基于虚拟阵列的非圆信号DOA估计

针对传统的子空间类波达方向（Direction of Arrival,DOA）估计算法只适用于入射信号个数少于天线数的局限性，利用现代通信系统中常用的非圆信号实值特性，提出了一种虚拟阵列多重信号分类法（Virtual Array Based Multiple Signal Classification,VA-MUSIC）。该方法通过对阵列输出信号进行共轭重构和合并，获得虚拟阵列来增加阵列的有效孔径。更进一步，结合空间平滑技术有效地解决了相干信号的DOA估计问题。与传统的MUSIC算法相比，新算法不仅可以增加最大可估计信源数，而且在DOA估计精度、信号源角分辨能力等方面均有明显的优势。计算机仿真验证了该算法的有效性和优越性。     

基于稀疏非均匀COLD阵列的极化信号DOA估计

基于稀疏非均匀COLD(concentered orthogonal loop and dipole)阵列,提出了一种极化信号的DOA(direction-of-arrival)无模糊估计算法.该算法利用了稀疏非均匀COLD阵列的阵元数少和孔径大等特点,因而在阵元数目一定的情况下,可获得较高的DOA估计精度.由于稀疏非均匀COLD阵列可分成电磁环和偶极子两个子阵列,通过分析每个子阵列DOA估计的模糊性,给出了整个稀疏非均匀COLD阵列不发生DOA估计模糊的条件.通过计算机仿真证明了该算法的有效性.     

Khatri-Rao积变换下的离格信号DOA估计

当存在离格信号时，基于稀疏表示的波达角（DOA）估计算法性能损失严重。为解决这个问题，在对接收数据协方差矩阵进行Khatri-Rao积变换的基础上，推导了离格信号网格偏离量与紧邻信号原子系数之间的关系，提出了一种单一离格信号DOA估计方法。为提高对邻近离格信号DOA的估计性能,利用矩阵的广义逆性质提出了基于多原子系数的联合估计方法。仿真实验表明，单一离格信号DOA估计方法在低信噪比下有较好的性能，联合估计方法在高信噪比条件下对邻近离格信号DOA有较高的估计精度，同时所提算法估计性能几乎不受网格划分间距的影响，可以通过增大网格间距降低算法运算量。相关研究对阵列天线DOA估计具有一定的参考价值。     

基于压缩感知DOA估计的稀疏阵列设计

根据格拉姆(Gram)矩阵优化测量矩阵的方法，给出了一种基于压缩感知波达方向（DOA）估计的均匀线阵的稀疏阵列设计方法。该方法不需要对阵列的输出数据进行压缩采样，直接利用稀疏阵列的输出数据，然后利用稀疏恢复算法求解DOA估计信息。实验仿真证明，相比于原均匀线阵，所提方法在阵元数目较少且信噪比较低的情况下具有更好的DOA估计性能。     

采用降秩多级维纳滤波器的二维DOA估计快速算法

针对双平行线阵的二维波达方向（DOA）估计问题,为有效降低计算复杂度,提出了一种基于降秩多级维纳滤波器（MSWF）的快速算法。首先利用MSWF的前向递推实现信号子空间的快速估计,无需估计协方差矩阵和特征分解;然后,通过MUSIC算法对方位角和俯仰角的估计进行分维估计,使二维DOA估计退化为两个一维DOA估计问题,且方位角和俯仰角自动配对,进一步降低了运算量。仿真结果表明,该方法的估计精度优于同样基于双平行线阵提出的波达方向矩阵法（DOAM）,俯仰角兼并时同样适用,计算复杂度低,适用于实时性要求高的应用背景。     

一种对称α稳定分布噪声环境下DOA估计新算法

脉冲噪声环境下波达方向（DOA）估计是阵列信号处理领域一个新兴研究方向。针对α稳定分布噪声环境下经典MUSIC算法性能退化的问题,提出了一种新的基于非线性压缩核函数（NCCF）的DOA估计算法。该算法利用基于NCCF的有界矩阵代替了MUSIC的协方差矩阵,通过对有界矩阵进行特征分解确定信号子空间和噪声子空间,借用MUSIC谱估计公式进行谱峰搜索,得到DOA的估计值。仿真结果表明,NCCF-MUSIC算法运算复杂度较低,相比于基于分数低阶统计量（FLOS）的MUSIC方法和基于广义类相关熵（GCAS）的MUSIC算法,该方法具有更好的准确度和稳定性。     

一种基于四相编码和优化阵列的MIMO STAP实现方法

多输入多输出（MIMO）雷达多信号间正交性和天线阵列结构影响空时自适应处理(STAP)性能。为了提高多信号间正交性,提出了基于遗传算法优化提高四相编码的自相关峰值并降低互相关峰值方法,保证了多发射信号间良好正交性,基本抑制了盲速影响。针对天线阵列稀疏导致盲速、阵元密布导致天线孔径过小的问题,基于最大连续孔径思想,提出了一种优化阵列结构,在不显著增加天线阵列长度和阵元数目条件下,与四相编码信号结合,实现了动目标检测。仿真实验证明,基于四相编码正交信号和收发阵列设计,MIMO STAP可实现良好动目标检测性能。     

多径条件下均匀线阵DOA估计及互耦误差自校正

针对多径信道环境下存在互耦误差的均匀线阵,提出了一种联合波达方向估计及互耦 误差自校正算法。在不改变阵列互耦误差的条件下,首先利用虚拟阵列平移预处理方法,将 相干信源协方差矩阵恢复到满秩。进而利用互耦误差的对称Toeplitz特性,基于子空间原理 构造一代阶函数,采用秩损的方法得到互耦误差条件下的DOA估计及阵列互耦误差。数值仿 真结果表明,该算法具有良好的DOA估计性能与互耦误差自校正性能。     

一种基于非一致响应圆阵的DOA估计改进算法

由于传统波达方向(DOA)估计算法对接收天线阵列的阵元一致性要求高,即幅度和相 位响应要求一致,在工程应用中受到较大限制。针对该问题,结合均匀圆阵的特点,通 过引入阵元幅度和相位不一致因子对传统MUSIC算法的模型加以改进,提出了一种改进的MUS IC算法。该算法降低了阵元的一致性要求,可通过迭代求解的方法来完成对多个信源来波方 向进行估计。仿真和分析结果表明,提出的算法可有效地进行多个目标的DOA估计。     

一种改进的基于传播算子的二维DOA估计算法

针对面阵中的波达方向估计算法复杂度过大的问题，提出了一种改进的基于传播算子的二维面阵波达方向（Direction of Arrival,DOA）估计算法。该改进算法基于面阵平移不变性质，将原始子面阵在X和Y轴上分别平移得到两个子面阵，将两个子面阵相加得到虚拟子面阵，利用原始子阵和虚拟子面阵构造新的信号矢量，基于传播算子算法求出其特征值，特征值中的模值和相位值包含信源的二维角度信息，由此可求出自动配对的二维角度。与基于传播算子的二维DOA估计算法相比，该算法有效降低了运算复杂度，且保持性能相近。仿真实验验证了算法的有效性。     

平面六边形稀疏阵列天线的优化

针对标准的差分进化算法只能处理连续空间的优化问题,提出了一种基于取整策略的差分进化算法。该方法只需要对优化变量进行四舍五入取整,就能够把标准差分进化算法用于稀疏阵列天线方向图优化。将取整策略的差分进化算法应用到六边形平面稀疏天线阵的布阵设计。为了计算六边形阵列天线的方向图,提出在口径中添加虚拟单元的计算模型,把六边形阵列转化为可以实现二维快速傅里叶变换的矩形阵列。以改善阵列峰值副瓣电平为目的进行仿真试验,结果表明,优化后的稀疏天线阵峰值旁瓣电平与采用遗传算法相比改善了4.5~5.1 dB,且具有计算速度快、稳定性好的优点。     

采用遗传算法的MIMO雷达L型阵列稀布优化

针对多输入多输出（MIMO）雷达阵列稀布导致栅瓣效应的问题,研究了L型阵列方向图综合方法。通过在发射和接收阵列的阵元位置中引入随机扰动,同步优化收发阵列,对MIMO雷达Ｌ型阵列等效构造的虚拟矩形平面阵列进行二维方向图综合,并且对遗传算法的变异算子进行改进,提高全局搜索性,从而有效抑制栅瓣,降低二维合成方向图中方位维和俯仰维的峰值旁瓣电平。仿真实验证明了所提算法的有效性。     

高斯白噪声下L阵二维波达方向快速估计

针对L型阵列,提出一种在高斯白噪声环境下的二维波达方向(DOA)快速估计方法。首先利用阵列结构特点构建两个互协方差矩阵,同时实现了噪声分量的有效抑制,再依据协方差矩阵的性质构造了波达方向矩阵。对该矩阵进行一次特征分解即可分别得到包含方位角和俯仰角信息的方向矢量和方向元素,实现二维DOA估计。该算法避免了传统算法的谱峰搜索或大矩阵构造及其特征分解过程,计算量小,且参数自动配对。仿真结果表明,该算法在低性噪比和少快拍下的估计精度与2D ESPRIT算法近似,但计算复杂度大幅降低,适用于实时性高的工程应用背景。     

导航卫星阵列天线的快速现场系统校准算法

阵列天线接收处理全球卫星导航信号时,由于天线和射频前端的非理想性,会在不同方向卫星信号中引入不同的载波相位偏差,从而破坏卫星导航接收机距离观测量准确性。针对此问题,提出了一种易实现的卫星导航阵列天线的快速现场系统校准算法。校准过程分为通道校准和天线校准：通过开机和周期进行的通道校准实现阵列天线接收射频前端的通道响应测量;通过与接收处理不同卫星基带数据的数字接收机配合,实现阵列天线的现场阵列流形矢量校准。仿真验证了所提校准算法的正确性和有效性。     

基于遗传算法的圆形天线阵波束成形算法

将基于GA(遗传算法)的波束成形算法应用于二维圆形天线阵,研究了算法在解决抑制多个窄角度强干扰问题时的性能;同时提出了一种改进的二进制编码方法,该方法引入了若干参数用以方便地控制解的精度和搜索空间。仿真结果表明,算法可以使得天线阵在主波束对准有用信号的同时,有效地抑制多个强干扰。文中建立的模型适用于卫星通信抗空间恶意干扰问题。     

一种基于简化极化敏感阵列的APES波束形成算法

为了有效降低极化敏感阵列各共点分量之间互耦的相互影响,进一步提高极化阵列的滤波性能,基于新的阵列模型提出了幅度相位估计（APES）波束形成算法。首先,给出了简化极化阵列的布阵模型和接收信号模型;然后,针对简化极化阵列给出了极化APES波束形成算法的详细理论推导,得到了最优权向量的表达式;最后,通过仿真实验验证了极化APES在波束形成方面的有效性。仿真结果表明该算法在强期望信号功率、低采样快拍数或是存在相干干扰的情况下都具有稳定的波束图。     

基于粒子群优化的数字波束形成算法

波束形成的加权系数求解是一个优化过程,现有算法大多经过多次迭代,计算量大,实现复杂。为降低波束形成算法复杂度,将粒子群优化原理应用于数字波束形成中,提出了基于粒子群优化的自适应数字波束形成算法。该算法将每一组权值作为一个粒子,将阵列加权和的输出信号与干扰噪声比(SINR)作为适应度函数,通过比较各个粒子的适应度值,进行迭代搜索得到最优解。该算法可使天线阵在主波束对准有用信号,同时能有效抑制两个以上的干扰,且对阵列通道误差有较好的稳健性。计算机仿真验证了算法的有效性。     

基于循环特性的均匀圆阵快速空间谱计算

针对在阵元数多、分辨率要求高的情况下，基于均匀圆阵的空间谱直接计算方法存在计算量大、实时性差的缺点，利用循环矩阵、离散傅里叶变换、卷积运算之间的内在联系，提出了一种快速空间谱计算方法。仿真结果表明，在保持测向性能完全一致的情况下，所提快速算法降低空间谱计算过程中角度搜索阶段的计算量随阵元数增加而增加；且在相同计算量条件下，所提快速算方法可以用于更高精度和分辨率的角度搜索。     

平面稀疏阵列天线的约束优化设计

针对有阵元数和阵列口径约束的矩形平面稀疏阵天线的综合问题,提出了一种基于整数编码的差分进化算法。该方法以每个阵元的栅格位置编号作为设计变量,使阵列的稀疏率满足约束条件,避免了优化过程中的不可行解,还减少了优化变量的个数。为了加速优化过程,采用快速傅里叶变化计算阵列的方向图。以改善阵列峰值副瓣电平为目的进行仿真试验,结果表明：优化后的稀疏天线阵峰值旁瓣电平比现有方法相比改善了1.2~1.7 dB,且具有收敛性和稳定性好的优点。