一种快速高分辨率的DOA估计方法——FFT-BMUSIC法

基于波束空间的MUSIC(BMUSIC)方法,提出了一种快速的高分辨率波达方向(DOA)估计方法——FFT BMUSIC方法。理论研究和仿真实验均表明,在阵元数一定的情况下,该方法可得到比FFT算法更高的分辨率和比BMUSIC方法更快的速度。

基于FFT和黄金分割的快速DOA估计

针对多重信号分类(MUSIC)算法中的谱峰搜索模块计算量过于庞大,导致工程实践中常常需要牺牲测向精度换取测向实时性的问题,提出一种结合快速傅里叶变换(FFT)和黄金分割法的快速波达角(DOA)估计算法。所提算法首先对协方差矩阵特征分解得到的噪声向量阵取快速傅里叶变换来粗略估波达角方向,然后,用黄金分割法在预估角度范围内对伪谱函数迭代求极值实现DOA的精确估计。理论分析和仿真结果表明,改进算法极大降低了运算复杂度和算法执行时间,且相比以1°为扫描步进的经典MUSIC算法,测向精度有一定的提升,在多信号共存、低信噪比环境下,测向稳定性良好。改进算法可取代经典MUSIC算法中的谱峰搜索模块,在降低MUSIC算法复杂度的同时实现高精度实时测向,具有较好的实用价值。

一种快速DOA估计算法

MUSIC算法需要将天线阵列接收数据的协方差矩阵进行特征分解,并在全空域进行谱峰搜索。该算法具有很高的分辨力、估计精度及稳定性,但是运算量巨大,难以实时实现。通过对等距线阵特点及MUSIC算法的研究,提出了一种无需特征分解和在全空域进行谱峰搜索的快速算法,算法采取降维处理的方法快速估计信号子空间,然后根据基于阵列一次快拍的FFT算法粗略估计的局域信号空间进行谱峰搜索,从而有效降低了算法的计算量,理论分析和计算机仿真结果证明了该算法的有效性。

基于压缩感知的无模糊宽带测向技术

针对宽带侦察接收机提出了一种新的基于压缩感知(compressed sensing,CS)的无模糊测量来波方向方法,采用非均匀阵列的空域欠采样特性及空域谱的稀疏特性,构造无模糊宽带测向的CS模型,利用基追踪降噪算法估计无模糊的空域响应,实现了最小阵元间距都无法满足空域Nyquist采样情况下的方向角无模糊估计,为了提高所提方法对噪声的鲁棒性及多信号处理能力,提出了快速傅里叶变换频域预处理和CS相结合的宽带测向方法,仿真结果验证了所提方法较直接CS方法具有更高的测向精度和更好的鲁棒性。