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。     

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。     

多级维纳滤波测向算法的参考信号优化方法

多级维纳滤波（MSWF）利用接收数据矩阵的正交分解,代替了传统MUSIC算法对协方差矩阵 的特征分解,降低了运算量。为有效提高算法性能,对参考信号的取值进行了研究,发现方 向矩阵的取值对其有很大影响。在参考信号取值结构为阵元接收数据的基础上提出参考信号 取值公式,指出了文中条件下参考信号的最优取值。仿真结果表明,在相同条件下该优化方 法比其他算法有更好的性能,对于提高算法精度具有重要意义。     

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。     

利用矩阵滤波技术估计信号二维波达方向

现有的基于子空间的波达方向估计算法都要求不相关信号源的数目小于阵元数目,但当信号源数目很多时,算法失效.为此,提出了一种具有过载估计能力的二维波达方向估计方法,先利用矩阵滤波技术接收数据进行预处理,使信号子空间限定在一个较小的区域内,把区域外的信号抑制掉,从而减小了有效的信号源数目,然后可以采用现有算法进一步估计二维波达方向.矩阵滤波器的设计过程也可以归结为一个最小二乘问题,效率很高.计算机仿真验证了算法的有效性.     

采用混合核支持向量机的DOA估计

人工神经网络（ANN）进行建模时通常需要准备大量的数据样本,同时网络结构一般都比较复杂;而采用支持向量机（SVM)进行建模时,不同核函数有不同的效果,各有利弊,且选取SVM模型参数的理论支撑尚不完整。为了解决这些问题,提出了一种基于混合核函数的支持向量机来改善来波到达角（DOA）的估计性能,并结合二进制粒子群算法（PSO）来对混合核函数进行参数寻优。该混合核函数由全局核函数和局部核函数构成,提高了SVM的泛化能力和学习能力。首先通过拟合多项式函数,验证了该混合核SVM的有效性。将该方法用于DOA估计建模,在不同信噪比和快拍数下,通过与径向基函数（RBF）神经网络、基于各单一核函数的SVM和MUSIC算法预测结果对比,混合核SVM均方差有所降低,提高了DOA估计的精度且有更好的稳定性。     

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。     

基于PSO-BP神经网络的DOA估计方法

提出利用粒子群算法优化BP神经网络来改善来波到达角估计性能的方法。传统的BP神经网络 易 陷入局部最优,因此采用粒子群算法对网络的权值和阈值进行优化,并将其应用到来波到达 角估计中。所提方法仅利用阵列协方差矩阵的第一行作为来波方位特征,与常用的 协方差矩阵 上三角特征相比,在不损失有效方位信息的基础上使特征维数极大降低。仿真实验 证明：同经典的RBF神经网络方法相比,基于所提方法的神经网络结构更简洁,泛化性能更 好,来波方位估计精度更高。     

基于DOA估计的认知无线网络频谱感知

认知无线电技术中频谱感知性能的优劣直接影响认知通信系统的性能。针对该特点提出了认知无线电网络中基于波达方向（DOA）估计的主用户频谱感知模型,即单主用户多次用户和多主用户多次用户的系统模型,选取基于特征分解的多重信号分类（MUSIC）算法分析两种模型的感知性能,包括虚警概率、漏检概率、最小总错误概率、算法复杂度等,获得了闭值表达式,最后在两种模型下对算法进行了仿真。仿真结果表明：各参数主要影响虚警概率,而漏检概率几乎不受影响,验证了方法的有效性。     

分布式嵌套阵列及其DOA估计

提出了一种分布式嵌套阵列天线结构,由两个相互独立的四级嵌套子阵构成。两个子阵间存在一个基线长度,且满足一定条件。对该阵列天线接收到的信号进行高阶累积量和Khatri-Rao积运算可以得到三个完全相同的均匀直线阵列天线结构。针对新得到的阵列天线结构,使用基于空间平滑技术的双尺度酉旋转不变子空间（ESPRIT）波达方向（DOA）估计算法对信号进行DOA估计。该方法可以有效地提高阵列天线的自由度,进而达到提高估计精度的目地。仿真结果证明了基于所提出阵列天线结构的DOA估计方法的有效性。     

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。     

一种子带分频段信道估计算法

针对当前高速率通信中信道阶数很长导致信道估计和均衡困难的问题,利用子带 滤波器组近似完全重构的特点,提出一种在子带内进行分频段信道估计、在全频带综合信道 参数的估计方法。该方法较全频带信道估计收敛速度快,收敛误差小,能很好适应恶劣的信 道情况。虽然总的计算量大于全频带信道估计,但由于采用并行计算,所以能大大减少运算 时间。仿真试验表明,在重构误差足够小的情况下,子带数目越多,收敛越快,收敛残差比 全频带信道估计小5 dB左右。     

基于IMM-EKF的高动态“北斗”导航信号频率估计算法

高动态环境下的“北斗”导航信号含有较大的多普勒频率及其变化率,传统锁相环（PLL）在跟踪时难以保证较高的跟踪精度。在分析高动态环境下“北斗”信号模型的基础上,提出了一种基于交互式多模型-扩展卡尔曼滤波（IMM-EKF）的自适应滤波算法,对载波相位及其高阶分量进行估计。IMM-EKF采用多个跟踪模型来解决滤波过程中单个模型不准确的问题,并结合改进的Sage-Husa自适应算法,在线估计和修正过程噪声及测量噪声的统计特性,增强了滤波的稳定性。仿真结果表明,IMM-EKF相比于PLL和EKF,估计精度更高,算法稳定性更强。     

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。     

一种最小冗余线阵的目标DOA估计方法

针对目标波达方向(DOA)估计的子空间类算法工程实现上的问题,提出了一种次最小冗余线阵的目标DOA估计方法。该方法应用孔径合成理论和最小冗余线阵理论,在保证阵列孔径等价的前提下,从工程应用的实际问题出发,对次最小冗余线阵的阵元配置进行研究。在分析MUSIC及MMUSIC算法的基础上,对次最小冗余线阵进行仿真。通过与相同孔径的均匀线阵和最小冗余线阵对比表明,次最小冗余线阵与相同孔径的均匀线阵性能相仿,并有更小的计算复杂度,比最小冗余线阵有更大的阵元灵活性,可以解决一般最小冗余线阵不能解决的相干信源的DOA估计问题。     

一种修正的矢量奇异值分解DOA估计算法

在均匀线性阵列模型下,特征矢量奇异值分解算法能够对相干信号进行DOA估计, 但相干和不相关信号同时存在时,算法的估计会出现错误。针对这一问题,提出了一种修正 算法（MESVD）,该算法选取经过加权处理的特征向量来构造矩阵,并利用该矩阵进行子空 间估计。理论分析和数值仿真证明：修正后的算法能够正确估计相干、相关和不相 关信号, 估计性能与空间平滑算法（FBSS）相当。     

基于两次傅里叶变换的时域MUSIC波达方向估计

针对基于频域多重信号分类（MUSIC）的波达方向（DOA）估计方法在有效快拍数较少情况下的不稳定问题,提出了一种基于两次傅里叶变换的时域MUSIC波达方向估计方法。首先,通过傅里叶变换将各阵元接收数据转换为频域数据,并按扫描角度对各阵元数据进行相位补偿;然后,再通过傅里叶变换将补偿后的频域共轭数据转换为时域复解析数据,在时域构建相移后的协方差矩阵;最后利用特征分解求取具有正交特性的噪声子空间,获得扫描方位空间谱,实现对波达方向估计。数值仿真及实测数据处理结果均表明,相比频域MUSIC方法,在一次有效快拍条件下,所提方法可稳定获得具有正交特性的噪声子空间,实现对波达方向估计;稳定性得到了5 dB的改善,背景噪声级和旁瓣级得到了3 dB以上的改善,因此该方法可明显提高目标检测和方位估计性能。     

脉冲实时测向算法的改进设计与实现

针对敌我识别（IFF）信号及战术空中导航（TACAN）信号侦察的需求,在传统相关干 涉仪测向模型基础上,改进设计出一种适合IFF和TACAN脉冲的高精度实时测向模型,并使用 甚高速硬件描述语言（VHDL）在FPGA内部实现。该模型可针对不同长度脉冲进行单脉冲快速 实时测向,可在检测到脉冲前沿后的3 μs内得到测向结果。VHDL的优化编程设计实现以及 工程的实际应用表明了该测向模型的实用性和有效性。