利用分数低阶空时矩阵进行冲击噪声环境下的DOA估计

研究冲击噪声环境下的信号DOA估计问题。在对称α稳定(SαS:Symmetric-αstable)分布冲击噪声假设下,定义了一个阵列接收数据的广义分数低阶空时矩阵。理论分析表明,对广义分数低阶空时矩阵进行奇异值分解可获得噪声子空间估计。与信号空间DOA估计技术相结合,提出一种新的基于信号空间分解的DOA估计算法。该算法在低信噪比下对强冲击噪声具有更好的抑制作用。计算机仿真证明了算法的有效性。

基于分数低阶矩的空时最大似然DOA估计

为了提高现有基于分数低阶空时矩阵类算法的估计精度和其在低信噪比时的解相干性能,在对称α稳定分布噪声条件下,提出改进分数低阶空时矩阵用于独立信源DOA估计,基于分数低阶矩的空时最大似然算法用于相干信源DOA估计.仿真结果表明:针对独立信源,改进的分数低阶空时矩阵进行DOA估计的成功概率高于分数低阶空时矩方法;针对相干信源,分数低阶矩的空时最大似然算法的估计成功概率比SS-FLOM算法高,均方根误差比SS-FLOM算法小;新方法克服了空间平滑类算法严重损失阵列孔径的弊端,节省阵元.

盲源分离技术在水声信号中的应用研究

通过研究α稳定分布,提出海洋噪声、舰船辐射噪声等符合低阶α稳定分布,在进行对称α稳定分布且独立的随机源信号进行盲分离处理时,若仍然采用高斯分布将不收敛。本文设计了分数低阶矩阵盲源分离算法,最后通过实验对比本文所设计算法和时延分离算法。实验结果表明:本文所设计的算法对于α稳定分布且有独立的随机信号,具有较好的收敛性,能够有效实现盲源信号分离。通过从复杂的海洋噪声中仍能较好地提取出船舱辐射噪声的实验,说明即使信噪比发生变化,源信号分离后相似系数较分离前仍然有稳定地提高。

脉冲噪声下相干宽带信源的求根ISM算法

非相干信号子空间方法(Incoherent Signal Subspace Method,ISM)无法处理相干宽带信源且运算量较大,在脉冲噪声下,由于二阶相关矩阵无法收敛,基于ISM算法的波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计也将失去韧性,为此对ISM算法进行了改进。首先将等间距线阵输出矩阵在频域进行分解,根据各频率分量对应的归一化功率设置门限值,对大于门限的频率分量构建分数低阶相关矩阵(Fractional Low Order Covariance,FLOC),并进行修正以解相干。再对修正后的各低阶矩进行特征值分解并提取噪声特征矩阵,列多项式求根。最后取算术平均,可得相干宽带信源的DOA估计。通过计算机仿真,改进的ISM算法在脉冲噪声下可处理相干宽带信源的DOA估计,且稳健性较好。