基于稀疏重建的信号DOA估计

从稀疏信号重建角度提出了一种改进的波达方向(DOA)估计方法。由于最小冗余线阵(MRLA)能以较少的阵元数获得较大的阵列孔径,将MRLA与l1-SVD方法相结合估计信号的DOA。仿真结果表明,经多次实验验证,所提方法是有效的,相比l1-SVD方法可以估计出更多信源的DOA,并且可以用较少的阵元数估计更多的信源DOA,具有信源过载能力。

相控阵超声二维稀疏阵列的优化设计应用研究

在相控阵超声检测中,稀疏阵列是利用较少阵元数目获得大阵列孔径的有效办法。目前一些稀疏阵列没计的方法,并没充分利用有效阵元。本文首先采用遗传算法没计二维稀疏阵列,发现遗传算法设计的稀疏阵列,一致性较差。主要原因是在没有任何限制的条件下,寻优搜索空间大,遗传算法参数往往难于控制。针对此问题,受十字形稀疏阵列和最小冗余度阵列的启发,本文将最小冗余度阵列拓展到二维稀疏阵列的设计中。计算机模拟和实验都表明,利用最小冗余度阵列和遗传算法设计的二维稀疏阵列具有很好的空间分辨率和对比度分辨率。

最小冗余线阵的ES-DOA估计算法研究

采用最小冗余线阵可以显著增大天线的阵列孔径,但其相关矩阵不是Toeplitz矩阵,致使空间平滑解相干等方法失效,限制其在相干信号环境下的使用。结合信号功率估计,采用基于特征空间DOA估计算法,使得在较低信噪比情况下的DOA估计具有很高的精度。该算法同时采用了前后向空间平滑技术,不用减小阵列孔径就可以实现信号去相干。将该算法应用于最小冗余线阵,提高了阵列的DOA估计性能,且不影响阵列孔径。仿真结果证实了该算法的具有较高的精度和较强的鲁棒性。

基于伪数据域的最小冗余线阵测向算法

利用时间信息可以有效的压制干扰和噪声,可以大大的提高角度估计性能和空间分辨率。与传统只利用空间信息的最小冗余测向算法不同,由于所提方法联合时间和空间信息而获得了更多有效阵元数以及扩展了有效阵列孔径,因此,大大的提高了估计性能。提出方法充分利用了信号的时间信息去构造伪数据矩阵,利用奇异分解或计算简单的无需特征分解的线性变换方法获得波达方向。仿真试验充分说明了所提方法不论在精度估计还是分辨能力都表现出优越的性能。

相控阵超声探伤中一维稀疏阵列的优化设计研究

运用Matlab软件,提出一种改进的粒子群算法,对不同的相控阵一维稀疏阵列进行仿真优化分析,计算出能反映成像的空间分辨率和对比度分辨率的阵列方向图,得到了综合声学性能接近参考满阵阵列的稀疏阵列.实验分析表明,粒子群算法的引用能为稀疏阵列提供有效的优化设计.