一种色噪声背景下信号到达角与载频联合估计的简单算法

研究在色噪声背景下实现以较小的运算量完成多个信源到达角( DOA)及载频的估计。文中结合 ESPRIT( Estimating signal parameters viarotationalinvariance techniques)算法和信号、噪声的特点 ,提出了一种仅需一次维数较低的特征值分解 ( EVD)便可实现两参数估计的新算法。

基于L型级联互素阵列的多目标源载频和到达角联合估计

随着通信频段的不断拓展,受到Nyquist意义下的阵列间隔和采样频率的限制,多带信号载频和到达角的联合估计难度急剧增大。为突破该瓶颈,设计了一种基于L型级联互素阵列的空时欠采样接收结构,并结合伪噪声空间重构、信源相关性配对,提出了一种全解析的载频和到达角的配对和无模糊联合估计方法。得益于稀疏阵列和时域欠采样,所提结构有效增大了阵列孔径并降低了采样成本。仿真实验证明了所提载频和到达角联合估计方法在较低快拍数和信噪比的条件下,可取得较高的估计精度。

未知噪声背景下的波达方向及载波频率三维联合估计方法

设定了一个具有信号子空间旋转不变性的传感器阵列以及一个任意流形的参考阵列 ,充分利用其加性噪声之间的无关性 ,提出了一种基于总的最小平方意义下的三维基准 -参考 ( 3D Fidu-cial- Referential) UN- ESPRIT算法 ,以完成在未知相关噪声背景下的二维波达角及载波频率 3D联合参量估计的任务。该方法不需要一般 UN- ESPRIT方法对于两组传感器必须具有相同阵列流形以及旋转不变性的要求 ,可以同时获得波达方向与载波频率的估计 ,且无需任何谱峰搜索过程。计算机仿真试验也证实了算法的有效性 ,并给出了较好的仿真结果。

压缩采样稀疏阵列结构及其参数估计技术

针对现有压缩采样数字接收机无法直接完成载频和到达角联合估计,且基于均匀线阵结构的压缩采样数字接收机结构复杂的问题,本文提出了压缩采样稀疏阵列结构。利用多重信号分类算法进行谱峰搜索,实现了载频和到达角联合估计。相比于现有压缩采样数字接收机结构,所提出的结构可以降低系统的结构复杂度;提出的载频和到达角联合估计方法直接对压缩数据进行处理,不仅降低了处理的数据量,并且可以同时得到载频估计和到达角估计,进一步减少了运算量。仿真结果验证了该结构和提出算法的有效性。