基于稀疏阵列的多带信号频率和到达角联合估计

随着工作频段的不断拓展,传统的基于空时Nyquist采样的多目标源频率和到达角联合估计方法受到阵列孔径和采样速率的约束,提高估计精度往往伴随着较高的硬件成本。为此,基于互质阵列设计了一种十字型空时欠采样接收结构,并结合噪声空间重构、信源相关性配对,提出了一种具备闭式解的频率和到达角的无模糊估计方法。得益于稀疏阵列可有效拓展阵列孔径,所提方法相比基于传统均匀线阵的方法,在相同的硬件资源和较低信噪比条件下即可取得明显的估计精度提升效果。

三类天线阵列布局的流星雷达到达角估计性能分析

为了分析阵列布局对流星雷达到达角(direction of arrival,DOA)估计性能的影响,本文以阵列信号空间谱和克拉美-罗界(Cramer-Rao bound,CRB)作为评估指标,对流星雷达的三种天线阵型即十字阵型、T阵型和L阵型进行了DOA估计性能比较分析,并对比了十字阵型调整天线元间距后与传统方式的性能差异.研究结果表明:三种阵型中,T阵型在精确度和稳定性上均优于其他两种阵型,L阵型在某些方向的DOA中性能最优,但在其他方向上表现较差;改变天线间距会使得某个方向的DOA估计精度提高,但以降低其他方向的DOA精度为代价.

基于L型级联互素阵列的多目标源载频和到达角联合估计

随着通信频段的不断拓展,受到Nyquist意义下的阵列间隔和采样频率的限制,多带信号载频和到达角的联合估计难度急剧增大。为突破该瓶颈,设计了一种基于L型级联互素阵列的空时欠采样接收结构,并结合伪噪声空间重构、信源相关性配对,提出了一种全解析的载频和到达角的配对和无模糊联合估计方法。得益于稀疏阵列和时域欠采样,所提结构有效增大了阵列孔径并降低了采样成本。仿真实验证明了所提载频和到达角联合估计方法在较低快拍数和信噪比的条件下,可取得较高的估计精度。

基于循环平稳特性的源信号到达角估计方法

分析了SC SSF算法的不足 ,给出了统一的循环频域阵列信号模型 ,并推导得到了一般化的基于信号循环平稳特性的源信号到达角估计方法———GSC SSF算法 ,该算法克服了SC SSF算法的不足 ,具有更好的实用性 .仿真试验比较了两种方法的估计性能 。

基于神经网络的高频地波雷达目标到达角估计

该文利用神经网络进行高频地波雷达目标到达角估计。论文分别采用RBFN和GRNN构造了基于函数逼近和模式编码的到达角估计网络,介绍了网络结构、数据仿真的过程和应用于高频地波雷达目标定向的实际效果。数据仿真和现场实验的分析结果表明基于模式编码的GRNN网络到达角估计方法鲁棒性较好,在低信噪比时能够给出正确估计。

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.

存在幅相误差时谱峰快拍实现频率和到达角估计

针对多通道测频测向系统中存在的幅相误差,将频域谱峰3 dB内的数据取作快拍,提出对谱峰存在单/多信源时分别采用改进单次快拍模型和加权子空间投影实现到达角估计的方法.该方法无需协方差矩阵运算和频率到达角的配对操作,对独立或相干源均有效,且并行传输数据量压缩比为3 dB信号带宽与采样率之比,适用于工程实时性要求高的场合.等距线阵实测数据处理验证了该方法对相干源的有效性和对幅相误差的鲁棒性;平面阵仿真数据处理证明,存在幅相误差情况下,该方法比MUSIC法具有更高的分辨力,能够分辨出到达角小于1/2波束宽度以内的两信号.

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.

基于相位干涉仪的极化和到达角的联合估计

传统干涉仪天线通常是单极化的,不能测量电波的极化特征。在传统干涉仪阵列天线的基础上增加一个正交极化天线,构成极化干涉仪,它能同时测量电磁波的极化特征和到达角,并且具有硬件结构简单、易于实现等特点。建立了极化干涉仪的理论模型,提出了极化参数和到达角的频域估计方法和时域估计方法,比较了两种方法的优缺点。仿真结果证明了理论模型和算法的正确性。

基于协方差拟合旋转不变子空间信号参数估计算法的高分辨到达角估计

为进行高分辨到达角(DOA)估计的同时避免稀疏类算法的不足,提出了协方差拟合旋转不变子空间信号参数估计(ESPRIT)算法.首先将协方差拟合准则转换成半正定规划问题,利用凸优化进行求解,得到更接近理论值的信号协方差矩阵;然后对估计的信号协方差矩阵进行特征分解,利用信号子空间和噪声子空间特征值的差异估计信源个数;最后利用子空间旋转不变性反解出未知DOA.仿真实验从DOA估计精度、分辨率等方面验证了该算法的有效性,较传统ESPRIT算法具有更高的DOA估计分辨率并且受相干信源影响小;与稀疏类算法相比,不依赖先验信息以及避免了网格失配问题.

基于STFT的相干宽带调频信号2-D到达角估计

宽带调频信号(FM)作为具有宽频带和时变方向向量的非平稳信号,其到达角的估计具有较大的难度。该文利用短时傅里叶变换(STFT)和宽带调频信号的时频聚焦性建立了新颖的空间时频分布方程,并利用矩形平面阵数据的分维结构和基于矩形平面子阵堆栈的奇异值分解法估计了相干宽带FM 信号的2-D 到达角。理论分析和仿真实验表明了算法的可行性。

最优冗余线阵欠定信号双重构DOA估计方法

针对最小冗余线阵难以用于阵列设计的问题,设计了一种性能相近的最优冗余线阵,为实现相应阵列的欠定信号到达角(direction of arrival,DOA)估计,又提出了一种基于两次重构的快速协方差向量稀疏表示方法。该方法利用凸优化中最优解条件,实现了Toeplitz协方差矩阵的快速高精度重构,进而基于构造的协方差向量稀疏表示模型,实现了欠定信号DOA估计。仿真结果证明,最优冗余线阵相较于其他稀疏线阵,耦合影响更低,测向精度更高,所提算法较同类算法DOA估计精度更高。

一种基于高阶累积量的信号频率和到达角联合估计算法

该文研究了一种基于高阶累积量的信号频率和二维到达角联合估计算法。在分析了数据模型和M.C.Dogan等人提出的算法—VESPA之后,本文给出了PRO-ESPRIT方法求解的VESPA.这一方法继承了高阶累积量抑制色高斯噪声的能力以及阵列虚拟扩展能力,用M个阵元的阵列可以分辨M—1个空间信号,同时还可以实现信号频率和到达角的联合估计。数值仿真结果证实了算法的有效性。

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。

基于最小方差谱估计的循环平稳信号到达角估计方法

文章提出了基于最小方差谱估计的多循环频率到达角估计方法.通过对指数函数进行Jacobi-Anger展开,将目标方向矩阵近似分解为两个独立矩阵相乘的形式,并构造相应的变换矩阵,将多个不同循环频率处阵列输出信号循环相关函数矩阵进行叠加,再利用最小方差谱估计方法实现对目标到达角的估计.新方法克服了已有基于信号循环平稳特性估计方法只利用信号单个循环频率信息的不足.仿真结果证实了新方法的有效性,同时也证实该方法确实具有较单循环频率SC-SSF方法和传统宽带聚焦方法更好的估计性能.

基于时频干涉仪的联合时频-到达角估计

传统电子对抗的测频、测向是独立完成的,即先由测频接收机测得信号频率,且由测向天线采用如相位干涉仪方法完成测向。相位干涉仪测向是针对单个脉冲信号的,对于多信号没有分辨能力,对于线性调频等时变频率信号也不能直接应用。本文提出了一种时频干涉仪联合时频一到达角(DOA)估计算法。通过对接收机输出信号作XWVD,提取XWVD的时频脊线,并测量时频脊点上的相位来实现信号频率、DOA的联合估计。该算法可实现对多信号的分辨;也可直接应用于线性调频信号的到达角估计。

利用空间时频分布实现宽带FM信号2-D到达角估计

提出一种新的宽带FM信号二维到达角估计方法。本算法将L型天线阵两个臂的空间时频分布矩阵分别进行相干信号子空间平滑处理 ,并用子空间方法实现方位和俯仰角估计。计算机仿真证实了算法的有效性。

线性调频信号2-D到达角估计的虚拟阵元法

通过原始数据的共轭重排构造了虚拟阵列 ,利用实际阵列与虚拟阵列的互Wigner Ville分布建立了新的空间时频分布 ,并给出了基于子空间投影和L 阵列的线性调频信号 2 D到达角估计算法。

宽频段空间信号频率、二维到达角和极化联合估计

在空间欠采样的条件下,通过巧妙定义稀疏L型阵列的四阶累积量输出矩阵,利用高阶累计量的盲高斯及阵列扩展特性,实现了宽频段空间非高斯信号频率、到达角和极化估计的分离,给出了一个基于四阶累积量 ESPRIT和整数搜索解模糊的任意高斯噪声环境下多个独立空间信号频率、二维到达角和极化的联合估计算法,L型阵列由和坐标轴方向一致的偶极子对组成,数值模拟结果证实了该文方法的有效性。

基于修正空时频分布矩阵的到达角估计

讨论了密集信号环境下,雷达侦察系统对信号到达角(DOA)的估计方法。首先对参考阵元的输出作时频分析,估计信号的频率参数,从而选择时频脊点构造方向矩阵;然后对各阵元输出求互Wigner Ville分布(XWVD)以构造修正空间时频分布(STFD)矩阵;最后用修正STFD矩阵代替传统MUSIC算法中的协方差矩阵即可求得信号的时频———MUSIC空间谱,从而得到信号的DOA。计算机仿真结果表明该算法可实现对常规雷达脉冲、线性调频信号等多种信号的DOA估计。