杂度;同时构造实矩阵时,复用了接收数据,提高了估计精度。仿真结果表明,该算法具有良好的估计性能。

基于二次虚拟内插的圆阵接收2D-DOA分离估计

该文将二次虚拟内插技术引入圆阵接收的2D-DOA分离估计中,通过两次虚拟内插获取两虚拟内插阵列之间的移不变因子,利用该移不变因子首先获得俯仰角的估计,再将估计到的俯仰角代入圆阵流型中,经一维搜索即可获得方位角的估计。该方法有效地减小了因虚拟阵列和真实阵列之间的内插误差所带来的估计误差,仿真实验验证了该方法的有效性。

高效的多跳频信号2D-DOA估计算法

为了利用跳频信号的空域特征参数辅助多跳频信号的网台分选,在空时频分析的基础上,提出一种基于多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)对称压缩谱(MUSIC symmetrical compressed spectrum,MSCS)的多跳频信号二维波达方向(two dimensional direction of arrival,2D-DOA)高效估计算法。首先根据跳频信号的时频域特征,构建每一跳的空时频矩阵(spatial time-frequency distribution,STFD),获取时频域的协方差矩阵;然后将共轭子空间的思想引入到MUSIC算法中,通过对噪声子空间及其共轭的交集进行奇异值分解,实现噪声子空间的降维;最终通过半谱搜索实现2D-DOA的高效估计。同时为了提高低信噪比条件下算法的性能,在时频图处理过程中采用形态学滤波进行去噪,并在修正的时频图上完成了跳频信号每一跳的提取。通过理论论证和实验仿真表明,本文算法相比于MUSIC算法,在保证均方根误差相当和估计成功率有所提高的情况下,计算复杂度降低了一半。

锥面共形阵列非圆信号2D-DOA估计

针对常用锥面载体的单曲率特性,结合合理的阵元布局和利用非圆信号非零椭圆协方差特性,提出一种锥面共形阵列天线非圆信号盲极化二维波达方向(two dimensional-direction of arrival,2D-DOA)估计方法。该方法基于非圆-旋转不变子空间(non-circular estimation of signal parameters via rotation invariant technique,NC-ESPRIT),充分利用非圆信号的阵列扩展性,将DOA与极化参数去耦合,在此基础上,对俯仰与方位角度参数分维处理,在未知极化参数的情况下,实现了2D的分维估计。针对相干源情况,推导了锥面共形阵列非圆信号解相干空间平滑算法,通过解相干预处理,保证了所提算法对相干信号的适用性,扩展了算法的应用范围。计算机仿真实验表明,所提方法在信噪比较低(小于10dB)时,较之已有算法大大提升了DOA估计精度,达到了较好的效果。

跳频信号2D-DOA高精度估计算法

针对传统二维多重信号分类(MUSIC)算法进行跳频信号二维波达方向估计,在低信噪比和快拍数较少时估计精度严重下降问题,提出一种基于二阶偏导MUSIC跳频信号2D-DOA高精度估计算法。该算法根据跳频信号2D-DOA估计空间谱函数的特性,利用离散函数的二阶偏导特性,重建新的空间谱函数,将原谱峰搜索转化为负向谱峰搜索。理论分析与仿真结果表明,所提算法相比较MUSIC算法在没有显著提高算法复杂度的前提下,提高了低信噪比和小快拍数下的估计精度。

基于最大似然准则的L阵2D-DOA配对算法研究

针对L阵两维到达方向(2D-DOA)估计中方位角和俯仰角配对错误导致的模糊问题,对一种基于最大似然准则的配对算法进行了研究。根据建立的L阵信号模型,用超分辨算法获得在非相干源和相干源时的L阵两组线阵的一维DOA估计。由一个线阵接收数据和估计的一维DOA得出信源的最大似然估计,构造第一个信源协方差矩阵,其中目标的排列顺序与该线阵估计的一维DOA顺序对应;再用两个线阵接收数据的互相关矩阵估计第二个信源协方差矩阵。当两个线阵估得的一维DOA对应时两个信源协方差矩阵等价,可由两个矩阵中元素的位置关系实现配对,获得无模糊的方位角和俯仰角。仿真结果表明:所提算法在低信噪比、小快拍数下均具较高的鲁棒性,适用范围广,在无任何先验信息条件下能较准确地实现配对。

基于分数阶Fourier变换和ESPRIT算法的LFM信号2D波达方向估计

提出一种利用分数阶Fourier变换(FRFT)和旋转不变子空间(ESPRIT)算法实现多个线性调频(LFM)信号二维波达方向(DOA)估计的新方法。该方法利用FRFT对LFM信号的能量聚集特性,构造出一种新的FRFT域的阵列数据模型,并利用ESPRIT算法实现对多个LFM信号的二维DOA估计。仿真实验验证了算法的有效性。

基于迭代自适应方法的柱面共形阵2D DOA估计

针对柱面共形阵的二维波达方向(2D DOA)估计问题,提出一种基于迭代自适应方法的柱面共形阵2D DOA估计算法。首先,通过欧拉旋转变换公式将柱面共形阵全局直角坐标系变换为单元局部直角坐标系,建立柱面共形天线阵列流型;然后,将感兴趣区域内信号源所有可能存在的位置通过划分二维网格的形式来表示,利用迭代自适应算法(IAA)估计出每个潜在位置对应的信号源能量;最后,绘制能量谱图,谱峰对应的方位角和俯仰角即为二维波达方向的估计值。理论分析与仿真实验证明,所提算法不需要额外的参数匹配,简化了估算步骤,在短快拍的情况下可以实现柱面共形阵的2D DOA估计。

基于稀疏互质电磁矢量阵列的MUSIC算法

为增加传统MUSIC算法可分辨的信号源数,该文构造了一对具有互质关系的2维稀疏电磁矢量阵列,并基于此阵列提出了一种基于3维平滑的MUSIC算法。该算法利用两个阵列间的互质关系形成具有更多自由度的互质差合成阵列,并基于3维(2维空域加极化域)平滑算法恢复其自相关矩阵的秩,达到应用于传统MUSIC算法的目的。该算法的最大优势是仅使用二阶统计量即可系统地增加了原阵列的自由度。计算机仿真结果表明所提算法能估计多于物理阵元数的信号且分辨率高。

基于L型阵列的故障声源位置估计

传统的故障诊断方法主要是基于接触式的振动信号分析,在某些特殊环境下该方法具有很大的局限性,而基于设备运转过程中的声音信号就可以解决该问题。提出了基于L型声阵列的位置估计方法来进行故障诊断,采取了雷达中常用的基于二维MUSIC的DOA估计,并研究了算法的估计性能情况。分别研究了在不同的阵元个数、信噪比和快拍数下的2D-DOA估计的计算机仿真结果,并和基于矩形阵列的DOA估计进行了比较。研究结果表明,在不同的参数下该算法的估计结果也会有很大的不同。所以在选择合适的参数条件下,该算法可以应用于齿轮箱的故障诊断中。

偶极子分离的矢量阵MIMO雷达多维角度估计算法

该文提出了一种基于2维矢量接收阵列的双基地MIMO雷达系统多目标ADOD(Azimuth Direction Of Departure),ADOA(Azimuth Direction Of Arrival)和EDOA(Elevation Direction Of Arrival)联合估计算法。雷达发射端采用均匀标量线阵,接收端将常规矢量阵元的每个电磁偶极子相互分离构成2维接收阵列。算法通过张量因子分解获取各流形矩阵,并利用ESPRIT算法估计目标的ADOD。文中给出了接收阵列的一种特定阵元排列方式,并改进了矢量叉积法用于估计目标的2D-DOA。与传统方法相比,该文所用阵列结构可通过扩展接收阵列孔径提高雷达的角度估计性能,相互分离的偶极子弱化了传统矢量阵的天线互耦效应。相应算法避免了谱峰搜索,能够自动配对,仿真实验证明了算法的有效性。

三平行线阵改进传播算子算法的波达方向估计

在三平行立体线阵中,传统二维传播算子(Propagator Method,PM)算法进行传播算子估计时,根据划分子阵直接构造的信号协方差矩阵存在较大冗余度.为了降低运算量,可以通过子阵合并的方式,摒弃协方差矩阵的冗余数据,利用重构的协方差矩阵估算传播算子,然后构造新的传播算子,得到与二维波达方向(direction of arrival,DOA)相关的三维超定方程组,再引入非线性最小二乘法处理该方程组求解得二维DOA信息.仿真结果表明,该算法降低了运算量,提高了二维DOA估计的精度.

基于稀疏互质L型阵列的二维测向算法

在阵元数确定的情况下,稀疏阵列能增大阵列孔径,提高测向精度,但也带来测向模糊。针对这个问题,提出了一种稀疏互质L型阵列及其二维测向算法。利用四阶累积量的阵列扩展特性,并结合L型阵列中阵元间距的互质关系,在稀疏阵列结构下实现无模糊二维测向。与二维虚拟旋转不变算法相比,所提算法允许参考阵元间距大于信号半波长,从而提高了测向精度,同时利用逐步解模糊,保证较大的系统容差。计算机仿真结果验证了算法的有效性。

二维MUSIC算法分维处理及其阵列结构的研究

基于阵列接收信号相关矩阵特征结构的谱估计方法是信号参数测量的主要方法之一。随着应用研究的不断深入,对信号的二维参数进行测量的要求日益迫切。针对目前多信号环境下二维DOA参数测量问题,对二维MUSIC算法分维处理中的参数配对耦合问题进行了分析,得出了耦合阵列结构的特征,即二维MUSIC算法分维处理中,耦合的产生与否由阵列的横坐标矢量与纵坐标矢量的线性相关性决定。该特征表明,传统的平面阵列存在着较大的阵元冗余。在此基础上,提出了无冗余的配对阵列。同时,提出了解耦合的F型阵列结构和分维搜索方式,进一步减少二维参数测量的阵元冗余。与现有的二维DOA参数测量方法相比,在计算量、阵元利用率和测量精度等方面性能突出。通过仿真,表明了算法和阵列结构的有效性。

基于空间平滑算法的二维相干源DOA估计

基于均匀矩形阵列,利用2D Unitary ESPRIT算法二维参数自动配对的优点,运用二维空间平滑技术进行解相干,并结合虚拟阵列扩展的EVESPA算法,提出了相干源的2D-SS-EVESPA-DOA估计算法。该算法在多径环境下能精确估计出二维波达角,能实现多径波达方向的分组估计,而无需进行谱峰搜索;并实现二维角度的自动配对,二维参数自动配对,无需二维谱峰搜索。仿真实验证明了算法的有效性。

被动雷达导引头对抗有源诱偏干扰技术

对反辐射导弹在有源诱偏下的失误距离进行了分析,讨论了减小失误距离的途径;针对反辐射导弹抗诱偏对导引头分辨角的需求,建立了基于均匀圆阵的二维DOA估计模型,讨论了角分辨算法在导引头中的具体应用;通过对不同信噪比和快拍数下导引头分辨概率的仿真,表明该算法能够满足分辨角的要求。

基于平行因子四线性分解的二维角度和频率联合估计

该文提出了一种新的2维角度和频率联合估计方法。首先给出双平行线阵结构,将阵列天线输出的信号进行建模分析,表明此信号具有平行因子四线性模型特征,分析了该模型低秩分解的唯一性,从分解得到的矩阵中联合估计出信源的频率和到达角。该方法无需谱峰搜索,可实现参数的同时估计与配对,并与现有的算法进行了比较,具有更高的估计精度,而且在小样本数下也能较好的工作。仿真结果验证了该方法的有效性。

基于双平行互质阵列的二维高精度DOA估计

为利用互质结构进行二维高精度波达方向(direction of arrival,DOA)估计,设计了双平行互质阵列,提出了构建非均匀虚拟阵列的失配处理贝叶斯学习方法,最大限度扩展了测向自由度的同时,降低了网格失配对DOA估计精度的影响。首先,对平行互质阵列进行垂直方向扩展构建了双平行互质阵列;其次,进行了非均匀虚拟阵列扩展,利用稀疏贝叶斯学习进行稀疏重构;然后,利用到达角相邻网格的能量关系,通过泰勒展开,进行了低复杂度的失配处理;最后,提出剔除规则和选择规则,融合两个方向子阵的估计结果。理论分析和仿真实验证明了所提阵列和DOA估计方法的有效性。

平面阵列下的二维角度和频率联合估计

在均匀面阵列结构基础上提出一种二维角度和频率联合估计新方法.对阵列天线输出的信号进行建模分析,表明阵列接收信号具有平行因子四线性模型特征.利用该模型低秩分解的唯一性条件,从分解得到的矩阵中联合估计出信源的参数.该算法首先利用四线性交替最小二乘算法估计出方向矩阵和频率矩阵,然后利用频率矩阵的Vandermonde特征和方向矩阵的结构特点及最小二乘法计算频率和二维角度.该方法无需谱峰搜索即可实现参数同时估计与配对,与现有的基于三线性分解的算法和ESPRIT算法相比具有更高的估计精度,而且在小样本数情况下也能较好地工作,仿真结果验证了该方法的有效性.

基于稀疏采样阵列优化的APG-MUSIC算法

针对稀疏阵列下2维波达方向(DOA)估计问题,该文提出一种基于稀疏采样阵列优化的加速逼近梯度(APG)算法与多重信号分类(MUSIC)算法相结合的2D-DOA估计方法。首先,建立稀疏阵列下的2D-DOA估计信号模型,并证明其具备低秩特征,满足零空间性质(NSP)。其次,为提高稀疏阵列下矩阵填充方法重构接收信号矩阵性能和以此为基础的2D-DOA估计精度,提出基于遗传算法(GA)的稀疏采样阵列优化方法。最后,将APG和MUSIC算法相结合,在重构完整平面阵列接收信号矩阵的基础上完成2维波达方向估计。计算机仿真结果表明,该方法在保证2维波达方向估计精度前提下,大幅提高阵元利用率,有效降低空间谱平均旁瓣,与常规2D-DOA估计方法相比具有优势。