基于均匀圆阵模式空间和多重旋转不变子空间算法的完备二维DOA估计算法

为了在低运算量下提高均匀圆阵中二维测角的精度,提出一种基于圆阵模式空间和多重旋转不变子空间算法的二维波达方向估计算法。首先利用模式空间算法将均匀圆阵等效为虚拟均匀线阵,并利用贝塞尔函数的递推性质推导此种情况下阵列的旋转不变特性。然后根据虚拟线阵的结构提出一种简便有效的子阵划分办法,在此基础上得出阵列的多重旋转不变方程,并利用多重最小二乘准则得出其完备解,从而完成对信号二维到达角的估计,仿真实验验证了算法的有效性。

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.

一种基于旋转不变子空间算法的非模糊参数配对方法

针对多维旋转不变子空间算法(ESPRIT)信号参数估计存在失配的问题,该文提出一种基于特征值分维的参数配对方法。该方法首先对包含待估计参数信息的多维特征值进行线性组合并构造判断矩阵,再根据矩阵维数对应关系进行配对。相比于其他配对算法,该文提出的算法结构简单,没有模糊参数,在特定情况下具有较高的鲁棒性,能实现参数的自动配对。最后通过对比仿真验证了该文配对算法的优越性。

基于子空间旋转变换的低复杂度波达角估计算法

多重信号分选(MUltiple SIgnal Classification,MUSIC)算法是波达方向(Direction-Of-Arrival,DOA)估计的最重要算法之一,但庞大的计算量使其工程实用性大打折扣。为降低MUSIC的计算量,该文基于子空间旋转(Subspace Rotation Technique,SRT)变换思想提出了一种高效改进算法,即SRT-MUSIC算法。SRT-MUSIC利用秩亏特性对噪声子空间矩阵按行分块并以旋转变换得到降维噪声子空间,进而基于该降维噪声子空间与导向矢量的正交性构造空间谱估计信号DOA。理论分析表明:SRT-MUSIC能有效避免空间谱搜索中的冗余运算,从而成倍降低算法的计算量。对于大阵元、少信号情况,所提算法计算效率优势更为明显。仿真实验证明了SRT-MUSIC的有效性和高效性。

基于空间谱估计技术的间谐波小波检测算法

针对傅里叶算法检测间谐波时存在频谱泄漏和栅栏效应而导致检测精度不理想的问题,提出一种基于空间谱技术与连续小波变换相结合的间谐波检测算法。算法首先采用总体最小二乘-旋转不变子空间方法计算出谐波和间谐波分量的频率,再根据得到的频率确定连续小波变换的尺度因子,最后选择CMW小波对信号进行分解,由分解系数计算出各次间谐波分量的幅值和相位。仿真结果表明,该算法与傅里叶算法相比,不存在频谱泄漏和栅栏效应,有效提高了检测精度。

基于ESPRIT算法的阵列天线定向钻孔雷达数据处理方法

定向钻孔雷达是一种应用于井孔的新型探地雷达,具有识别孔周目标体方位角的能力,可实现孔周异常体的三维精细探测。四联阵列接收雷达是一种定向雷达形式,其利用4根相距较近的接收天线接收到的微弱信号差异判断入射波方位,进而推断异常体反射界面位置。在前人研究的基础上,提出一种适用于四联阵列接收天线的新型数据处理方法,该方法以基于旋转不变子空间的谱估计(estimation spectrum rational invariance technique,ESPRIT)算法为基础,能够快速准确地处理分析阵列接收天线数据,判断异常体方位角,解决四联阵列接收天线应用的重点和难点问题。与已有的方位角识别算法相比,所提出的新型数据处理方法不存在180°方位混淆的问题,并且在计算速度上具有明显的优势。基于GprMax合成数据检验了本文方法的可行性。

基于空间谱估计的测向技术

利用空间谱估计测向技术可以实现对目标信号测向,其优异的测向性能受到理论界和工程界的极大重视,出现了许多各具特色的空间谱测向算法,主要对多重信号分类算法(MUSIC)、旋转不变子空间(ESPRIT)、最大似然算法(ML)这三种算法进行了测向性能的比较分析。首先介绍了空间谱估计的基本原理,然后构建了均匀线阵的阵列模型,对三种测向算法及其流程做了较详细的分析,最后从不同的信噪比、快拍数和阵元数三个方面进行了测向性能仿真,仿真结果显示:在算法的测向精度上,MUSIC算法和ML算法明显要优于ESPRIT算法,随着信噪比的提高、阵元数目的增多、快拍数的增加,三种算法的测向性能都随之得到改善。

基于四阶累积量的共形阵列波达方向估计算法

由于共形天线阵列流形的多极化特性(Polarization Diversity),共形阵列天线的信源方位估计需要与信源的极化状态联合进行。分析总结共形阵列天线波达方向(DOA)估计特点的基础上,针对窄带远场非高斯独立信源,提出了一种共形阵列天线盲极化DOA估计算法。该算法利用四阶累积量对阵列口径的扩展性,结合旋转不变子空间(ESPRIT)算法,在信源极化状态未知条件下实现了共形阵列天线的高分辨DOA估计。所提算法的方位估计不需要天线单元方向图以及信源极化状态的任何信息,适用于多种常用共形载体(锥面、柱面以及球面共形载体),具有较为广泛的应用环境。以柱面共形阵列天线DOA估计为例,详细推导了算法机理,给出了算法步骤,计算机Monte Carlo仿真实验验证了所提算法的有效性。

基于延时相关处理的ESPRIT算法

为了提高旋转不变子空间(estimation of signal parameters via rotational invariance techniques,ESPRIT)算法的分辨力和测角精度,充分利用非零延迟相关函数中信号入射角度的信息,提出了基于延时相关处理的ESPRIT算法。根据所有阵列间延时相关信息,构造新的阵列输出矩阵,并且得到新的协方差矩阵。对新的协方差矩阵进行特征值分解得到特征向量,通过将特征向量划分得到含有入射角度信息的子阵,最终求得信源的入射角度。仿真结果表明,该算法的分辨力和测角精度均优于原ESPRIT算法,并且在小角度间距情况下也有较好的分辨性能。

基于非圆信号特征的实值张量ESPRIT算法

基于最大非圆率非圆信号特点,提出一种实值张量旋转不变子空间(estimation signal parameters via rotational invariance techniques,ESPRIT)算法。首先,通过研究张量与矩阵之间的转化关系,将阵列接收数据矩阵推广到张量空间;然后,利用欧拉公式将阵列接收数据张量转化成余弦与正弦数据张量,根据阵列维数将其分别在各维上加以拼接,并对拼接的实值数据张量做高阶奇异值分解,获取信号子空间;最后,通过构造选择矩阵和进行特征分解,来联合估计阵列各维相位差,实现波达方向估计。实验仿真结果表明,此算法具有良好的分辨力和测角精度。

相干信号源DOA估计ESPRIT改进算法研究

ESPRIT算法是空间谱估计中的经典算法,算法仅适用于非相干信号。提出了一种基于SVD思想的ESPRIT改进算法,算法对接收数据阵列的协方差矩阵进行特征值分解,取能代表信号全部信息的最大特征值所对应的特征向量,并将它按照一定的方式进行矩阵重构,对重构后的矩阵进行SVD分解,从中取出信号子空间,然后按照LS-ESPRIT算法求解。通过大量仿真结果表明:该算法适用于解相干信号,并且效果优于基于空间平滑思想的改进ESPRIT算法;在解非相干信号的时候,改进算法效果优于常规的LS-ESPRIT算法。

基于DML-ESPRIT算法的多维参数快速联合估计

将确定性最大似然估计准则的多维参数估计能力与ESPRIT算法的高时效性有机结合,提出了一种二维DOA-功率-频率快速联合估计方法——DML-ESPRIT算法。利用双L阵列的空间特性,通过引入空间锥角,将多维空间搜索问题转换为一维角度估计,并基于确定性最大似然估计准则推导得到了多信源的空间锥角、功率和频率联合估计的数学模型;然后在对子阵进行扩展的基础上,利用TLS-ESPRIT算法对模型进行求解,避免了谱峰搜索问题,实现了多维参数的快速联合估计。实验结果表明,DML-ESPRIT算法在保持高估计精度的同时运行耗时约35 ms,具有较好的工程应用前景。

一种用于二维DOA估计的新颖Unitary ESPRIT算法

提出了一种基于双均匀线阵的特性新颖的Unitary ESPRIT算法。算法根据阵列接收数据,构造了一种实值数据形式,对其作实值奇异值分解,获得信号子空间。算法利用阵元几何的平移不变特性,构造了包含入射信号方位角和俯仰角的估计量。利用构造的估计量的特征值估计俯仰角信息,利用其对应的特征向量估计方位角信息,自动完成角度的配对。所提方法不仅保持了矩阵DOA估计算法和二维ESPRIT算法的优点,如自动的参数配对、不需要二维谱峰搜索等,而且能够在实数域中直接获得信号子空间,能够有效降低运算量。算法可以增加估计信号个数。仿真实验验证了算法的有效性。

ESPRIT算法广义逆矩阵求解的快速FPGA实现

在基于旋转不变子空间的信号参数估计(estimating signal parameter via rotational invariance techniques,ESPRIT)算法中涉及到求解信号子空间矩阵的逆矩阵,针对常用方法计算复杂度高,实时性差等问题,提出使用广义逆公式对信号子空间矩阵进行求解的方法.在FPGA平台上设计并实现了由复数矩阵乘法、矩阵LU分解、下三角矩阵求逆等子模块构成的广义逆矩阵求解系统.利用该系统求解广义逆矩阵所用的时间约为2.18 ms,与在MATLAB上对同样矩阵进行广义逆求解的平均用时15.7 ms减少了7.2倍.使用该系统的结果在MATLAB上完成后续仿真,对ESPRIT算法最终所得角度进行误差分析,最终所得角度的平均估计误差约为0.04°.结果表明,该系统能在保证结果精确度的同时有效减少运算时间.

复杂电磁环境下ESPRIT算法的测向性能

从复杂电磁环境的实际应用出发，从入射角度、阵元间距、信号带宽、多信源（邻近信号）这4个因素对旋转不变子空间算法的测向精度作了仿真研究，得出了一些结论，发现旋转不变子空间算法比多重信号分类算法更适合于在复杂电磁环境中的应用。

一种基于方差融合的双均匀线阵阵列测向算法

本文提出了一种基于双均匀线阵的快速高精度测向算法。针对双均匀线阵不同轴上的接收噪声互不相关的特点,可以得到理论上不含噪声的互相关矩阵。并且由于在两个轴上的阵列流型均具有移不变特性,因此本文所提的快速算法首先利用x轴上最大不重叠的两个子阵列对y轴上最大不重叠的子阵列做互相关,利用y轴上最大不重叠的两个子阵列对x轴上最大不重叠的子阵列做互相关,接着对上述两个相关矩阵采用旋转不变子空间算法,分别计算出目标的角度,再利用方差融合的方法,将两次求得的角度信息进行融合,最后得到较高精度的角度信息,理论分析表明该算法是无偏的,并且在较高信噪比下趋近于克拉莫罗界。最后利用蒙特卡洛仿真验证了本算法的有效性。

均匀线阵的ESPRIT算法性能仿真分析

空间谱估计一直是阵列信号处理理论的一个重要分支,旋转不变子空间技术(ESPRIT)是空间谱估计中的典型技术。文章讨论了ESPRIT算法的原理,并通过仿真分析了不同入射角度、阵元数、阵元间距对算法结果的影响,同时也指出了ESPRIT算法在不同信噪比下的估计标准差,为进一步研究提供参考。

任意分布冲击噪声背景下基于ESPRIT的DOA估计方法

针对冲击噪声背景下的传统波达方向(DOA)估计算法性能下降的问题,该文提出一种适用于任意分布冲击噪声的无穷范数归一化旋转不变子空间(Inf-ESPRIT)算法。该方法首先对阵列接收的快拍数据进行无穷范数归一化处理,然后对伪协方差矩阵进行特征分析,利用ESPRIT算法实现DOA的估计。与传统的基于分数低阶矩的方法相比,该算法具有以下优势:适用于多种不同分布的冲击噪声环境,无需已知冲击噪声特征指数的先验信息或估计值,可以获得更好的估计性能。计算机仿真实验证明了所提算法的有效性。

稀疏极化敏感阵列的波达方向和极化参数联合估计

该文采用稀疏分布极化敏感阵列(SD-PSA),研究了多目标波达方向(DOA)和极化参数的估计问题。首先建立稀疏极化敏感阵列信号模型;然后利用阵列的空间旋转不变性运用ESPRIT算法得出信号的高精度周期性模糊多值DOA估计;同时利用子阵列导向矢量之间的关系得出信号的极化信息和DOA的无模糊粗估计;最后利用DOA粗估计值解模糊,得到信号的高精度无模糊DOA估计。该文所提阵列的阵元间距大于半个波长距离,扩展了阵列2维物理孔径,一定程度上降低了阵元间的互耦影响,相应的信号DOA估计精度大大提高。仿真实验结果验证了该算法对信号DOA和极化参数估计的有效性。

基于矢量重构的相干信源测向

传统的解相干方法主要有空间平滑和子空间拟合两类,但这些方法或者阵列利用率低或者计算复杂度高,因此寻求计算量小且阵列利用率高的解相干测向方法有重要意义.该文基于前后向矢量重构理论,提出一种相干信源测向方法.根据信号导向矢量矩阵与信号子空间张成同一空间,充分利用大特征值对应的特征向量,采用前后向矢量重构方法构造列满秩的数据矩阵,利用总体最小二乘?旋转不变子空间算法进行波达方向估计.该方法适用于独立信源和相干信源同时存在的情况,具有良好的实用性,且运算过程简单,计算量小.理论分析和仿真结果表明了所提方法具有优良性能.