基于宽带相干信号子空间方法的超声导波长骨评价

超声导波对长骨的生物力学特性敏感,已经广泛应用于长骨的健康评价。由于骨骼的高衰减特性,准确估计长骨中宽带相干导波信号的频散模式,进而准确反演长骨材料特征参数,是骨超声领域的一个研究热点和难点。本文提出了一种基于宽带相干信号子空间的导波波数估计方法,高精度提取导波频散模式;在此基础上,应用具有全局优化特性的蚁群算法从导波模式中估计长骨材料参数,成功实现了对长骨状况的定量评价。仿真和离体实验(2块仿真样本和2块离体牛骨)共同验证了方法的有效性,实验频散与参考频散之间的相对误差分别为3.52%,3.83%,3.35%,4.51%;对于离体牛骨,皮质骨厚度、纵波速度、横波速度估计值与参考值之间的平均相对误差分别为3.10%,0.11%,0.03%。综上,本文提出的方法为定量超声长骨评价提供了新的借鉴,也可应用于其他固体波导频散的高精度提取和结构健康表征。

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。

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。

一种用于相干和不相干窄带信号源高分辨的广义信号子空间估计方法

阵列高分辨方向估计技术是近十年来十分活跃的研究课题,其中存在相干信号源时如何实现有效的高分辨问题是研究的重点之一。虽已提出了若干解决方法,但这一问题尚未得到满意地解决。本文从信号子空间的估计出发对上述问题作了进一步的研究,提出了在有相干信号源的环境下估计信号子空间的一般途径,我们称之为广义信号子空间估计方法。这一思想为研究更为有效的解决相干信号高分辨的方法提供了一条新的可能途径。文中给出了基于这种思想得到的几种算法及其部分模拟实验结果。

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。

基于信号子空间的ESPRIT-Like算法在相干DOA估计中的应用

相干环境中DOA估计的一个主要任务是在预处理中设法消除空间协方差矩阵的秩损失,首先分析了相干信号对基于子空间的超分辨算法的影响,随后从矩阵重构的思路出发,提出了一种基于信号子空间的ESPRIT-Like算法,最后通过仿真结果证明该方法的有效性与优越性。

基于“列维扩展”信号子空间的双基地MIMO雷达相干角度估计

针对传统算法在解相干时存在阵列孔径损失以及计算量大的问题,提出了基于“列维扩展”信号子空间的相干目标角度估计方法。该方法首先利用两个低复杂度的低维协方差估计来替代高复杂度的高维协方差估计,构造出“列维扩展”信号子空间,证明该子空间的列满秩性质不受目标相干性、回波单多快拍数的影响。然后提取出“扩展”旋转不变因子,实现了目标收发角度估计,最后利用空域滤波法实现收发角度的配对。仿真实验与数据分析表明:该方法在解相干时无需牺牲阵元孔径,其估计精度优于空间平滑类算法,并且适用于单次快拍数据情况的收发角度估计。

基于实值信号子空间的虚拟阵列解相干算法

针对存在相干信源时,传统的DOA估计算法失效问题,提出一种基于实值特征子空间的虚拟阵列解相干算法.该算法根据虚拟阵列变换的思想,利用阵列接收数据构造虚拟子阵,实现对信号的解相干处理,并将协方差矩阵从复数域变换为实数域,获得一个实值信号子空间,最后利用实数域ESPRIT(Unitary ESPRIT)估计信号波达方向.该方法避免了阵列孔径损失,保持了阵列的空间分辨率,估计精度高,利用个阵元可估计个信源,且引入实数域处理和无需空间谱搜索,运算量小。计算机仿真验证了该方法的有效性和优越性.

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。

基于ANM的宽带非相干子空间DOA估计方法

针对被动探测系统中,经典的宽带信号波达方位(DOA)估计方法在单快拍下无法获得统计结构,导致无法直接有效估计方位的问题,提出了基于最小原子范数(ANM)来修正传统的宽带非相干子空间(ISM)DOA估计方法。该方法首先将宽带信号划分为若干子带,在每个子带上通过将ANM重构成半正定规划(SDP),构造并恢复出最优的Toeplitz矩阵。该矩阵经过特征分解,能够获取准确的信号子空间和噪声子空间,从而得到误差较小的估计角度;最后将各子带的估计角度均值作为宽带信号方位估计结果。仿真结果和分析表明,所提方法提高了宽带信号的方位估计性能。

波达方向估计中特征空间的信源数估计方法

提出了特征空间法信源数估计方法,它将阵列信号的协方差估计值分别投影到信号的特征子空间和噪声的特征子空间。由于信号子空间与噪声子空间相互正交,易于由表征投影大小的判据值区分信号和噪声的贡献;本方法用的是M×M阶矩阵特征值分解,M为基元数,与波达方向估计用的相同,因此节省大量的计算量;它可以在实数空间中进行运算,进一步减少运算量。进行了数值计算,检验了判据值分布,以及在信源等功率、不等功率和空间相关色噪声等情况下特征空间法的性能。估计方法还用声纳数据进行了检验。所有这些结果均证明本估计方法性能优良。

基于解相干信号的改进空间平滑MUSIC算法

引言 在实际环境中相干信号源是普遍存在的，如信号传输过程中多径现象，或者敌方有意设置的电磁干扰等。相干信号源的检测与估计是空间谱估计种的一个重要的研究方向，当存在多个相干信号源时，这些信号之间可能是不相关的、相关的或相干的。而对于相干信号源来说子空间算法无法估测其来波方向和信号源个数。因为MUSIC，ESPRIT等子空间类算法利用噪声子空间和信号子空间不相关的正交特性来进行DOA估计，而相干信号其噪声子空间和相干信号源信号子空间互相渗透。

一种宽带非相关信号DOA估计的新方法

介绍一种宽带非相关信号DOA估计的新方法(TOPS),该方法利用信号源各频率段噪声子空间和信号子空间的正交关系对信号源的方位进行估计.TOPS算法与宽带聚焦类算法不同点在于,该方法不需要对信号方位进行预估计.仿真显示该算法的分辨力高,在高信噪比条件下估计性能优越.

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.

基于均匀圆阵的相干信源二维角估计方法

论述了一种利用旋转子空间不变技术对相干信源二维角估计的方法。此方法通过对天线阵列进行虚拟平移,相当于将信号矢量进行旋转,从而使相干信号源的协方差矩阵的秩恢复为满秩,达到去相干的目的。该方法解决了均匀圆阵对二维相干源的测向问题。计算机仿真结果证实了该算法的有效性。

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。

基于矢量重构的相干信源测向

传统的解相干方法主要有空间平滑和子空间拟合两类,但这些方法或者阵列利用率低或者计算复杂度高,因此寻求计算量小且阵列利用率高的解相干测向方法有重要意义.该文基于前后向矢量重构理论,提出一种相干信源测向方法.根据信号导向矢量矩阵与信号子空间张成同一空间,充分利用大特征值对应的特征向量,采用前后向矢量重构方法构造列满秩的数据矩阵,利用总体最小二乘?旋转不变子空间算法进行波达方向估计.该方法适用于独立信源和相干信源同时存在的情况,具有良好的实用性,且运算过程简单,计算量小.理论分析和仿真结果表明了所提方法具有优良性能.

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。