依赖于频率变化模型的相干信号子空间聚焦处理方法

提出了一种依赖于频率变化模型的相干信号子空间聚焦处理新方法。相干信号子空间(CSS)宽带处理方法的核心思想是通过聚焦变换将宽带信号各频率分量的信号子空间映射成为一个信号子空间。而依赖于频率变化模型(FDM)的宽带处理方法则是通过引入一组关于频率的基函数,建立阵列信号依赖于频率变化的模型,从而直接进行宽带处理。本文把CSS的聚焦思想应用到FDM,提出了一种宽带目标方位估计方法,并构造了对角聚焦矩阵。新方法采用了FDM,增大了相关矩阵的维数,有效地反映了噪声子空间,因此比CSS具有更好的性能;采用聚焦,大大减小了FDM方法庞大的运算量。计算机仿真结果验证了新方法的有效性。

基于传播算子的宽带源相干信号子空间测向方法

将窄带传播算子方法引入宽带源测向的相干信号子空间处理中。首先提出一种新的聚焦矩阵的计算方法；该方法不需要进行角度预估，也不需要任何矩阵分解，对信号方向不敏感，运算量小。在此基础上，根据相干信号子空间处理方法的原理，对聚焦的空间协方差矩阵作传播算子方法的处理。整个过程避免了矩阵分解，因而运算量降低，仿真结果证明了该方法的有效性。

宽带波束域相干信号子空间高分辨方位估计

提出了宽带波束域相干信号子空间目标高分辨方位估计的频域处理与时域处理方法。分别设计出一组覆盖观察扇面的频域和时域低旁瓣恒定主瓣响应宽带波束形成器,然后对频域或时域波束形成器输出数据运用MUSIC方法估计目标方位。时域处理方法不需要进行频带分解,相对于频域处理需要较少的缓存和运算量。所提出的方法还可以在保证波束主瓣响应恒定的同时,通过在旁瓣区域形成期望宽度和深度的凹槽,用于抑制观察扇面外强干扰源。计算机仿真结果表明,本文的时域处理方法能够获得与本文频域处理方法相近的方位分辨与估计性能,它们都能够分辨相干信号源,且方位分辨与估计性能都高于已有方法。通过在干扰方位设计凹槽,较好地抑制了观察扇面外强干扰源,改善了对相干的弱信号源的方位分辨与估计性能。

基于酉聚焦的宽带信号波达方向估计算法

CSM(Coherent Signal-subspace Method)一直是宽带信号方向估计中的研究热点。它的核心问题是构造聚焦矩阵。本文首先建立了宽带阵列信号模型,给出了求宽带聚焦矩阵的一种方法,聚焦前后阵列信噪比没有任何损失,其次主要分析了聚焦频率对CSM算法性能的影响,最后与ISM(Incoherent Signal-subspace Method)进行了比较。通过仿真实验说明了CSM具有良好的分辨性能,验证了算法的有效性。

一种改进的信号子空间聚焦宽带DOA估计算法

信号子空间聚焦(FSS)算法可实现宽带相干信号的波达方向(DOA)估计,但其在短快拍条件下存在估计精度差、分辨率低的问题。提出一种改进的信号子空间聚焦(MFSS)算法。根据波长间隔与阵元间距的匹配度选取最佳参考频点及子频带,通过Hankel矩阵奇异值分解重构子频带的协方差矩阵,并利用信号子空间聚焦法构造聚焦协方差矩阵,使用Root-正交传播算子实现DOA估计。实验结果表明,相比FSS、MTOPS、LR-MUSIC算法,MFSS算法复杂度较低,能够有效提高估计精度和速度。

任意平面阵列的宽带相干信号测向方法

为了降低求解聚焦矩阵时的计算量,提出了一种新的宽带聚焦波达方向(DOA)估计方法.根据各个频点的信号子空间来构造聚焦矩阵,得到单一频率点的数据协方差,再应用窄带信号处理的方法进行DOA估计.这种聚焦矩阵维数小于双边相关变换(TCT)方法,因此新方法运算量小于双边相关变换方法,便于工程上的实现,并且适用于任意的平面阵列.仿真结果证明了算法的有效性.

前后混响零点约束下基于时反算子分解的信混比增强方法研究

结合时反算子分解和时反混响置零方法,提出了一种前后混响零点约束下基于时反算子分解的信混比增强新方法。利用目标回波出现时刻及其出现前后时刻的回波信号,通过时反算子分解获得目标距离对应的一个二维信号子空间和目标前后距离附近的海底聚焦权向量,根据该信号子空间和海底聚焦权向量,以目标前后距离附近的海底声场置零、目标处最大为约束条件,导出了时反阵的一个约束最优激励权向量。该方法解决了现有直接时反处理、混响置零方法以及时反选择性聚焦方法存在的局限性,可以在没有探测声源、没有目标和海底散射强度谁大谁小的先验知识的条件下,实现声场在目标处聚焦,同时在目标距离附近海底处设置混响凹槽,进一步增强回波信混比。针对典型浅海波导环境,通过计算机仿真验证了所提方法的有效性及其改进的信混比增强能力。

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。

宽带信号方位估计的改进RSS方法

为了降低宽带信号旋转信号子空间(rotational signal subspace,RSS)方位估计算法的运算量和分辨门限,针对中心对称阵列,将实值处理过程和信号子空间缩放MUSIC(SSMUSIC)方法引入宽带信号方位估计,提出了一种宽带信号方位估计新方法。该方法首先使用左实变换矩阵将双向平滑后的各个频率子带的数据协方差矩阵变换为实数矩阵,从而大大降低了运算量;然后使用RSS方法选取聚焦矩阵对各个频率子带的实协方差矩阵进行变换,得到同一参考频率点的数据协方差阵;最后利用基于子空间斜投影的SSMUSIC算法进行一维搜索来求得各个目标的方位角。仿真实验结果表明,该方法比常规宽带RSS方法运算量小,且具有更低的分辨门限和更小的均方误差。

基于快速子空间分解的宽带非相干DOA估计快速算法

总结了快速子空间分解在窄带阵列到达角估计中的应用，给出了几种构造参考信号的方法。将快速子空间分解与宽带非相干信号子空间方法相结合，得到了宽带到达角估计快速方法。在性能基本保持不变的同时，新方法大大降低了运算量。仿真结果证明了算法的有效性。

宽带相干信源波达方向估计(DOA)的新算法

辅助方向向量增加(ADVA)聚焦算法是非归一化的,存在聚焦损失。双边相关变换(TCT)聚焦算法是归一化的,不存在聚焦损失,但需要对目标的方位进行预估计。这不仅会使运算复杂,而且得到的聚焦矩阵也只是在预估角度上有最小范数解,在其他方向上则会产生偏离,因此不是稳健的。提出了一种在归一化的条件下,不需要方位预估计的、稳健的聚焦矩阵算法,算法的思想是将整个感兴趣的空间分成组,对每一组在归一化约束的条件下利用奇异值分解法求解最小化问题。通过仿真验证了该算法的有效性。

脉冲噪声下相干宽带信源的求根ISM算法

非相干信号子空间方法(Incoherent Signal Subspace Method,ISM)无法处理相干宽带信源且运算量较大,在脉冲噪声下,由于二阶相关矩阵无法收敛,基于ISM算法的波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计也将失去韧性,为此对ISM算法进行了改进。首先将等间距线阵输出矩阵在频域进行分解,根据各频率分量对应的归一化功率设置门限值,对大于门限的频率分量构建分数低阶相关矩阵(Fractional Low Order Covariance,FLOC),并进行修正以解相干。再对修正后的各低阶矩进行特征值分解并提取噪声特征矩阵,列多项式求根。最后取算术平均,可得相干宽带信源的DOA估计。通过计算机仿真,改进的ISM算法在脉冲噪声下可处理相干宽带信源的DOA估计,且稳健性较好。

基于数据阵共扼重构的宽带相干源DOA估计算法

提出了一种基于阵列接收数据阵共扼重构的宽带源DOA估计方法。该算法在保持原ISM算法无需构造复杂聚焦阵的基础上,取前后向平滑的特例———子阵长度与阵元数相等,在每一子带对接收数据阵进行共扼重构,在不损失阵列孔径的前提下实现了相干源的DOA估计,并可提高对非相干源的估计性能。仿真结果验证了新方法的有效性。

常用宽带DOA估计聚焦算法的性能分析

建立了宽带阵列信号处理的模型,在此基础上,主要分析了宽带高分辨方位估计在不同聚焦矩阵下的几种相干信号子空间算法(CS)。进行了计算机仿真实验,在理论上分析和比较了各种方法的性能,并与克拉美—罗界(CRB)进行了比较。验证了宽带波达方向(DOA)估计算法的有效性。仿真结果表明:CSM算法的均方误差随着信噪比的增高而降低,特别是双边相干子空间方法(TCT),高信噪比条件下接近CRB。

没有协方差矩阵估计及其特征值分解的ESPRIT方法

提出一种新的ESPRIT(estimation of signal parameters via rotattional invariance tech- niques.)方法.对于相干信源情况,不需要估计空间平滑的样本协方差矩阵及对其作特征值分解, 其信号子空间的估计只需要多级维纳滤波器的P次前向递推.这里P为信源数.从而使得新的ESPRIT方法具有小运算量和低复杂度的特点,易于实时处理.仿真结果证明了方法的有效性.

传播算子方法在宽带DOA估计中的应用

将传播算子与宽带相干信号子空间方法相结合,推导了基于传播算子的宽带相干信号子空间方法,该方法所构造的聚焦矩阵不需要奇异值分解,在获取噪声子空间时不需要特征值分解,因而大大降低了运算量。比较了双边变换(TCT)方法与所推导的方法在分辨两个相邻较近信号源时的性能,仿真表明,在高信噪比时,该方法性能与TCT方法相近。

一种基于Bessel函数的宽带DOA估计方法

提出了一种基于Bessel函数的宽带相干信号子空间DOA（Direction-of-Arrival）估计方法，新方法不需要角度预估，避免了角度预估误差对DOA估计结果的影响。仿真结果证明了方法的有效性。

宽带信号波达方向估计算法的研究

相干信号子空间方法(CSM)一直是宽带信号波达方位(DOA)估计的研究热点。首先建立了宽带阵列信号处理的模型,在此基础上,分析了宽带高分辨方位估计在不同聚焦矩阵下的几种CSM算法。进行了计算机仿真试验,在理论上分析和比较了各种方法的性能,验证了宽带DOA估计算法的有效性。仿真结果表明,CSM方法具有良好的分辨性能,在低信噪比的条件下仍具有一定的分辨能力,但是需要进行方向的预估。

一种新的聚焦类宽带DOA估计算法

基于导向矢量矩阵的初等变换,给出了一种新的聚焦类宽带源波达方向(DOA)估计算法。新算法构造聚焦矩阵时不需要矩阵分解运算,从而使聚焦过程运算量更小。在理想条件下,新方法构造的聚焦矩阵可以在各个频率点实现完美聚焦。分析表明,新算法运算量要小于其它聚焦类宽带DOA估计算法。计算机仿真验证了该算法的有效性。

频率值加权的宽带波达方向估计算法研究

0引言宽带信号波达方向估计在音频信号处理、雷达、声呐、无线传感器网络等领域中均有重要应用。宽带信号DOA估计方法的研究起步较晚,二十世纪80年代后才逐渐发展起来。经过30年的发展,目前已经涌现出众多宽带DOA估计方法[1],如非相干信号子空间方法(ISM:Incoherent Signal-subspace Method)。