均匀平面阵下的二维DOA估计与互耦自校正

针对存在互耦效应时均匀平面阵的测向鲁棒性问题,提出了一种基于秩损准则的互耦自校正算法。根据对互耦效应的先验知识,提出的算法只需将受互耦扰动的阵列响应在变换域中重新排列,便可在后续处理中屏蔽掉互耦效应的不利影响,同时也避免了现有工作中存在的阵列孔径损失问题。借助秩损估计原理,在变换域中设计了一种巧妙的计算步骤,使得方位估计的降维操作得以实现;并且,后续还可通过特征分解法得到更精确的互耦系数估计,以进行阵列误差自校正。与现有的研究工作相比,所提算法无论是在估计精度,还是在计算效率上均有着显著的性能优势。     

互耦效应对DOA估计的影响

在均匀线性阵列模型下,结合常规波束形成算法、Capon最小方差无失真响应（MVD R）波束形成算法、MUSIC算法、ESPRIT算法和Root MUSIC算法等几种主要到达角（DOA）估 计算法的原理,分析了互耦效应影响这些算法的作用机理,并利用MATLAB进行了数值仿真。 理论分析和仿真结果表明,互耦效应带来的误差增大了DOA估计算法的估计误差,降低了估 计成功概率,严重影响了算法的性能。     

基于多次观测的机载天线阵列幅相误差自校正方法

针对有源幅相误差校正方法需要已知校正源位置,以及迭代自校正方法依赖初值选取等问题,提出了一种信号源位置未知条件下机载天线阵列幅相误差的自校正方法。所提方法利用机载阵列随机载平台运动过程中的多次观测数据,通过挖掘多组观测数据的特征空间结构,将外辐射源位置和阵列的幅相响应进行分步估计。所提算法在幅相响应的估计过程中,也完成了对辐射源的定位。同时,所提方法对机载平台运动轨迹、阵列具体几何形式均未做特定限制。仿真实验结果表明,当信噪比大于5 dB时,所提算法对阵列幅度误差的估计误差小于0.5 dB,对阵列相位误差的估计误差小于2°,验证了所提算法的有效性。     

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。     

采用局部搜索的二维DOA估计

针对酉旋转不变估计信号参数(Unitary-ESPRIT)算法估计精度较低的问题，提出了一种采用局部搜索实现的非相干信源二维波达方向(2-D DOA)估计方法。该方法首先利用实特征矢量近似值估计导向矩阵,然后利用矩阵Kronecker积性质以及阵列旋转不变特性获得自动配对的角度估计值，降低了2-D DOA初始估计复杂度,实现了对Unitary-ESPRIT算法的改进；接着，采用一维局部搜索法对该初始估计结果进行优化，提高了低信噪比下的2-D DOA估计精度。仿真实验结果表明，相较于传统的Unitary-ESPRIT算法，所提方法在DOA估计精度和成功率上具有明显的优势，特别是在低信噪比以及快拍数较少条件下，因此该方法能够在计算复杂度和估计性能之间取的较好的折中。     

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.     

一种基于矩阵三对角化分解的DOA估计算法

针对DOA（Direction of Arrival）估计在低信噪比的情况下估计性能下降的问题, 根据阵列协方差矩阵共轭对称的特点,采用基于Givens变换的三对角化分解方法对协方 差矩阵进行三对角化,同时利用盖氏(Gerschgorin)圆递推方法准确估计信号子空间的秩, 然后再对三对角 矩阵进行对角化,估计出噪声子空间,利用噪声子空间与导向矢量正交实现波达方向估计, 改善了低信噪比背景下估计的误差性能和稳健性。计算机仿真证明了算法的有效性 。     

干扰条件下的“北斗”信号解扩重构DOA估计

在干扰条件下,卫星导航抗干扰波束形成算法往往需要卫星信号波达方向（Direction-of-Arrival,DOA）的先验信息。但当存在低信噪比信号或主动干扰源时,常规的DOA估计算法性能急剧下降甚至失效。针对此问题,提出了一种被干扰信号压制的低信噪比“北斗”信号的DOA估计算法。该算法首先通过对接收信号进行子空间投影抑制干扰信号,然后对抑制干扰后的信号进行解扩重构处理,最后通过多重信号分类算法完成对“北斗”信号的DOA估计。仿真结果表明,在干扰信号干信比80 dB条件下,“北斗”信号DOA估计误差在5°以内,为下一步进行波束形成计算提供了高精度的入射角信息。     

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。