针对单矢量水听器,将旋转不变技术(estimation of signal parameters via rotational invariance techniques,ESPRIT)等参数估计算法用于直方图统计,并提出了基于单矢量水听器的多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法...针对单矢量水听器,将旋转不变技术(estimation of signal parameters via rotational invariance techniques,ESPRIT)等参数估计算法用于直方图统计,并提出了基于单矢量水听器的多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法,推导出波束形成的功率谱公式和半功率波束宽度公式以及不同声压振速组合情形下定向性能的理论下界,同时也对其他波达方向(direc-tion of arrival,DOA)估计方法进行了总结。理论分析和实验结果表明:ESPRIT等用于直方图统计后能够获取更为全面准确的目标信息;MUSIC算法可获得比最小方差无畸变响应(minimum variance distortionless response,MVDR)更高的分辨率,而且同样满足实时处理要求;MVDR的半功率波束宽度与信噪比大致呈现反比例关系,而常规波束形成(conventional beam-forming,CBF)的半功率波束宽度收敛于131.06°,两者都只与信噪比有关;声能流法等适用于较高信噪比情形,而波束形成和子空间方法的定向精度在较低信噪比情形下仍能接近理论下界,尤其是波束形成具有良好的宽容性;功率谱估计的3种算法具有相同的估计误差边界;各定向算法的时间花销都较小,均可应用于实时系统。展开更多
为了有效辅助跳频(FH)网台分选和信号识别、跟踪,该文用正交偶极子对构造极化敏感阵列,基于空间极化时频分析,在欠定条件下实现了多跳频信号波达方向(Direction Of Arrival,DOA)与极化状态的高效联合估计。首先建立跳频信号的极化敏感...为了有效辅助跳频(FH)网台分选和信号识别、跟踪,该文用正交偶极子对构造极化敏感阵列,基于空间极化时频分析,在欠定条件下实现了多跳频信号波达方向(Direction Of Arrival,DOA)与极化状态的高效联合估计。首先建立跳频信号的极化敏感阵列观察模型,然后根据参考阵元时频分析结果建立各跳信号的空间极化时频分布矩阵,再利用该矩阵中蕴含的信号极化-空域特征信息分别运用线性、二次型空间极化时频以及多项式求根共3种方法实现DOA与极化参数联合估计,最后蒙特卡罗仿真结果验证了该算法的有效性。展开更多
以均匀直线阵和四阶累积量为基础,提出了一种新的空间特征盲估计算法。该算法首先利用阵列输出四阶累积量构造了一种空间特征矩阵,对其作特征分解可以得到各用户的空间特征估计。然后,在空间特征估计基础上,结合前向/共轭后向空间平滑...以均匀直线阵和四阶累积量为基础,提出了一种新的空间特征盲估计算法。该算法首先利用阵列输出四阶累积量构造了一种空间特征矩阵,对其作特征分解可以得到各用户的空间特征估计。然后,在空间特征估计基础上,结合前向/共轭后向空间平滑技术进行了多径波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计。该方法突破了传统MUSIC、ESPRIT等算法的局限,可以利用M阵元估计2M2/3个DOA,且各DOA与信源自动配对。该算法不依赖于信号具体特征,适用于任意加性高斯噪声(如有色噪声)环境。理论分析和仿真结果说明了算法的有效性和鲁棒性。展开更多
由于共形载体曲率的影响,锥面共形阵列中的阵元不仅具有不同指向的方向图,而且具有不同的极化特性,从而使得共形阵列呈现多极化特性。利用锥面共形阵列的多极化特性,针对现有共形阵列下空间超分辨算法对信号极化参数估计缺失这一问题,...由于共形载体曲率的影响,锥面共形阵列中的阵元不仅具有不同指向的方向图,而且具有不同的极化特性,从而使得共形阵列呈现多极化特性。利用锥面共形阵列的多极化特性,针对现有共形阵列下空间超分辨算法对信号极化参数估计缺失这一问题,结合多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法实现了入射信号的极化参数与二维波达方向(direction of arrival,DOA)的联合估计。算法对阵列形式无特殊要求,不需要参数配对;在此基础上进一步对算法的估计性能进行了理论分析与推导,给出了算法多参数估计的克拉美-罗边界(Cramer-Rao bound,CRB)。最后通过计算机仿真验证了算法的有效性。展开更多
This paper is mainly to deal with the problem of direction of arrival(DOA) estimations of multiple narrow-band sources impinging on a uniform linear array under impulsive noise environments. By modeling the impulsive ...This paper is mainly to deal with the problem of direction of arrival(DOA) estimations of multiple narrow-band sources impinging on a uniform linear array under impulsive noise environments. By modeling the impulsive noise as α-stable distribution, new methods which combine the sparse signal representation technique and fractional lower order statistics theory are proposed. In the new algorithms, the fractional lower order statistics vectors of the array output signal are sparsely represented on an overcomplete basis and the DOAs can be effectively estimated by searching the sparsest coefficients. To enhance the robustness performance of the proposed algorithms,the improved algorithms are advanced by eliminating the fractional lower order statistics of the noise from the fractional lower order statistics vector of the array output through a linear transformation. Simulation results have shown the effectiveness of the proposed methods for a wide range of highly impulsive environments.展开更多
文摘针对单矢量水听器,将旋转不变技术(estimation of signal parameters via rotational invariance techniques,ESPRIT)等参数估计算法用于直方图统计,并提出了基于单矢量水听器的多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法,推导出波束形成的功率谱公式和半功率波束宽度公式以及不同声压振速组合情形下定向性能的理论下界,同时也对其他波达方向(direc-tion of arrival,DOA)估计方法进行了总结。理论分析和实验结果表明:ESPRIT等用于直方图统计后能够获取更为全面准确的目标信息;MUSIC算法可获得比最小方差无畸变响应(minimum variance distortionless response,MVDR)更高的分辨率,而且同样满足实时处理要求;MVDR的半功率波束宽度与信噪比大致呈现反比例关系,而常规波束形成(conventional beam-forming,CBF)的半功率波束宽度收敛于131.06°,两者都只与信噪比有关;声能流法等适用于较高信噪比情形,而波束形成和子空间方法的定向精度在较低信噪比情形下仍能接近理论下界,尤其是波束形成具有良好的宽容性;功率谱估计的3种算法具有相同的估计误差边界;各定向算法的时间花销都较小,均可应用于实时系统。
文摘为了有效辅助跳频(FH)网台分选和信号识别、跟踪,该文用正交偶极子对构造极化敏感阵列,基于空间极化时频分析,在欠定条件下实现了多跳频信号波达方向(Direction Of Arrival,DOA)与极化状态的高效联合估计。首先建立跳频信号的极化敏感阵列观察模型,然后根据参考阵元时频分析结果建立各跳信号的空间极化时频分布矩阵,再利用该矩阵中蕴含的信号极化-空域特征信息分别运用线性、二次型空间极化时频以及多项式求根共3种方法实现DOA与极化参数联合估计,最后蒙特卡罗仿真结果验证了该算法的有效性。
文摘以均匀直线阵和四阶累积量为基础,提出了一种新的空间特征盲估计算法。该算法首先利用阵列输出四阶累积量构造了一种空间特征矩阵,对其作特征分解可以得到各用户的空间特征估计。然后,在空间特征估计基础上,结合前向/共轭后向空间平滑技术进行了多径波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计。该方法突破了传统MUSIC、ESPRIT等算法的局限,可以利用M阵元估计2M2/3个DOA,且各DOA与信源自动配对。该算法不依赖于信号具体特征,适用于任意加性高斯噪声(如有色噪声)环境。理论分析和仿真结果说明了算法的有效性和鲁棒性。
文摘由于共形载体曲率的影响,锥面共形阵列中的阵元不仅具有不同指向的方向图,而且具有不同的极化特性,从而使得共形阵列呈现多极化特性。利用锥面共形阵列的多极化特性,针对现有共形阵列下空间超分辨算法对信号极化参数估计缺失这一问题,结合多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法实现了入射信号的极化参数与二维波达方向(direction of arrival,DOA)的联合估计。算法对阵列形式无特殊要求,不需要参数配对;在此基础上进一步对算法的估计性能进行了理论分析与推导,给出了算法多参数估计的克拉美-罗边界(Cramer-Rao bound,CRB)。最后通过计算机仿真验证了算法的有效性。
基金supported in part by the National Natural Science Foundation of China(61301228,61371091)the Fundamental Research Funds for the Central Universities(3132014212)
文摘This paper is mainly to deal with the problem of direction of arrival(DOA) estimations of multiple narrow-band sources impinging on a uniform linear array under impulsive noise environments. By modeling the impulsive noise as α-stable distribution, new methods which combine the sparse signal representation technique and fractional lower order statistics theory are proposed. In the new algorithms, the fractional lower order statistics vectors of the array output signal are sparsely represented on an overcomplete basis and the DOAs can be effectively estimated by searching the sparsest coefficients. To enhance the robustness performance of the proposed algorithms,the improved algorithms are advanced by eliminating the fractional lower order statistics of the noise from the fractional lower order statistics vector of the array output through a linear transformation. Simulation results have shown the effectiveness of the proposed methods for a wide range of highly impulsive environments.
