虚拟阵列平移法解相干信号ESPRIT算法

目标方位估计(DOA)的众多算法中,ESPRIT是一种运算速度快、精度高的常用算法,但它不能解相干信号。提出一种基于虚拟阵列平移方法的解相干信号的ESPRIT算法,解决了常规ESPRIT算法不能解相干的问题,和解相干的空间平滑算法相比,不损失直线阵列的孔径,使M元直线阵可估计相干信号源数目达到M个。该方法适用于所有信号(非相干和相干信号)的目标方位估计。

基于阵列虚拟平移的快速解相干幂代算法

为了解决相干信源的测向与跟踪问题,提出了一种基于阵列虚拟平移的快速解相干幂迭代算法。算法把阵列虚拟平移和幂迭代方法相结合,对数据协方差矩阵进行了重构,在不损失阵列孔径的情况下较好地实现了解相干处理,使直线阵可估计的相干信源数目达到了M-1个。避免了特征值分解和一维谱峰搜索,算法的收敛速度快,运算量小,算法同样适用于均匀圆阵。通过仿真实验,验证了算法的有效性。

基于虚拟阵列改进MUSIC算法的相干信源DoA估计

受多径传输环境的影响,在智能天线测向研究中,必须考虑相干信源的存在。针对相干信源的波达方向(Direction of Arrival,DoA)估计问题,提出了一种基于虚拟阵列平移的改进MUSIC算法。仿真结果表明:在相干信源入射角度差异很小(约5°)的情况下,该算法依然能准确地估计;同时,该算法不损失阵列孔径,最多可估计出M-1(M为阵元数)个相干信源;此外,该算法具有同时适用于相干信源和非相干信源目标方位估计的优点。

相干信源DOA估计修正ESPRIT算法研究

针对相干信源DOA估计提出了一种修正ESPRIT算法,利用时域白噪声信号在不同时刻是不相关的性质,通过对在虚拟平移天线阵列过程中所得阵列的输出数据协方差矩阵进行修正,可减小白噪声的影响。该算法对独立源和相干信源的DOA估计有较高的分辨率,计算量较小,即使在低信噪比、低快拍数和小阵元数的条件下,仍具有很小的估计误差,能较准确地进行相干源的DOA估计。仿真结果验证了修正ESPRIT算法的正确性和有效性。