基于去噪复数FastICA和稀疏重构的相干信号欠定DOA估计

针对现有的存在相干信号的DOA估计方法大多数不能用于欠定的情况,即入射信号数超过传感器数的问题,提出了一种复数快速独立成分分析算法(即复数FastICA算法)和稀疏重构算法结合的DOA估计方法。当均匀圆阵传感器数目为M时,该算法最多可以估计M(M-1)入射信号的到达角。针对低信噪比情况下,复数FastICA分离效果差的问题,提出了2种圆信号与非圆信号情况下通用的去噪复数FastICA算法。仿真结果与实测数据结果表明,该算法可以进行欠定情况相干与非相干信号共存的DOA估计,与目前的几种算法相比,所提的DOA估计方法算法具有良好的性能。

基于几何序列分解与稀疏重构的DOA估计

为了解决均匀圆阵在欠定情况下对相干信号测向的问题,提出了一种利用几何序列分解与稀疏重构相结合的波达方向(DOA)估计算法。几何序列分解用于拆分相干组,并估计出每个相干组的实际方向向量,稀疏重构则对每个相干组进行DOA估计。仿真结果表明,当均匀圆阵的阵元数为M时,相比于现有算法,所提算法所能估计的最大信源数为M(M–1),并且当信源数较多时,其测向成功率和精度都更优,此外,所提算法能够解决“角度兼并”问题,并且在极少快拍数测向任务中具有一定的优势。