实值处理具有降低高自由度多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)雷达角度估计大计算量的优势。但受制于阵列的共轭对称性,对于任意阵列结构的双基地MIMO雷达发射角(direction of departure,DOD)和接收角(direction of arr...实值处理具有降低高自由度多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)雷达角度估计大计算量的优势。但受制于阵列的共轭对称性,对于任意阵列结构的双基地MIMO雷达发射角(direction of departure,DOD)和接收角(direction of arrival,DOA)联合估计,若不做附加的预处理则无法实现实值操作,故将常规阵列实值处理的多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)超分辨算法推广至任意阵列结构的双基地MIMO雷达。首先根据MIMO雷达的导向矢量共轭与镜像的对等性,提取接收信号协方差矩阵的实部,并对其进行特征分解得到"目标加倍"的信号子空间及其应对的噪声子空间;然后利用Kronecker积的特性对其进行降维处理,得到搜索区域减半的一维半实值域MUSIC谱,取出目标DOD真值与其镜像代入降维Capon算法来剔除虚拟峰值得到目标DOD估计真值;最后利用特征矢量得到模糊DOA估计值,采用方向余弦差最小范数方法得到目标DOA无模糊估计值。本文算法估计性能与一维搜索复数域MUSIC相当,计算量约降50%,且能够实现DOD和DOA的自动配对。仿真结果证明了该算法的有效性。展开更多
研究了矢量水听器阵利用旋转不变子空间(estimation of signal parameters via rotational invariance technique,ESPRIT)算法估计目标方位的问题,分析了几种处理方式的内在机理,并推导了它们的理论误差公式。针对利用振速分量直接估计...研究了矢量水听器阵利用旋转不变子空间(estimation of signal parameters via rotational invariance technique,ESPRIT)算法估计目标方位的问题,分析了几种处理方式的内在机理,并推导了它们的理论误差公式。针对利用振速分量直接估计方位受声源方位影响较大的问题,提出了一种角度融合的方法来提高方位估计性能。仿真结果表明,理论误差与实际非常吻合,提出的优化融合处理方法提高了目标方位估计的精度,降低了估计误差随方位角度变化波动的程度。展开更多
针对经典二维多重信号分类(Multiple Signal Classification,MUSIC)算法在低信噪比和小快拍数情况下,分辨率受阵列孔径限制的问题,提出了一种改进的基于MUSIC算法的二维测向算法.该方法利用MUSIC谱函数极大值点处对方位角和仰角的二阶...针对经典二维多重信号分类(Multiple Signal Classification,MUSIC)算法在低信噪比和小快拍数情况下,分辨率受阵列孔径限制的问题,提出了一种改进的基于MUSIC算法的二维测向算法.该方法利用MUSIC谱函数极大值点处对方位角和仰角的二阶偏导数小于零的特性,通过对方位角和仰角求二阶偏导,构造了新的空间谱函数.对新的空间谱函数进行谱峰搜索,其负向谱峰所对应的角度就是目标的波达方向(Direction Of Arrival,DOA)估计.理论分析和仿真结果表明,在低信噪比、小快拍数下,该方法对相近信源有更高的角度分辨率和更低的均方根误差,并且可适用于任何阵型.展开更多
为解决最大似然DOA(Direction of Arrival)估计多维非线性搜索计算量大的问题,将布谷鸟搜索算法与最大似然算法相结合,利用布谷鸟搜索算法优化多维非线性的最大似然DOA估计谱函数。在保留布谷鸟搜索算法的主体思想的同时,改进了算法的...为解决最大似然DOA(Direction of Arrival)估计多维非线性搜索计算量大的问题,将布谷鸟搜索算法与最大似然算法相结合,利用布谷鸟搜索算法优化多维非线性的最大似然DOA估计谱函数。在保留布谷鸟搜索算法的主体思想的同时,改进了算法的位置迭代方式,加快了收敛速度。仿真结果表明,改进的布谷鸟搜索算法在DOA估计中具有较好的收敛性,估计性能较好。展开更多
提出了适用于面阵中的基于级联多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)方法的二维波达方向(direction of arrival,DOA)估计算法。该算法仅采用级联的一维搜索即可实现二维DOA的联合估计,避免了经典二维MUSIC算法的复杂计算...提出了适用于面阵中的基于级联多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)方法的二维波达方向(direction of arrival,DOA)估计算法。该算法仅采用级联的一维搜索即可实现二维DOA的联合估计,避免了经典二维MUSIC算法的复杂计算量,复杂度大大降低,同时角度估计性能非常接近经典二维MUSIC算法。此算法可以实现二维角度的自动配对,角度估计性能优于传播算子算法(propagator method,PM)以及借助于旋转不变技术的信号参数估计算法。同时,该算法可以很好地估计出相同方位角(或仰角)的信源。结合算法的高性能及低复杂度,该算法拥有更广泛的适用范围,其优越性得到验证。展开更多
该文针对非等功率信号波达方向(DOA)估计问题,提出一种基于噪声子空间特征值重构(Eigenvalue Reconstruction of Noise Subspace,ERNS)的超分辨算法。算法对接收信号自相关矩阵进行特征值分解,通过重构噪声空间特征值以及引入虚拟信源...该文针对非等功率信号波达方向(DOA)估计问题,提出一种基于噪声子空间特征值重构(Eigenvalue Reconstruction of Noise Subspace,ERNS)的超分辨算法。算法对接收信号自相关矩阵进行特征值分解,通过重构噪声空间特征值以及引入虚拟信源来构造新的接收信号自相关矩阵,对该矩阵进行特征值分解得到新的噪声空间特征值。当虚拟信源与实际信源入射方向相同时,新噪声空间特征值与重构后噪声空间特征值保持不变,利用这一特性来估计信源入射方向。该文给出算法的原理及实现步骤,并通过仿真进行原理验证与性能分析,仿真结果表明与其他子空间算法和MUSIC算法相比,ERNS算法能够提高弱信号估计成功的概率。展开更多
文摘实值处理具有降低高自由度多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)雷达角度估计大计算量的优势。但受制于阵列的共轭对称性,对于任意阵列结构的双基地MIMO雷达发射角(direction of departure,DOD)和接收角(direction of arrival,DOA)联合估计,若不做附加的预处理则无法实现实值操作,故将常规阵列实值处理的多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)超分辨算法推广至任意阵列结构的双基地MIMO雷达。首先根据MIMO雷达的导向矢量共轭与镜像的对等性,提取接收信号协方差矩阵的实部,并对其进行特征分解得到"目标加倍"的信号子空间及其应对的噪声子空间;然后利用Kronecker积的特性对其进行降维处理,得到搜索区域减半的一维半实值域MUSIC谱,取出目标DOD真值与其镜像代入降维Capon算法来剔除虚拟峰值得到目标DOD估计真值;最后利用特征矢量得到模糊DOA估计值,采用方向余弦差最小范数方法得到目标DOA无模糊估计值。本文算法估计性能与一维搜索复数域MUSIC相当,计算量约降50%,且能够实现DOD和DOA的自动配对。仿真结果证明了该算法的有效性。
文摘提出一种基于弹载双均匀圆阵(uniform circular array,UCA)的相干信源二维波达方向(direction ofarrival,DOA)估计算法。算法首先沿轴向对阵列进行虚拟平移,利用空间平滑技术处理数据以恢复协方差矩阵的秩,实现相干信号解相干,再依据轴向双圆阵列的结构特点构造波达方向矩阵,对波达方向矩阵进行特征值分解可得到包含俯仰角信息的特征值和包含俯仰角信息与方位角信息的特征矢量,完成相干信源DOA估计。算法将波达方向矩阵法引入均匀圆阵,估计参数自动配对,同时避免了常规算法的二维谱峰搜索,实时性好。仿真结果表明,与矩阵重构的均匀圆阵旋转不变子空间(uniform circular array-estimation of signal parameters via rotational invariance techniques,UCA-ESPRIT)算法相比,本文算法计算量较小,分辨率高。
文摘研究了矢量水听器阵利用旋转不变子空间(estimation of signal parameters via rotational invariance technique,ESPRIT)算法估计目标方位的问题,分析了几种处理方式的内在机理,并推导了它们的理论误差公式。针对利用振速分量直接估计方位受声源方位影响较大的问题,提出了一种角度融合的方法来提高方位估计性能。仿真结果表明,理论误差与实际非常吻合,提出的优化融合处理方法提高了目标方位估计的精度,降低了估计误差随方位角度变化波动的程度。
文摘针对经典二维多重信号分类(Multiple Signal Classification,MUSIC)算法在低信噪比和小快拍数情况下,分辨率受阵列孔径限制的问题,提出了一种改进的基于MUSIC算法的二维测向算法.该方法利用MUSIC谱函数极大值点处对方位角和仰角的二阶偏导数小于零的特性,通过对方位角和仰角求二阶偏导,构造了新的空间谱函数.对新的空间谱函数进行谱峰搜索,其负向谱峰所对应的角度就是目标的波达方向(Direction Of Arrival,DOA)估计.理论分析和仿真结果表明,在低信噪比、小快拍数下,该方法对相近信源有更高的角度分辨率和更低的均方根误差,并且可适用于任何阵型.
文摘为解决最大似然DOA(Direction of Arrival)估计多维非线性搜索计算量大的问题,将布谷鸟搜索算法与最大似然算法相结合,利用布谷鸟搜索算法优化多维非线性的最大似然DOA估计谱函数。在保留布谷鸟搜索算法的主体思想的同时,改进了算法的位置迭代方式,加快了收敛速度。仿真结果表明,改进的布谷鸟搜索算法在DOA估计中具有较好的收敛性,估计性能较好。
文摘提出了适用于面阵中的基于级联多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)方法的二维波达方向(direction of arrival,DOA)估计算法。该算法仅采用级联的一维搜索即可实现二维DOA的联合估计,避免了经典二维MUSIC算法的复杂计算量,复杂度大大降低,同时角度估计性能非常接近经典二维MUSIC算法。此算法可以实现二维角度的自动配对,角度估计性能优于传播算子算法(propagator method,PM)以及借助于旋转不变技术的信号参数估计算法。同时,该算法可以很好地估计出相同方位角(或仰角)的信源。结合算法的高性能及低复杂度,该算法拥有更广泛的适用范围,其优越性得到验证。
文摘该文针对非等功率信号波达方向(DOA)估计问题,提出一种基于噪声子空间特征值重构(Eigenvalue Reconstruction of Noise Subspace,ERNS)的超分辨算法。算法对接收信号自相关矩阵进行特征值分解,通过重构噪声空间特征值以及引入虚拟信源来构造新的接收信号自相关矩阵,对该矩阵进行特征值分解得到新的噪声空间特征值。当虚拟信源与实际信源入射方向相同时,新噪声空间特征值与重构后噪声空间特征值保持不变,利用这一特性来估计信源入射方向。该文给出算法的原理及实现步骤,并通过仿真进行原理验证与性能分析,仿真结果表明与其他子空间算法和MUSIC算法相比,ERNS算法能够提高弱信号估计成功的概率。
