时-空欠采样下多个信号的频率和DOA联合估计

针对时-空欠采样条件下多个入射信号的频率和波达方向(DOA)联合估计问题,提出了基于中国余数定理(CRT)的估计算法。利用稀疏分布的非均匀线阵对同时到达的多个入射信号进行多路的并行欠采样,借助AM估计器的谱校正,得到精确的谱峰位置余数和相位差余数。通过改进的重构多个整数的中国余数定理得到频率的估计值,并且根据该频率估计值和频率估计过程中的谱峰位置余数对多个信号和多组相位差余数进行配对,再通过闭式中国余数定理解决相位模糊问题,完成DOA估计。仿真结果验证了该算法的顽健性和高精度,并且阵列一次并行欠采样的样本同时为频率和DOA估计所用,算法耗时短,表明了其实际工程应用前景。

信号频率和DOA联合估计方法

提出了一种针对均匀线阵的信号频率和DOA(direction of arrival)联合估计的快速算法。通过对采样数据进行分段与合并，构成含频率信息的时延旋转因子，利用ES-PRIT方法可以估计出信号的频率和DOA，不需要进行配对处理和增加任何多余的硬件。计算机仿真试验证实了该方法的有效性。

空时互质采样下栅格失配目标的频率和DOA联合估计

针对空时互质采样下频率和波达方向(DOA,direction-of-arrival)稀疏联合估计中存在的二维栅格失配问题,提出一种栅格失配目标下的频率和DOA联合估计方法。首先对入射信号做空时互质采样,建立虚拟满阵下的二维稀疏恢复模型,然后在以上模型中引入频率栅格失配误差项和角度栅格失配误差项进行二维修正,并给出一种改进的贪婪算法,通过对谱泄露变量联合求解来得到二维栅格失配误差项,最终将栅格失配目标校正到精确位置上。该方法不仅可以提高空频域上的自由度(DOF,degrees of freedom),而且在降低运算量的同时改善了频率和DOA联合估计的精度。仿真结果验证了方法的正确性。

近场源DOA、距离、极化参数及频率联合估计算法

文章研究了近场情况下多信源到达角(DOA)、距离、极化参数及频率的四维参数联合估计问题,建立了近场源在极化域的参数估计模型。文中所考虑的极化敏感阵列由和坐标轴方向一致的偶极子对构成,分别感应x轴方向和y轴方向的电场分量。该算法不需要谱峰搜索,直接给出各参数的闭式解。由于使用了四阶累积量,因此该算法适用于任意高斯噪声环境。仿真结果验证了该文方法的有效性。

基于子空间辨识的DOA和频率联合估计算法

针对阵列信号波达方向(DOA)和频率联合估计计算量大、参数配对较困难等问题,提出了一种基于子空间辨识方法的DOA和频率联合估计算法.该算法构造了一个特殊的状态空间模型,并通过选取辅助矩阵来抑制噪声.由子空间辨识方法得到广义可观测矩阵的估计值,再利用总体最小二乘(TLS)方法得到系统矩阵的估计值,由系统矩阵得到DOA和频率的估计值.该方法具有参数自动配对和计算量小的特点.计算机仿真验证了该算法的有效性.

基于角度修正的频率和波达方向联合估计

为实现相干密集信号的频率和波达方向估计,用参考频率替代真实频率,构建了一种降维稀疏字典,利用压缩感知理论,实现频率和波达方向联合估计;同时针对低信噪比、少快拍数、含有相干信号的复杂场景,给出一种利用SVD优化的方法。通过仿真发现所提算法及其优化算法,可对密集相干信号进行精确的频率和波达方向估计,提高了算法在低信噪比条件下的性能,更加适用于低信噪比、少快拍数场景。

基于稀疏阵列的多带信号频率和到达角联合估计

随着工作频段的不断拓展,传统的基于空时Nyquist采样的多目标源频率和到达角联合估计方法受到阵列孔径和采样速率的约束,提高估计精度往往伴随着较高的硬件成本。为此,基于互质阵列设计了一种十字型空时欠采样接收结构,并结合噪声空间重构、信源相关性配对,提出了一种具备闭式解的频率和到达角的无模糊估计方法。得益于稀疏阵列可有效拓展阵列孔径,所提方法相比基于传统均匀线阵的方法,在相同的硬件资源和较低信噪比条件下即可取得明显的估计精度提升效果。

单矢量水听器二维DOA和频率联合估计算法

基于单矢量水听器,利用时延数据构造两个阵形相同的子阵,运用LS-ESPRIT方法,对信号数据矩阵进行特征值分解,提取其特征值和相应的特征向量中包含的频率和角度信息,从而实现单频窄带信号的二维DOA和频率的联合估计。具有较好的估计精度,无需搜索过程并且能够实现三维参数的自动配对。使用MATLAB进行仿真,与基于单矢量水听器的波达方向矩阵法和基于声压阵的LS-ESPRIT方法进行比较,结果表明,该方法具有较好估计性能。

一种基于高阶累积量的近场源距离、频率和方位联合估计算法

本文提出了一种基于高阶累积量的近场源距离、方位及频率三维参数联合估计方法,该方法利用构造的累积量矩阵的特征分解获得信号子空间,三维参数估计分别由构造的矩阵的特征值直接估计得到,算法计算简单而无需任何搜索且适于任意高斯噪声环境,与现有的方法相比,本文算法由于无需利用阵列的中心对称结构,因而有效的避免了阵列的孔径损失.最后,计算机仿真实验验证了算法的性能.

一种波达方向、频率联合估计快速算法

首先提出了基于 PM(propagator method)方法的波达方向(DOA)、频率联合估计快速算法,给出了PM算子的一个估计,由PM算子构造出一特殊的低维矩阵,其特征值给出频率的估计,进而由估计的频率和相应的特征矢量得到DOA的估计。该算法具有参数自动配对,计算量小的优点,易于在工程应用中实时处理。计算机仿真结果证实了算法的有效性。

近场源距离、频率及到达角联合估计算法

本文提出了一种近场源距离、频率及到达角 (DOA)三维参数联合估计算法 .该算法不需谱峰搜索且各参数自动配对 .由于算法使用了四阶累积量 ,所以适用于任意加性高斯噪声环境 .

一种波束内目标与诱饵DOA联合估计新方法

拖曳式诱饵干扰下目标和诱饵DOA参数的准确估计是导引头实现目标分选的前提条件。波束内目标和诱饵的存在引起雷达回波混叠和观测耦合,导致常规观测提取与参数测量方法失效。通过挖掘雷达接收回波和、差通道信号条件概率分布协方差所包含的未知参数信息,获得了目标和诱饵DOA估计的解析表达式,针对估计求解中所需相对功率比未知的情况,提出了基于干扰检测、雷达测量与目标跟踪信息辅助循环估计相对功率比的DOA二次联合估计方法。不同干扰条件的仿真实验验证了估计方法的有效性。

基于四阶累积量的极化近场源距离、频率及到达角的联合估计算法

研究了由与坐标轴方向一致的偶极子对构成的均匀线阵。使用四阶累积量提出了一种极化近场源距离、频率及到达角(DOA)三维参数联合估计算法。该算法不需谱峰搜索且各参数自动配对,适用于任意加性高斯噪声环境。仿真结果表明,该算法在性能上优于相应的没有利用极化信息的算法。

一种水下多目标方位、频率、距离联合估计新方法

本文提出了一种可在单次回波内同时完成多目标方位、频率、距离 (时延 )三维参数联合估计的高分辨新方法 ,它借用ESPRIT方法的思路构造两个空间子阵 ,通过对其自相关矩阵和互相关矩阵的广义特征分解 ,用特征值估计多目标方位 ,用特征向量估计多目标回波的频率 ,再用估计得到的频率去修正包络时延向量进而得到目标时延估计 .三维参数的配对由特征向量和特征值的对应关系自动完成 .计算机仿真结果表明 ,该方法在较低的信噪比条件下可以实现三维参数的高分辨联合估计 ,而且无需额外的配对算法 .作者还进行了多目标三维参数联合估计的消声水池实验 ,也取得了较好的结果 ,表明该方法对阵列误差有较好的稳健性 ,具有良好的工程应用前景 .

平面阵列下的二维角度和频率联合估计

在均匀面阵列结构基础上提出一种二维角度和频率联合估计新方法.对阵列天线输出的信号进行建模分析,表明阵列接收信号具有平行因子四线性模型特征.利用该模型低秩分解的唯一性条件,从分解得到的矩阵中联合估计出信源的参数.该算法首先利用四线性交替最小二乘算法估计出方向矩阵和频率矩阵,然后利用频率矩阵的Vandermonde特征和方向矩阵的结构特点及最小二乘法计算频率和二维角度.该方法无需谱峰搜索即可实现参数同时估计与配对,与现有的基于三线性分解的算法和ESPRIT算法相比具有更高的估计精度,而且在小样本数情况下也能较好地工作,仿真结果验证了该方法的有效性.

基于单个声矢量传感器的频率方位联合估计

单个声标量传感器不能用来估计目标方位,却可以实现目标方位估计.提出了一种基于ESPRIT算法的单个矢量水听器的频率、方位联合估计算法,该方法可以同时估计3个信号的频率和二维方位,并且参数自动配对,不需增加额外的配对运算,与LS-ESPRIT和TLS-ESPRIT相比,该方法减少了一次特征分解,具有运算工作量小的特点.计算机仿真验证了该方法的有效性.

一种基于高阶累积量的信号频率和到达角联合估计算法

该文研究了一种基于高阶累积量的信号频率和二维到达角联合估计算法。在分析了数据模型和M.C.Dogan等人提出的算法—VESPA之后,本文给出了PRO-ESPRIT方法求解的VESPA.这一方法继承了高阶累积量抑制色高斯噪声的能力以及阵列虚拟扩展能力,用M个阵元的阵列可以分辨M—1个空间信号,同时还可以实现信号频率和到达角的联合估计。数值仿真结果证实了算法的有效性。

任意结构阵列基于高阶累积量的信号频率和二维角联合估计算法

提出了一种基于高阶累积量的信号频率和二维角估计算法。假设阵列中存在 3个特性完全一致的阵元 ,此时使用高阶累积量实现的阵列虚拟展宽相当于存在两个和实际阵列相同的虚拟平移阵列 ,因而在其它阵元位置和响应特性未知的情况下也能实现空间信号频率和二维角估计。推导了使用PRO -ESPRIT算法实现联合估计的过程 ,并给出了相应的信号配对方法 。

频率捷变的相控阵雷达目标多径DOA估计算法

介绍了频率捷变在相控阵雷达目标多径DOA估计中的应用,并采用修正的MUSIC算法(MMU-SIC)以提高多径信号DOA估计性能。频率捷变不仅可以去掉直射信号与反射信号的相关成分,而且可以消除严重的信号对消现象。而修正的MUSIC算法则可以将相关信号源的相关性大大降低,从而改善了传统MUSIC算法对相关信号源的DOA估计性能。

频率和DOA估计的等价性

定义了频率估计和信号到来角估计的信号模型,介绍了基于小波包理论的频率估计,推导了两者的等价性和分辨率的关系,仿真结果验证了频率和DOA估计的一致性。