基于高阶循环统计量和线性预测的虚拟孔径扩展DOA估计

本文提出一种新的多径信号DOA估计方法----基于高阶循环统计量和线性预测的虚拟孔径扩展DOA估计算法。首先构造阵列接收信号的四阶循环累积量矩阵并估计其广义舵矢量,进而基于前后向线性预测(FBLP)估计每组多径信号的DOA,以进一步提高分辨力。该方法与扩展虚拟ESPRIT算法(即EVESPA)相比,兼有高阶累积量和循环统计量的优点,具有信号选择性和更强的抑制复杂噪声/干扰的能力;在小样本情况下估计空间距离较近的多径方向具有更高的分辨力;用包含K阵元均匀线阵的任意阵列所能接收的信号总数可以超过2K(K-1)/3个,适于信号数大大多于阵元数的情况。

相干信号频率和到达角联合估计的算法

基于均匀圆阵和四阶累积量,提出了一种相干信号频率和到达角联合估计的新算法。首先,利用计算量较小的PRO-ESPRIT算法和beamspace-ESPRIT算法分别估计广义阵列响应矢量和信号的频率。然后,对广义阵列响应矢量进行模式空间变换,并利用改进的前后向线性预测方法估计出相干信号的到达角。该算法能在色噪声环境下,精确地估计出空间相干信号的频率和到达角,并且无需平滑技术和谱峰搜索,具有计算量小,参数自动配对的特点。计算机仿真结果验证了算法的有效性。

相干信号源的直接定位方法

针对相干信号源的定位问题，利用前后向线性预测方法（FBLP）解相干的特性，提出了一种基于前后向线性预测法的运动单站单阵列直接定位方法。该方法基于观测信号模型，将各观测点的前后向线性预测代价函数从包含有方向信息的一维代价函数扩展到包含有位置信息的二维代价函数，再将各观测点的二维代价函数综合得到总代价函数，通过搜索总代价函数的最小位置点得到信号源的直接定位估计。仿真结果表明，提出的算法能有效实现对多个相干信号源的直接定位，在相距观测点70km的条件下，能有效分辨出相距4km的两个相干信号源：在非相干信号条件下。提出算法的定位性能与基于MUSIC的直接定位方法定位性能相近。但具有更高的分辨率。