A direction-of-arrival （DOA） estimation algorithm based on direct data domain （D3） approach is presented. This method can accuracy estimate DOA using one snapshot modified data, called the temporal and spatial two...A direction-of-arrival （DOA） estimation algorithm based on direct data domain （D3） approach is presented. This method can accuracy estimate DOA using one snapshot modified data, called the temporal and spatial two-dimensional vector reconstruction （TSR） method. The key idea is to apply the D3 approach which can extract the signal of given frequency but null out other frequency signals in temporal domain. Then the spatial vector reconstruction processing is used to estimate the angle of the spatial coherent signal source based on extract signal data. Compared with the common temporal and spatial processing approach, the TSR method has a lower computational load, higher real-time performance, robustness and angular accuracy of DOA. The proposed algorithm can be directly applied to the phased array radar of coherent pulses. Simulation results demonstrate the performance of the proposed technique.展开更多
This paper extends the Non-Circular MUltiple SIgnal Classification(MUSIC)(NC-MUSIC) method for the common array geometries including Uniform Circular Arrays(UCAs) and Uniform Rectangular Arrays(URAs),which enables the...This paper extends the Non-Circular MUltiple SIgnal Classification(MUSIC)(NC-MUSIC) method for the common array geometries including Uniform Circular Arrays(UCAs) and Uniform Rectangular Arrays(URAs),which enables the algorithm to estimate 2-D Direction Of Arrival(DOA).A comparison between UCAs and URAs of NC-MUSIC is made in this paper.The simulations show that the NC-MUSIC method doubles the maximum estimation number of standard MUSIC.Using non-circular signals,the performance of URAs is improved remarkably while the improvement of UCAs is not so significantly.Moreover,the influence of arrays structures on the NC-MUSIC method is discussed.展开更多
针对常用锥面载体的单曲率特性,结合合理的阵元布局和利用非圆信号非零椭圆协方差特性,提出一种锥面共形阵列天线非圆信号盲极化二维波达方向(two dimensional-direction of arrival,2D-DOA)估计方法。该方法基于非圆-旋转不变子空间(no...针对常用锥面载体的单曲率特性,结合合理的阵元布局和利用非圆信号非零椭圆协方差特性,提出一种锥面共形阵列天线非圆信号盲极化二维波达方向(two dimensional-direction of arrival,2D-DOA)估计方法。该方法基于非圆-旋转不变子空间(non-circular estimation of signal parameters via rotation invariant technique,NC-ESPRIT),充分利用非圆信号的阵列扩展性,将DOA与极化参数去耦合,在此基础上,对俯仰与方位角度参数分维处理,在未知极化参数的情况下,实现了2D的分维估计。针对相干源情况,推导了锥面共形阵列非圆信号解相干空间平滑算法,通过解相干预处理,保证了所提算法对相干信号的适用性,扩展了算法的应用范围。计算机仿真实验表明,所提方法在信噪比较低(小于10dB)时,较之已有算法大大提升了DOA估计精度,达到了较好的效果。展开更多
针对传统联合估计方法计算量大、需要多维谱峰搜索的问题,该文提出了一种基于垂直阵列结构的任意初始相位非圆信号2维DOA(Direction Of Arrival)和初相联合估计方法,利用垂直阵列特点,将3维参数估计问题转化为可并行处理的3个2维参数估...针对传统联合估计方法计算量大、需要多维谱峰搜索的问题,该文提出了一种基于垂直阵列结构的任意初始相位非圆信号2维DOA(Direction Of Arrival)和初相联合估计方法,利用垂直阵列特点,将3维参数估计问题转化为可并行处理的3个2维参数估计,在每一个子阵上,同时使用噪声子空间正交性和信号子空间旋转不变性,将2维参数估计进一步转化为1维估计问题,最终只需要对扩展协方差矩阵进行一次特征分解即可实现2维DOA和初相的联合估计及自动配对。该方法适用于空间信源处于过载的情形和低信噪比、短快拍环境,可估计信源数为2(M-1)。数值仿真验证了该算法的有效性。展开更多
直接将压缩感知(compressed sensing,CS)思想应用到相干信源二维波达方向(direction of arrival,DOA)估计中会带来高计算复杂度的问题。为了解决这一问题,提出了一种基于降维稀疏重构的二维DOA估计方法,该方法利用特殊阵列结构将二维冗...直接将压缩感知(compressed sensing,CS)思想应用到相干信源二维波达方向(direction of arrival,DOA)估计中会带来高计算复杂度的问题。为了解决这一问题,提出了一种基于降维稀疏重构的二维DOA估计方法,该方法利用特殊阵列结构将二维冗余字典构建问题转化为一维冗余字典的构建,同时提出了一种基于子字典空间谱重构的配对算法,从而在极大降低算法计算复杂度的同时,提高了配对成功概率。仿真结果表明,该方法对相干信源具有接近于克拉美罗下界(Cramér-Rao lower bound,CRLB)的估计性能,即使是在低信噪比、少快拍数和小角度间隔的情况下,仍有良好的估计性能。展开更多
为利用互质结构进行二维高精度波达方向(direction of arrival,DOA)估计,设计了双平行互质阵列,提出了构建非均匀虚拟阵列的失配处理贝叶斯学习方法,最大限度扩展了测向自由度的同时,降低了网格失配对DOA估计精度的影响。首先,对平行互...为利用互质结构进行二维高精度波达方向(direction of arrival,DOA)估计,设计了双平行互质阵列,提出了构建非均匀虚拟阵列的失配处理贝叶斯学习方法,最大限度扩展了测向自由度的同时,降低了网格失配对DOA估计精度的影响。首先,对平行互质阵列进行垂直方向扩展构建了双平行互质阵列;其次,进行了非均匀虚拟阵列扩展,利用稀疏贝叶斯学习进行稀疏重构;然后,利用到达角相邻网格的能量关系,通过泰勒展开,进行了低复杂度的失配处理;最后,提出剔除规则和选择规则,融合两个方向子阵的估计结果。理论分析和仿真实验证明了所提阵列和DOA估计方法的有效性。展开更多
根据均匀圆阵阵列结构的特点,提出一种利用相邻阵元间相位差进行二维波达方向(direction of ar-rival,DOA)估计的方法。分析了均匀圆阵相邻阵元间接收信号相位差的变化规律,得出了其与入射信号的方位角和俯仰角的对应关系,在此基础上推...根据均匀圆阵阵列结构的特点,提出一种利用相邻阵元间相位差进行二维波达方向(direction of ar-rival,DOA)估计的方法。分析了均匀圆阵相邻阵元间接收信号相位差的变化规律,得出了其与入射信号的方位角和俯仰角的对应关系,在此基础上推导出入射信号方位角和俯仰角的闭式解。同时,针对相位差测量中存在相位模糊的问题,提出一种循环搜索算法有效地实现了相位差的解模糊,极大地提高了利用相位差进行DOA估计的稳健性和适用范围。理论分析和仿真结果表明,该二维DOA估计方法可以在存在相位模糊的情况下稳健有效地工作。展开更多
针对高频地波雷达(high frequency surface wave radar,HFSWR)目标角度估计问题,提出了一种基于压缩感知(compressive sensing,CS)的距离多普勒(range-Doppler,RD)域单快拍二维波达方向(direction of arrival,DOA)估计方法。分析了在RD...针对高频地波雷达(high frequency surface wave radar,HFSWR)目标角度估计问题,提出了一种基于压缩感知(compressive sensing,CS)的距离多普勒(range-Doppler,RD)域单快拍二维波达方向(direction of arrival,DOA)估计方法。分析了在RD域进行DOA估计的理论可行性及单快拍处理的优势;基于子空间追踪思想提出了一种针对L型阵列的二维DOA估计降维后的角度配对和修正方法,在低信噪比和目标回波幅度接近的情况下仍能保证完成正确的匹配并消除无效的角度组合,从而实现精确的二维DOA估计和目标空域分辨。仿真结果和高频地波雷达实测数据的处理结果分别验证了其性能优势和有效性。展开更多
针对常规十字阵子阵间互耦不易处理这一问题,设计一种立体十字型阵列,并在该阵列基础上,提出立体十字型互耦阵列传播算子(propagation method for tridimensional cross array in presence of mutual coupling,TCA-MC-PM)算法。该算法...针对常规十字阵子阵间互耦不易处理这一问题,设计一种立体十字型阵列,并在该阵列基础上,提出立体十字型互耦阵列传播算子(propagation method for tridimensional cross array in presence of mutual coupling,TCA-MC-PM)算法。该算法首先分别从子阵中选取部分合适阵元构成阵列,将理想导向向量与互耦系数剥离,利用信号子空间与理想导向向量张成同一空间这一关系估计方位角与俯仰角,接着通过子空间与秩损原理估算互耦系数,最后利用整个阵列的空间谱函数完成方位角和俯仰角的配对。在此过程中涉及的子空间都以阵列的传播算子构建,可避免特征分解,降低运算量。仿真表明,本文提出的算法不涉及空间谱搜索,运算量小,有效抑制互耦影响,测量精度高。展开更多
结合干涉雷达的天线结构和二维波达方向(direction of arrival,DOA)估计方法,提出一种基于二维干涉式幅相估计的分布式相参阵盲DOA估计算法。利用二维干涉式幅相估计算法的空间谱和模型阶数选择准则获得目标个数和目标方向余弦的粗估计...结合干涉雷达的天线结构和二维波达方向(direction of arrival,DOA)估计方法,提出一种基于二维干涉式幅相估计的分布式相参阵盲DOA估计算法。利用二维干涉式幅相估计算法的空间谱和模型阶数选择准则获得目标个数和目标方向余弦的粗估计;使用子阵间的相位中心偏移来获得目标方向余弦的精估计;针对分布孔径带来的测角模糊问题,采用双尺度解模糊算法实现分布式阵列的高精度方向估计。仿真结果验证了分布式相参阵的高精度测角性能及所提算法的有效性,也验证了分布阵DOA估计中存在基线模糊门限。展开更多
二维波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计是智能天线技术中的一个关键问题.在低信噪比、低快拍数条件下,常规DOA估计算法的性能会严重下降.针对此问题,提出了一种基于均匀面阵的酉ESPRIT算法.算法将复矩阵转化为实矩阵计算,使运算...二维波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计是智能天线技术中的一个关键问题.在低信噪比、低快拍数条件下,常规DOA估计算法的性能会严重下降.针对此问题,提出了一种基于均匀面阵的酉ESPRIT算法.算法将复矩阵转化为实矩阵计算,使运算复杂程度简化,估计精度提高,且可实现参数自动配对,是一种比较高效的DOA估计算法.计算机仿真结果表明了所提算法在测向性能方面比常规DOA估计算法有更好的估计性能,且在低信噪比和低快拍数条件下估计性能不受影响,同时具有更小的运算量.展开更多
针对传统高分辨率谱估计法估计远场声源波达方向(Direction of arrival,DOA)时计算量大、对相干信号估计失准的问题,本文提出一种改进的基于圆形麦克风阵列和四阶累积量的声源二维DOA估计算法。该算法结合了圆阵定位无死角的优势和矩阵...针对传统高分辨率谱估计法估计远场声源波达方向(Direction of arrival,DOA)时计算量大、对相干信号估计失准的问题,本文提出一种改进的基于圆形麦克风阵列和四阶累积量的声源二维DOA估计算法。该算法结合了圆阵定位无死角的优势和矩阵虚拟扩展获得更多声源定位信息的长处。首先利用模式空间变换将均匀圆形阵列(Uniform circular array,UCA)虚拟化成2K+1个均匀线性阵列(Uniform linear array,ULA),并应用空间平滑技术将虚拟线性阵列划分成L个子阵;接着利用四阶累积构造方法提取有效阵元信息并去掉冗余数据,通过重构矩阵得到新的接收数据;最后通过MUSIClike算法搜索谱峰获得声源信号的方位角和俯仰角。仿真结果表明:在信噪比(Signal‑to‑noise ratio,SNR)较低时,相比传统的高分辨谱估计算法,本文算法可实现对远场相干信号的高精度估计;同时本文算法也具有更低的均方根误差性能,且能有效减少运行时间。展开更多
文摘A direction-of-arrival （DOA） estimation algorithm based on direct data domain （D3） approach is presented. This method can accuracy estimate DOA using one snapshot modified data, called the temporal and spatial two-dimensional vector reconstruction （TSR） method. The key idea is to apply the D3 approach which can extract the signal of given frequency but null out other frequency signals in temporal domain. Then the spatial vector reconstruction processing is used to estimate the angle of the spatial coherent signal source based on extract signal data. Compared with the common temporal and spatial processing approach, the TSR method has a lower computational load, higher real-time performance, robustness and angular accuracy of DOA. The proposed algorithm can be directly applied to the phased array radar of coherent pulses. Simulation results demonstrate the performance of the proposed technique.
文摘This paper extends the Non-Circular MUltiple SIgnal Classification(MUSIC)(NC-MUSIC) method for the common array geometries including Uniform Circular Arrays(UCAs) and Uniform Rectangular Arrays(URAs),which enables the algorithm to estimate 2-D Direction Of Arrival(DOA).A comparison between UCAs and URAs of NC-MUSIC is made in this paper.The simulations show that the NC-MUSIC method doubles the maximum estimation number of standard MUSIC.Using non-circular signals,the performance of URAs is improved remarkably while the improvement of UCAs is not so significantly.Moreover,the influence of arrays structures on the NC-MUSIC method is discussed.
文摘针对常用锥面载体的单曲率特性,结合合理的阵元布局和利用非圆信号非零椭圆协方差特性,提出一种锥面共形阵列天线非圆信号盲极化二维波达方向(two dimensional-direction of arrival,2D-DOA)估计方法。该方法基于非圆-旋转不变子空间(non-circular estimation of signal parameters via rotation invariant technique,NC-ESPRIT),充分利用非圆信号的阵列扩展性,将DOA与极化参数去耦合,在此基础上,对俯仰与方位角度参数分维处理,在未知极化参数的情况下,实现了2D的分维估计。针对相干源情况,推导了锥面共形阵列非圆信号解相干空间平滑算法,通过解相干预处理,保证了所提算法对相干信号的适用性,扩展了算法的应用范围。计算机仿真实验表明,所提方法在信噪比较低(小于10dB)时,较之已有算法大大提升了DOA估计精度,达到了较好的效果。
文摘针对传统联合估计方法计算量大、需要多维谱峰搜索的问题,该文提出了一种基于垂直阵列结构的任意初始相位非圆信号2维DOA(Direction Of Arrival)和初相联合估计方法,利用垂直阵列特点,将3维参数估计问题转化为可并行处理的3个2维参数估计,在每一个子阵上,同时使用噪声子空间正交性和信号子空间旋转不变性,将2维参数估计进一步转化为1维估计问题,最终只需要对扩展协方差矩阵进行一次特征分解即可实现2维DOA和初相的联合估计及自动配对。该方法适用于空间信源处于过载的情形和低信噪比、短快拍环境,可估计信源数为2(M-1)。数值仿真验证了该算法的有效性。
文摘为利用互质结构进行二维高精度波达方向(direction of arrival,DOA)估计,设计了双平行互质阵列,提出了构建非均匀虚拟阵列的失配处理贝叶斯学习方法,最大限度扩展了测向自由度的同时,降低了网格失配对DOA估计精度的影响。首先,对平行互质阵列进行垂直方向扩展构建了双平行互质阵列;其次,进行了非均匀虚拟阵列扩展,利用稀疏贝叶斯学习进行稀疏重构;然后,利用到达角相邻网格的能量关系,通过泰勒展开,进行了低复杂度的失配处理;最后,提出剔除规则和选择规则,融合两个方向子阵的估计结果。理论分析和仿真实验证明了所提阵列和DOA估计方法的有效性。
文摘根据均匀圆阵阵列结构的特点,提出一种利用相邻阵元间相位差进行二维波达方向(direction of ar-rival,DOA)估计的方法。分析了均匀圆阵相邻阵元间接收信号相位差的变化规律,得出了其与入射信号的方位角和俯仰角的对应关系,在此基础上推导出入射信号方位角和俯仰角的闭式解。同时,针对相位差测量中存在相位模糊的问题,提出一种循环搜索算法有效地实现了相位差的解模糊,极大地提高了利用相位差进行DOA估计的稳健性和适用范围。理论分析和仿真结果表明,该二维DOA估计方法可以在存在相位模糊的情况下稳健有效地工作。
文摘针对高频地波雷达(high frequency surface wave radar,HFSWR)目标角度估计问题,提出了一种基于压缩感知(compressive sensing,CS)的距离多普勒(range-Doppler,RD)域单快拍二维波达方向(direction of arrival,DOA)估计方法。分析了在RD域进行DOA估计的理论可行性及单快拍处理的优势;基于子空间追踪思想提出了一种针对L型阵列的二维DOA估计降维后的角度配对和修正方法,在低信噪比和目标回波幅度接近的情况下仍能保证完成正确的匹配并消除无效的角度组合,从而实现精确的二维DOA估计和目标空域分辨。仿真结果和高频地波雷达实测数据的处理结果分别验证了其性能优势和有效性。
文摘针对常规十字阵子阵间互耦不易处理这一问题,设计一种立体十字型阵列,并在该阵列基础上,提出立体十字型互耦阵列传播算子(propagation method for tridimensional cross array in presence of mutual coupling,TCA-MC-PM)算法。该算法首先分别从子阵中选取部分合适阵元构成阵列,将理想导向向量与互耦系数剥离,利用信号子空间与理想导向向量张成同一空间这一关系估计方位角与俯仰角,接着通过子空间与秩损原理估算互耦系数,最后利用整个阵列的空间谱函数完成方位角和俯仰角的配对。在此过程中涉及的子空间都以阵列的传播算子构建,可避免特征分解,降低运算量。仿真表明,本文提出的算法不涉及空间谱搜索,运算量小,有效抑制互耦影响,测量精度高。
文摘结合干涉雷达的天线结构和二维波达方向(direction of arrival,DOA)估计方法,提出一种基于二维干涉式幅相估计的分布式相参阵盲DOA估计算法。利用二维干涉式幅相估计算法的空间谱和模型阶数选择准则获得目标个数和目标方向余弦的粗估计;使用子阵间的相位中心偏移来获得目标方向余弦的精估计;针对分布孔径带来的测角模糊问题,采用双尺度解模糊算法实现分布式阵列的高精度方向估计。仿真结果验证了分布式相参阵的高精度测角性能及所提算法的有效性,也验证了分布阵DOA估计中存在基线模糊门限。
文摘二维波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计是智能天线技术中的一个关键问题.在低信噪比、低快拍数条件下,常规DOA估计算法的性能会严重下降.针对此问题,提出了一种基于均匀面阵的酉ESPRIT算法.算法将复矩阵转化为实矩阵计算,使运算复杂程度简化,估计精度提高,且可实现参数自动配对,是一种比较高效的DOA估计算法.计算机仿真结果表明了所提算法在测向性能方面比常规DOA估计算法有更好的估计性能,且在低信噪比和低快拍数条件下估计性能不受影响,同时具有更小的运算量.
文摘针对传统高分辨率谱估计法估计远场声源波达方向(Direction of arrival,DOA)时计算量大、对相干信号估计失准的问题,本文提出一种改进的基于圆形麦克风阵列和四阶累积量的声源二维DOA估计算法。该算法结合了圆阵定位无死角的优势和矩阵虚拟扩展获得更多声源定位信息的长处。首先利用模式空间变换将均匀圆形阵列(Uniform circular array,UCA)虚拟化成2K+1个均匀线性阵列(Uniform linear array,ULA),并应用空间平滑技术将虚拟线性阵列划分成L个子阵;接着利用四阶累积构造方法提取有效阵元信息并去掉冗余数据,通过重构矩阵得到新的接收数据;最后通过MUSIClike算法搜索谱峰获得声源信号的方位角和俯仰角。仿真结果表明:在信噪比(Signal‑to‑noise ratio,SNR)较低时,相比传统的高分辨谱估计算法,本文算法可实现对远场相干信号的高精度估计;同时本文算法也具有更低的均方根误差性能,且能有效减少运行时间。
