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。

基于传播算子的二维波达方向估计新算法

针对目前用旋转不变空间技术(ESPRIT)估计2-D DOA时存在计算量大和需要二维参数配对的问题,提出了把传播算子原理引入ESPRIT算法的新方法,用线性变换代替特征分解求取旋转不变关系矩阵,并且利用估计出的方位角估计俯仰角,大大提高了计算速度,实现了方位角和俯仰角的自动配对.阵列结构设计采用三平行线立体阵,使得阵列对任意方向入射信号都可以正确估计.计算机仿真结果表明,该方法运算速度快,精度高.

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.

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.

基于实值传播算子的非圆信号DOA估计求根算法

为有效降低非圆信号DOA(direction of arrival)估计算法的计算量,本文提出一种非圆信号DOA估计快速算法,借助实值扩展传播算子和多项式求根方法来降低计算量。首先利用信号非圆特性构造出实值的扩展阵列输出矩阵及扩展协方差矩阵,然后使用扩展传播算子方法代替扩展协方差矩阵的特征分解得到噪声子空间,再利用均匀线阵的多项式求根方法获得目标的DOA估计值。对算法的性能仿真和计算复杂度分析表明,新算法的均方根误差性能与Euler-root-MUSIC、NC-root-MUSIC等快速算法相近,但其计算复杂度小于上述非圆信号DOA估计快速算法。优良的性能和较低的计算量使新算法具有良好的实用价值。

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.

基于传播算子的宽带近场源二维参数估计算法

针对宽带线性调频近场源参数估计问题,提出一种基于非相干子空间算法的方向角和距离二维参数估计算法.该算法将宽带信号分解成若干个窄带信号,对每个窄带信号构造MUSIC谱函数,并通过谱峰搜索法估计方向角和距离二维参数,使用传播算子(Propagator Method,PM)直接估计接收信号的噪声子空间,构造谱函数,而不需要进行奇异值分解,可有效降低非相干子空间算法的计算量.该算法具有较高的估计性能,仿真实验证明了算法的有效性.

基于传播算子的二维ESPRIT算法

为了提高经典参数估计旋转不变法(Estimation of signal parameters via rotational Invariance Technique,ESPRIT)处理数据的效率,提出基于传播算子的二维虚拟ESPRIT的改进算法。该算法通过构造一组虚拟阵列得到新的虚拟接收数据,利用传播算子将这组新数据与真实阵列得到的数据进行数据重构,从而得到噪声子空间避免特征值分解,最终可估计出用户的二维波达方向估计。理论分析表明,该方法的波达方向估计性能优于传统的ESPRIT方法,且降低了运算量,提高了阵列的利用率和算法的抗干扰能力,最后由计算机仿真实验证明此方法的有效性。

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。

实值化的修正传播算子测向算法

针对修正传播算子测向算法运算量大的问题,提出了实值化的修正传播算子算法。本算法利用酉变换将修正的传播算子变换成实矩阵,通过实值化的谱峰搜索取得了降低运算量的效果,并且保持了与修正传播算子算法一致的测向性能。最后,通过仿真比较了实值化的修正传播算子算法、修正传播算子算法、传播算子算法及多重信号分类算法的性能,验证了本算法在运算量和测向性能方面的优越性。

基于内插阵列变换的扩展传播算子实值算法

针对内插阵列变换(VIA)思想在非圆信号波达方向(DOA)估计算法中的应用问题,提出一种基于内插阵列变换的扩展传播算子实值算法——VIA-EPM实值算法。利用真实阵列流型与虚拟阵列流型之间的变换矩阵,将真实阵列输出转换为虚拟阵列输出,再根据信号源为实数的特点,分别求取虚拟阵列输出的实部和虚部,将其串联组合,扩展阵列输出的维数,通过对扩展阵列输出矩阵进行分块并得出扩展传播算子,进而得到一种传播算子(PM)类的DOA估计算法。仿真实验表明:存在阵元位置误差的情况下,VIA-EPM实值算法通过对阵元位置校准数据进行内插阵列变换,取得与阵元位置校准的扩展传播算子实值算法(EPM实值算法)相当的估计性能,保持了阵列扩展能力、高估计精度以及高分辨力;并且在二维阵元位置误差情况下,其估计性能明显优于阵元位置未校准的EPM实值算法。结合VIA-EPM实值算法的计算复杂度分析可以看出:它同时获得了内插阵列变换技术以及信号非圆特性的优势;与复运算相比,其复杂度也相对降低。

基于传播算子的间谐波参数智能估计算法

为了降低多重信号分类(MUSIC)法频率估计的计算复杂度,提出基于传播算子的间谐波频率估计方法.通过传播算子可以得到噪声子空间,不需要估计协方差矩阵和进行特征分解,并且不需要间谐波个数的先验知识,基于传播算子MUSIC算法的频率估计性能与MUSIC算法几乎相同.构造复数域自适应线性神经网络模型来估计谐波和间谐波的幅值和相位.该模型的输入变量和权值仅为实数域自适应线性神经网络的一半,简化了网络结构;采用Levenberg-Marquardt(LM)算法对网络进行学习,大大减少了学习次数.仿真结果表明,该算法无需同步采样,能够快速准确地估计间谐波的频率、幅值和相位.

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。

基于协方差扩展PM算法的波达方向估计

针对基于传播算子方法(Propagator Method,PM)的水听器阵波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计在低信噪比或者小快拍数时性能变差的问题,文章提出一种改进的基于PM算法的水听器阵方位估计方法。该方法利用信号子空间的旋转不变性特征对协方差矩阵进行扩展和重构,通过分块协方差矩阵的子矩阵得到传播算子矩阵。通过传播算子矩阵构造扩展噪声子空间,然后利用信号子空间与噪声子空间的正交性估计空间谱。仿真实验和湖上实验的结果表明:相较于传统PM方位估计算法,文中算法在低信噪比或者小快拍情况下具有较好的方位估计性能,在信噪比为0 dB时,文中方法比传统PM算法均方根误差减少0.6°;在快拍数为150时,比传统PM算法的均方根误差减少0.1°。

改进传播算子的角度和多普勒频率联合估计算法

在角度和多普勒频率的联合估计中,针对传统传播算子算法在低信噪比下精度差的问题,提出了一种改进传播算子算法。该算法首先利用时域平滑技术得到扩展流型矩阵,并使用传播算子矩阵的平移不变性获得角度的粗略估计;然后,构造与扩展流型矩阵具有正交关系的新传播算子矩阵,并以此建立2维优化问题的目标函数;最后,引入导向矢量的Frobenius范数约束,将2维优化问题转换为1维优化问题,通过1维局部搜索获得角度和多普勒的精确估计。本文算法不需要对协方差矩阵进行特征值分解,角度和多普勒估计结果可以自动配对。仿真实验表明,本文算法有较高的估计精度和分辨率。

一种基于传播算子的虚拟ESPRIT算法

针对多星测控系统提出了一种改进的基于传播算子的虚拟ESPRIT算法，即PMV—ESPRIT算法。此算法结合了传播算子法与虚拟ESPRIT算法的优点，大大提高了计算速度，避免了方位角和俯仰角的配对问题。文章先介绍了此算法的背景，建立了模型讲解算法，最后通过仿真实验来证明其在多星测控系统中的应用。

基于传播算子的非圆信号实值测向方法

针对现代通信系统大量使用的二相相移键控、调幅等非圆信号,为了降低基于扩展传播算子的非圆信号测向算法——扩展传播算子方法(extended propagator method,EPM)的计算量,提出了EPM实值算法。该算法将阵列输出的实部和虚部拼接使用,即对EPM算法中的阵列输出矩阵进行复加权,用实运算实现了EPM算法,降低了计算量。仿真实验证明,新算法的阵列扩展能力及测向精度与EPM算法相当。