时空欠采样宽频段信号频率和二维角估计方法

本文提出了一种时空欠采样宽频段 (2～ 18GHz)信号频率、方位角和仰角三维参数估计方法 .该方法采用均匀圆阵和阵元延时 ,可在时间欠采样条件下实现频率无模糊估计 ;在空间欠采样条件下 ,用整数搜索法实现方位角和仰角无模糊估计 ,且频率、方位角和仰角估计可自动配对 .该方法不仅可用于二阶统计量阵元空间和DFT波束空间 ,而且还可用于四阶累积量 ,可在高斯白或色噪声背景下 ,估计非高斯信源的参数 .在DFT波束空间、阵元数相同和最大孔径相当时 ,该方法方位角和仰角估计的方差比L阵方法的方差小 1～ 2个数量级 .仿真实验表明了算法的有效性 .

用均匀中心对称阵二维酉ESPRIT方法实现闭环形式二维角估计

本文提出了适用于一类均匀中心对称阵的二维西ESPRIT方法，它是一种闭环形式的高分辨算法，对信号源方位角和仰角估计实现自动配对在算法最后阶段构造一个矩阵，其第i个特征值的实部和虚部分别与第i个信号源相对X轴和Y轴的方向余波一一对应该算法除了初始变换和最后矩阵特征分解外，整个过程都采用高效的实值计算．并推广应用于DFT波束空间，可在较小的空间维数上处理，从而减小计算复杂性最后对算法做了一阶近似渐进性能分析．

任意结构阵列基于高阶累积量的信号频率和二维角联合估计算法

提出了一种基于高阶累积量的信号频率和二维角估计算法。假设阵列中存在 3个特性完全一致的阵元 ,此时使用高阶累积量实现的阵列虚拟展宽相当于存在两个和实际阵列相同的虚拟平移阵列 ,因而在其它阵元位置和响应特性未知的情况下也能实现空间信号频率和二维角估计。推导了使用PRO -ESPRIT算法实现联合估计的过程 ,并给出了相应的信号配对方法 。

用均匀圆阵实现宽频段来波信号频率和二维角估计

本文提出了一种在DFT波束空间实时估计入射到均匀圆阵(UCA)上宽频段(1～18GHz)信号的频率、方位角和仰角的方法。该方法可在时间欠采样条件下实现频率无模糊估计,在空间欠采样条件下,用整数搜索法实现方位角和仰角无模糊估计,且频率、方位角和仰角估计可自动配对。模拟频率间接估计算法的估计方差比直接估计算法的方差要小2～3个数量级。仿真实验表明了算法是有效的。

降维训练神经网络的圆阵列二维角估计

在信号二维达波方向估计中,神经网络训练集往往较大,一定程度上影响了神经网络在二维角估计中的应用,为此,提出一种降维训练方法,构造两个输入量,并各自形成独立训练集,在两个网络中分别训练俯仰角和方位角,极大地缩简了训练集。论文对降维训练方法进行了仿真,结果表明,所提方法十分有效。

基于空时DFT投影实现宽带信号二维角估计

提出了一种基于空时DFT投影的宽带信号二维角估计算法 .该方法采用 3个共面的均匀线阵 ,每一均匀线阵对宽带信号空间采样 ,然后进行空时二维DFT变换 ,在空时频率域对宽带信号进行投影变换 ,用MUSIC算法实现宽带来波信号方向余弦的估计 .利用 3个方向余弦估值进行配对 ,然后求得来波的方位角和仰角估计 .该方法既保留了投影算法的优点 ,即不需要源的先验知识 ;不需变换矩阵和在低信噪比有好的性能 ,又避免二维谱峰搜索 .仿真实验表明了算法是有效的 .

水声二维角估计中几种基阵的方向图比较

均匀圆阵、矩形面阵和十字阵是水声二维角估计中最常见的3种基阵阵形。在相同阵元数和目标方位参数的条件下,对这几种阵形方向图的相关技术指标进行了性能分析。仿真结果表明,均匀圆阵分辨力较高,矩形面阵空间增益最高。

基于均匀圆阵的相干信源二维角估计方法

论述了一种利用旋转子空间不变技术对相干信源二维角估计的方法。此方法通过对天线阵列进行虚拟平移,相当于将信号矢量进行旋转,从而使相干信号源的协方差矩阵的秩恢复为满秩,达到去相干的目的。该方法解决了均匀圆阵对二维相干源的测向问题。计算机仿真结果证实了该算法的有效性。

方向依赖的阵元复增益条件下宽带chirp信号二维角估计

在方向依赖的阵元复增益条件下,该文提出一种宽带chirp信号二维角估计新方法。该方法基于信号时变阵列流形结构分析,构造出一种阵列流形时频变换,无需估计和补偿即可消除阵元幅相不一致误差的影响,实现宽带chirp信号二维角闭式解析估计。仿真实验表明了新方法的有效性。

TDD CDMA通信系统中二维角度、时延和极化参数的可分离估计方法

在研究一维角度、时延和极化联合估计(JADPE)方法基础上,提出一种多径信道下的二维角度、时延和极化参数联合估计方法。该方法将极化敏感阵列天线和TDD CDMA系统结合起来,研究了TDD CDMA系统多用户、多径情况下联合参数估计问题,有效实现了TDD CDMA系统二维角度/时延/极化参数的高分辨联合估计。该方法通过引入极化敏感阵列提高了信道参数估计的精度,适用于TDMA系统和TDD CDMA系统,联合参数可有效地实现三维定位。仿真结果证明了算法的有效性。

一种有效压缩十字阵二维角估计计算量的方法

针对平面阵在二维方向角估计中运算量大、影响系统实时性的问题,利用十字阵为两个直线阵构成的特点,提出了一种新的十字阵二维谱估计方法.通过间接求解,将二维方向角估计转化为两个独立直线阵的一维角估计.此方法无需二维谱峰搜索,大大减少了运算量,提高了阵列的分辨力.计算机仿真验证了该方法的有效性.

二维四角网格图的反馈数上界的改进

设G=(V,E)是简单图,子集F?V。若由点集V-F导出的子图不含圈,则称子集F是图G的反馈集。称反馈集的点数的最小值是图G的反馈数,用f(G)表示,即,f(G)=min{|F|:F是图G的反馈集}。Caragiannis等人给出了二维四角网格图反馈数的上界,本文改进了其上界。

基于微波光子去斜接收的二维到达角估计方案

为减少目前微波光子领域到达角(AOA)测量易受相位、噪声等影响,实现二维平面内大范围的AOA测量,提出并实验验证了一种基于微波光子去斜接收的二维AOA估计方案。该方案接收端利用L型天线阵加入固定延迟时间的方法,可以估计一维AOA,利用该一维AOA可求解出二维AOA(俯仰角和方位角)。实验结果表明:在天线间隔为5 m,输入线性调频连续信号的信噪比为10 dB或-7.8 dB的情况下,所提方案的一维AOA的估计结果具有大范围的特点,且在-79°~74°内估计误差均小于2°,同时,计算得到的俯仰角和方位角在较大范围内都具有较高的精度。

频率、二维到达角和极化联合估计

在宽频段内多信号多参量联合估计已成为许多研究课题,例如,未知辐射源识别.有源对消等等的重要研究内容.信号频率与二维到达角、二维到达角与极化的联合估计已开展研究,但信号频率、二维到达角和极化联合估计的研究尚未见报导.本文提出了利用交叉偶极子平面阵和ESPRIT算法实现频率、二维到达角和极化联合估计的新方法.分析了算法结构,计算机模拟结果证实了算法的有效性.

基于均匀圆阵的信号二维方向角互相关估计

针对复值乘性和加性噪声同时存在的情况 ,提出一种基于均匀圆阵的信号二维方向角互相关估计方法 .本文推导出互相关估计公式 ,分析了估计的统计性能 ,给出了最优参数选择原则 .在不改变均匀圆阵阵列流形的情况下 ,此方法抑制了信号中的乘性和加性噪声 ,且计算量小 .计算机仿真证明了此方法的有效性 .

用任意阵实现二维到达角和极化的联合估计

基于四阶累积量和ＥＳＰＲＩＴ算法提出了一种新的任意高斯噪声环境下多个独立空间信号二维到达角和极化的联合估计方法。该算法的阵列由和坐标轴方向一致的偶极子对组成，各偶极子对的排列结构任意。通过巧妙定义阵列输出四阶累积量矩阵，并运用四阶累积量的特性，该算法与已有的基于二阶统计的方法结合起来。计算机模拟结果证实了方法的可行性。

基于均匀圆阵的扩展信号二维方向角估计

直接利用均匀圆阵的阵列流形,建立对点信号和小角度扩展信号都适用的数学模型。根据系统数据矩阵不存在扰动和存在扰动两种情况,分别采用最小二乘(LS)法和加权总体最小二乘(WTLS)法估计单个扩展信号的二维方向角,并分析了最小二乘估计算法的数值稳定性。此方法充分利用了均匀圆阵的良好性能,不仅对信号类型,而且对系统扰动都具有顽健性。计算机仿真证明了此方法的有效性。

多源二维测角信息的三维动态目标跟踪定位算法

针对纯角度非线性估计法对量测方程进行线性化处理后的运动要素估计出现发散或偏置现象等问题,提出了基于多源二维测角信息的三维动态目标跟踪定位算法.利用最大似然估计法对多基站提供的角度量测信息进行融合处理,由此获得的量测方程经伪线性化后的均方等效误差期望值最小,从而实现了目标运动要素无偏估计.通过仿真表明,利用所提算法获得的位置跟踪误差曲线能快速、准确地逼近Cramer-Rao下界,比扩展的卡尔曼滤波器的收敛速度快,精度高,跟踪精度可提高50%.

非均匀噪声下频率及二维到达角的联合估计

提出一种适用于L型阵列的频率及二维到达角联合估计新算法.算法通过不同子阵的互协方差矩阵构建平行因子模型,应用三线性交替最小二乘算法求解,无需参数配对及多维搜索,可有效抑制非均匀噪声.均方根误差的仿真结果验证了该算法的有效性.

用L阵实现频率、二维到达角和极化的联合估计

在宽频段内多信号多参量联合估计已成为许多研究课题 (例如 ,未知辐射源识别 ,有源对消等 )的重要研究内容。对基于子空间方法的多信号频率、二维到达角和极化参量的联合估计方法进行了论述。该方法采用 L阵和 ESPRIT算法来实现 ,避免了平面阵的复杂性。