基于最小冗余线阵的二维传播算子DOA估计

针对二维DOA(direction of arrival)估计所需阵元数量较多且阵元利用率较低的问题,提出了一种低阵元冗余度的阵列模型,将最小冗余线阵的应用拓展到二维DOA估计领域,降低了阵列冗余度。同时,利用传播算子算法估计二维波达方向,该算法无需谱峰搜索,且避免了大矩阵的特征分解,在解决计算量问题上有着巨大优势。最小冗余线阵的设置方式,用较少的阵元获得了较大的阵列有效孔径,从而弥补了传播算子算法在低信噪比条件下性能下降的缺点,具有了更好的低信噪比适应能力。该文从理论上论证了三平行最小冗余线阵设置的合理性,仿真实验证明了该方法的有效性。

一种基于最小冗余线阵的时空共轭循环谱相关ESPRIT算法

本文提出了一种基于最小冗余线阵的共轭循环谱相关ESPRIT算法。该算法引入了时空联合处理,构造了最小冗余线阵的伪数据矩阵,并基于此矩阵进行DOA估计。当采用M阵元最小冗余线阵时,该算法的等效阵列孔径为2N-1(N>M)。理论和计算机仿真实验均表明:与基于均匀线阵的共轭循环ESPRIT算法相比,该算法具有良好的DOA估计性能,扩展了阵列孔径,抗噪能力强,分辨率高,能用较少的阵元估计更多的信号源方向。

基于最小冗余线阵的二维DOA估计方法

针对传感器阵列二维DOA估计中阵元数较多且阵元利用率较低的问题,提出了一种低阵元冗余的二维DOA估计方法。该方法通过在最小冗余线阵基础上添加两个导向阵元的方法,将最小冗余线阵的应用拓展到二维DOA估计。同时该方法利用多个时延的阵元输出共轭循环相关函数构造"伪数据阵",在时空域中等效出两个具有旋转不变性的平行子阵,进而运用DOA矩阵法估计信号二维DOA。该方法不仅避免了最优时延选择问题,继承了DOA矩阵法无需谱峰搜索且无需二维角度参数配对等优点,还用较少的阵元获得了较大的阵列有效孔径。仿真结果表明,该方法与CCDM算法相比具有更好的低信噪比适应能力和稳健性。

最小冗余线阵的DOA估计

波达方向(DOA)估计是智能天线技术研究热点之一。研究了最小冗余线阵的DOA估计问题。通过引入阵列冗余度,对非均匀线阵的阵元配置进行研究,在对MU S IC算法进行分析的基础上,利用M atlab对最小冗余线阵的DOA性能进行仿真,通过与均匀线阵进行对比,结果表明,在相同阵元数目的前提下,最小冗余线阵获得了较高的空间谱分辨力和较低的估计均方误差,提高了DOA估计性能。

基于约束最小冗余线阵与干扰对消的测向方法

针对有源干扰背景下信号源和干扰源的个数超过线阵的自由度而产生线阵饱和现象,提出一种将约束最小冗余线阵与干扰对消技术相结合的测向方法。通过将无源状态和有源状态下线阵输出数据的协方差矩阵进行对消运算去除有源干扰和噪声分量,并对约束最小冗余线阵的波达方向(DOA)估计算法进行改进,构造了新的协方差Toeplitz矩阵,有效抑制了由阵列非均匀性导致的伪峰,提高了阵列的DOA估计性能。仿真结果表明:该算法在低信噪比背景下具有抗有源干扰能力,扩展了阵列孔径,并具有较高的测向精度和鲁棒性。

基于最小冗余线阵的阵列扩展方法

针对均匀传感器线阵应用被动合成孔径技术进行扩展阵列中存在阵元数较多利用率较低,且噪声累积误差问题,提出了一种基于最小冗余线阵的阵列扩展方法。该算法将四阶累积量方法和被动合成孔径技术相结合,能够采用较少的阵元获得较大的阵列有效孔径。先用四阶累积量方法对最小冗余阵作匀速直线运动采集的连续测量量作预处理,获得虚拟均匀线阵效果,而后,利用重叠相关器处理上述数据组获得相位修正因子补偿连续测量时产生的相位差,将时域信息转化为空域信息,获得阵列扩展效果。该算法采用阵元数少,从而提高了阵元利用率,降低了运算量,而且能够有效抑制高斯噪声。此外,该算法保留了被动合成孔径技术无需知道目标源和接收阵相对运动速度等先验信息的优点。仿真和实验结果表明,在阵元数很少时,该算法仍能够有效扩展阵列孔径,准确估计分辨出多目标的到达角,运算量低,且在高斯噪声背景下,能够获得优于ETAM方法的阵列扩展性能。

基于约束最小冗余线阵的ESPRIT测向方法

当信号源互不相关时，均匀线阵输出信号的相关矩阵是赫尔米特托普尼兹矩阵．本文根据这一事实，提出了基于约束最小冗余线阵的ＥＳＰＲＩＴ测向方法．理论分析和计算机模拟实验表明：在阵元数相同时，这种方法同ＥＳＰＲＩＴ方法相比，具有优良的估计性能．它突破了ＥＳＰＲＩＴ方法所需的两个特性一致的子阵构造；阵列孔径利用率高；测向分辨率高；可以用较少阵元估计出更多信号源的入射方向．

基于约束最小冗余线阵的TLS-ESPRIT快速算法

在各种高分辨测向算法中,TLS ESPRIT估计精度较高,因不需要谱峰搜索而具有更小的运算量.提出一种利用约束最小冗余线阵的快速TLS ESPRIT算法,在不降低阵列孔径利用率前提下,进一步减小了运算量.分析表明,该算法不仅降低了运算量,而且在一定条件下,性能优于常规TLS ESPRIT算法,所得结论通过计算机仿真得到了验证.

基于最小冗余线阵的谱相关波达方向估计算法

根据均匀线阵输出的共轭循环相关矩阵具有很大的冗余特性 ,提出了基于最小冗余线阵的谱相关共轭循环 MUSIC算法。该算法利用了信号的时域和空域联合特征 ,并引入了伪数据矩阵 ,使算法的性能远优于其他方法。理论分析和计算机仿真实验均表明 ,与基于最小冗余线阵的共轭循环 MUSIC算法相比 ,该算法具有良好的波达方向估计性能 ,扩展了阵列孔径 ,抗噪能力强 ,分辨率高 ,能用较少的阵元估计更多的信号源方向。

基于最小冗余线阵的共轭循环ESPRIT算法

本文提出了一种基于最小冗余线阵的共轭循环ESPRIT算法。理论分析和计算机仿真实验均表明:该算法具有良好的DOA估计性能,增大了阵列孔径,抗噪能力强,分辨率高,可以用较少的阵元估计更多的信号源方向。计算机仿真实验验证了算法的有效性,并比较了该算法与共轭循环ESPRIT算法的DOA估计性能。

基于约束最小冗余线阵的自适应数字波束形成理论分析

本文根椐约束最小冗余线阵的特点，提出一种新的实现自适应数字波束形成方法。分析表明在同等阵列孔径条件下，本文方法同基于均匀线阵的传统方法相比，不仅能使系统造价降低。

基于最小冗余线阵的ROC-ML测向方法

在冲击噪声环境下,通过构造数据把最小冗余线阵的共变矩阵虚拟成多阵元均匀线阵的共变矩阵。在虚拟的阵列流型和扩展的共变矩阵基础上,推导出了基于最小冗余线阵和共变矩阵的最大似然算法。由于所提方法可虚拟出更多有效阵元数,扩展了阵列孔径,可以提高最大似然算法估计性能。为了快速求解所提的基于最小冗余共变矩的ML测向算法,设计了自适应文化算法求解所提出的目标函数。Monte-Carlo仿真试验证明了所提的测向算法具有估计性能好、抗冲击噪声能力强且可以用较少的阵元测出更多的信源。

最小冗余线阵的ES-DOA估计算法研究

采用最小冗余线阵可以显著增大天线的阵列孔径,但其相关矩阵不是Toeplitz矩阵,致使空间平滑解相干等方法失效,限制其在相干信号环境下的使用。结合信号功率估计,采用基于特征空间DOA估计算法,使得在较低信噪比情况下的DOA估计具有很高的精度。该算法同时采用了前后向空间平滑技术,不用减小阵列孔径就可以实现信号去相干。将该算法应用于最小冗余线阵,提高了阵列的DOA估计性能,且不影响阵列孔径。仿真结果证实了该算法的具有较高的精度和较强的鲁棒性。

一种最小冗余线阵的目标DOA估计方法

针对目标波达方向(DOA)估计的子空间类算法工程实现上的问题,提出了一种次最小冗余线阵的目标DOA估计方法。该方法应用孔径合成理论和最小冗余线阵理论,在保证阵列孔径等价的前提下,从工程应用的实际问题出发,对次最小冗余线阵的阵元配置进行研究。在分析MUSIC及MMUSIC算法的基础上,对次最小冗余线阵进行仿真。通过与相同孔径的均匀线阵和最小冗余线阵对比表明,次最小冗余线阵与相同孔径的均匀线阵性能相仿,并有更小的计算复杂度,比最小冗余线阵有更大的阵元灵活性,可以解决一般最小冗余线阵不能解决的相干信源的DOA估计问题。

基于伪数据域的最小冗余线阵测向算法

利用时间信息可以有效的压制干扰和噪声,可以大大的提高角度估计性能和空间分辨率。与传统只利用空间信息的最小冗余测向算法不同,由于所提方法联合时间和空间信息而获得了更多有效阵元数以及扩展了有效阵列孔径,因此,大大的提高了估计性能。提出方法充分利用了信号的时间信息去构造伪数据矩阵,利用奇异分解或计算简单的无需特征分解的线性变换方法获得波达方向。仿真试验充分说明了所提方法不论在精度估计还是分辨能力都表现出优越的性能。

基于约束最小冗余阵列的MIMO雷达二维波达方向估计

基于约束最小冗余线阵(RMRLA),提出利用增广矩阵束(MEMP)算法来估计MIMO雷达的二维DOA。采用约束最小冗余线阵配置L形阵列,计算两线阵的互四阶累积量并构造增广矩阵,利用RMRLA-MEMP方法估计出二维波达方向。此方法同时利用约束最小冗余和四阶累积量阵列扩展的性质,提高了角度的估计精度,且估计过程不需要谱峰搜索,能够很好地解决MIMO雷达二维DOA估计中的相位模糊问题,仿真验证了算法的有效性。

基于四阶累积量扩展孔径的线阵设计

阵列孔径越大,空间谱分辨率越高。在借鉴传统的约束最小冗余线阵概念的基础上,从阵列输出的四阶累积量定义出发,利用四阶累积量扩展阵列孔径的功能,设计出基于四阶累积量的约束最小冗余线阵。与相同阵元数的传统约束最小冗余线阵相比,它具有大得多的有效孔径,从而在运用四阶累积量DOA估计方法时可大大增加可估计的信号数,极大地提高DOA估计分辨率。仿真结果证明了结论。

一种简单快捷的完全可扩展线阵设计

本文设计了一种具有准均匀线阵形式的完全可扩展线阵,在实现了可简单快捷设计的同时又获得了较大的阵列孔径,其孔径接近完全可扩展线阵中具有最大孔径的约束最小冗余线阵,但却无需设计约束最小冗余线阵中的繁冗搜索,在阵元数很大时本文的设计显得尤为实用。

阵元排布对线性阵列天线的影响分析

线性阵列作为智能天线的一种阵元排布方式,在第三代移动通信中有着特殊的应用。在相同阵元个数的情况下,采用Matlab软件对均匀线阵、约束最小冗余线阵和最优哥伦布线阵的角度分辨能力和主瓣宽度进行仿真比较。仿真结果表明,最优哥伦布线阵可以获得更佳的角度分辨能力和更窄的主瓣宽度,但是会引起方向图旁瓣电平的升高。

基于增广矩阵束的方向角与仰角估计

基于最小冗余线阵提出了基于增广矩阵束(MEMP)的方向角与仰角的联合估计算法。采用2个垂直的有约束最小冗余线阵构造一个类L型阵列,首先,利用四阶累积量虚拟阵列扩展的性质,计算2个线阵输出的互累积量矩阵,对此矩阵构造增广矩阵,然后,运用2D ESPRIT算法实现二维角度的估计,并采用一种新的配对算法,实现方向角与仰角的自动配对。该算法增加了阵列的分辨能力,提高了阵列的利用率,无需进行谱峰搜索,计算量小。仿真实验证明了算法的有效性。