波达方向

摘要： 当转发式欺骗干扰与真实有用卫星信号间时延较小时,传统基于码相关的时延特征检测欺骗信号的方法就会失效。为此,将欺骗干扰信号和真实卫星信号之间的时延和波达方向作为欺骗信号的识别特征,提出了一种针对小时延欺骗干扰的空时二维联合检测算法。新方法首先检查不同信号的波达方向,然后通过并行多个数字波束形成器进行空间滤波,最后根据码相关器输出检查不同信号延时,最终检测出欺骗信号来向。在对算法检测性能进行分析的基础上,通过MATLAB仿真验证了算法的正确性。

摘要： 针对仅发射分集的多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)雷达在低信噪比(Signal-to-Noise Ratio,SNR)下来波方向(Direction of Arrival,DOA)的估计精度被严重降低的问题,提出了一种改进的多重信号分类(Multiple Signal Classification,MUSIC)方法。改进方法首先引入线性运算代替MUSIC算法的特征值分解,降低算法的计算量;其次,MUSIC算法的空间谱函数在DOA处是断点且趋近于较大值,而求导可以使断点处的峰值更加明显,因此通过对空间谱函数求一阶导数构造一个新的空间谱函数,可以有效的提高低SNR下DOA的估计精度。仿真结果表明,改进算法在低SNR下有效的提高了仅发射分集的MIMO雷达的DOA估计精度。

摘要： 针对非均匀噪声背景下传统非离散化方法在少快拍条件下波达方向(DOA)估计性能恶化的问题,提出基于原子范数最小化和零化滤波器的非离散化参数估计方法.该方法利用参数空间连续性构建基于原子集合的阵列信号稀疏表示模型,将信号协方差矩阵的恢复问题转化为原子?0范数最小化问题.基于信号协方差矩阵的厄米特托普利兹结构和低秩特性,将原子?0范数最小化问题转化为实际可解的基于低秩矩阵近似的半定规划问题,从而恢复信号协方差矩阵.根据零化滤波理论通过求解零化滤波器系数获取DOA参数估计.仿真结果表明,在非均匀噪声和少快拍同时存在条件下,该方法比现有同类方法具有更高的估计精度和鲁棒性.在不同最大噪声功率比条件下,本文方法的均方根误差比现有方法平均减小59.4%.

摘要： 针对主瓣干扰环境下的目标测角问题,提出一种子阵级滑窗的近似联合对角化(JADE)盲源分离的目标测角方法.首先通过子阵合成降低信号处理的维度,减少运算量需求;然后通过滑窗架构实现盲源分离与测角维度的分离,降低抗干扰误差对测角的影响.最后仿真和实测数据的处理结果验证了该方法的有效性和可行性.

摘要： 针对多重信号分类算法(multiple signal classification,MUSIC)在低信噪比、小快拍数或信源角度相近等复杂环境下波达方向(Direction of arrival,DOA)估计性能严重下降这一问题,提出一种新的基于谱函数二阶导数的DOA估计算法。利用MUSIC空间谱函数的二阶导数能在原始波达方向周围产生负峰值的特性,通过对二阶导数空间谱进行负峰值搜索实现DOA估计。实验结果表明,在低信噪比、小快拍数或信源角度接近的情况下,该方法能准确进行DOA估计,且性能明显优于经典MUSIC算法。

摘要： 基于传感器阵列输出模型的稀疏重构,研究了利用单快拍数据进行相干信号波达方向(direction-of-arrival,DOA)估计的问题.定义一个干扰协方差矩阵作为权矩阵,通过加权最小二乘(weighted least squares,WLS)准则的迭代自适应求解,实现单快拍DOA高精度估计算法,简称WLS-IAE算法.详细分析了算法的计算复杂度,并与经典的稀疏估计类算法进行比较.结果 表明作为一种稀疏表示类估计方法,WLS-IAE算法不仅保持了在低信噪比、单快拍、信号相干、信号DOA角度间隔小等非理想条件下的良好估计性能,而且无需选取超参数,计算复杂度更低,具有更强的实时性,适用于快变目标信号DOA的实时跟踪测量,具备潜在的工程实用价值.仿真实验验证了提出算法的有效性.

摘要： 将声矢量传感器阵列参数估计问题与平行因子(Parallel factor,PARAFAC)模型相结合,提出了一种基于快速PARAFAC分解的二维波达方向(Direction of arrival,DOA)估计算法.该算法首先将接收信号构建为PARAFAC模型,然后在数据域对参数矩阵进行初估计,最后利用PARAFAC分解获得信号二维DOA估计.该算法能够应用于任意结构的声矢量传感器阵列,同时能够得到和信源一一匹配的仰角和方位角估计.借助于参数矩阵的初始估计,所提算法收敛速度较快,其计算复杂度大大降低.该算法角度估计性能接近于PARAFAC算法,同时优于借助旋转不变性进行信号参数估计(Estimation of signal parameters via rotational invariance technique,ESPRIT)算法和传播算子(Propagator method,PM)算法.

摘要： 为了提高对多个相干信源波达方向(DOA)估计的精度,利用虚拟阵元思想,提出基于奇异值分解的DOA估计算法.算法利用目标方位在角度空间上的稀疏性,建立稀疏空间的过完备原子库和阵列信号接收模型,将得到的阵列数据在过完备原子库上进行分解,并采用奇异值分解方法对数据进行预处理,通过求取最佳原子实现对目标的估计.通过建立虚拟阵元扩展阵列数量,提高信号估计精度.计算机仿真表明,算法在大噪声背景下对单目标具有准确的估计能力,对多个相干信号源,在低信噪比情况下也有很好的估计性能.

摘要： 波达方向估计是阵列信号处理一个重要的研究分支,广泛地应用于军事及民用领域.基于空域信号自身具备的稀疏性,压缩感知理论为窄带信号波达方向估计提供了一种新的思路.通过本文设计的仿真实验,学生可以建立远场窄带测向模型,并对基于块稀疏算法的窄带测向和相干非相干信号块稀疏混合测向仿真.

摘要： 针对窄带信号模型下的均匀线性阵列测向,提出一种基于空间频率估计的高效快速测向方法,介绍了该方法的测向原理,研究了空间采样率与无模糊入射角估计范围之间的关系,分析了影响测向误差的因素.基于该方法对一种阵列构型下的信号入射角进行了仿真估计.结果表明,利用所提方法可以在采用均匀阵列模型的情况下达到较高的测向精度.

摘要： 卫星信号的波达方向(Direction-of-Arrival,DOA)和分数倍频偏(Fractional Frequency Offset,FFO)对导航接收机改善定位精度、姿态测量和抗干扰接收有重要的作用.然而,GNSS信号的信噪比较低,强干扰会明显影响信号参数估计的精度.本文提出了一种多天线导航接收机DOA和FFO联合估计的新方法.该方法采用两级结构,先通过正交子空间投影抑制强干扰信号的影响,再利用GNSS信号的周期重复性得到具有旋转不变结构的互相关矩阵.通过矩阵分解,可从大特征值和对应的扩展导向矢量处得到配对的FFO和DOA的高精度估计.实验结果表明,与已有方法相较,本文方法有很好的估计性能.

摘要： 本文提出一种基于双L型阵的二维信号波达方向估计的新方法.它首先利用阵列的结构特性计算出6个相关矩阵,然后依此构造2个大矩阵.分别对其进行奇异值分解获得信号子空间,最后利用Esprit算法对俯仰角和方位角进行估计.本文算法无需谱峰搜索,计算量较小,而且能很好地解决参数配对的问题.

摘要： 本文针对非均匀线阵的准稳态(Quasi-Stationary)信号分别提出基于Khatri-Rao子空间方法和求根MUSIC来求解波达方向.求根MUSIC的求根系数分别从噪声子空间和阵元位置中获取.利用NLA(NonuniformLinearArray)构造矩阵G可以将估计信号的自由度增加到Ⅳ(N-1)并且增加阵列的孔径.求根MUSIC方法的性能和MUSIC方法相当,但是它极大的降低了计算的复杂度,并且可以有效地分辨空间上分布很近的信号源.提出的算法与4D-MUSIC方法和KR-ACM方法的仿真说明了提出算法的有效性.

摘要： 短快拍观测下的波达方向估计一直是阵列信号处理的难题.SPICE算法可在短快拍甚至单快拍观测下稳健地拟合协方差,它不需要设定超参数并且具有全局收敛的特性,因而非常适用于在短快拍观测下进行源信号的波达方向估计.本文深入分析了空间阵列信号的数学模型以及SPICE算法的原理,针对源信号的波达方向密集分布的情况,在不同信噪比下进行了数据模拟仿真;仿真实验表明:SPICE算法在信噪比为8dB的环境中仅需要单个快拍数据便可区分多个源信号的波达方向,且能量估计值准确.

摘要： 阵列天线互耦对导向矢量的扰动以及信号相干性对数据协方差矩阵造成的秩损使得基于子空间正交性原理的超分辨波达方向估计(direction-of-arrival,DOA)算法性能恶化甚至失效.针对这一问题,提出一种在相干与非相干信号混合状态下无需阵列互耦补偿的特征矢量平滑DOA估计算法.该算法对部分阵元接收数据的协方差矩阵特征分解,将得到的特征矢量平滑处理后构造等效协方差矩阵,抑制阵列互耦影响的同时完成混合信号DOA估计.在阵列互耦和信号相干性均未知的条件下,正确估计了信号DOA,无需互耦参数估计或补偿.计算机仿真结果验证了算法的有效性.

摘要： 信号处理领域中，远场辐射源的定位问题一直是倍受青睐的重点研究内容。高分辨多重信号分类空间谱估计方法突破了瑞利限，且具有较高的方位估计精度，广泛用于估计阵列接收信号的波达方向。针对来波信号功率不同情形下的波达方向估计问题,构建广义斜投影算子自适应抑制阵列接收数据中非期望方向的接收信号.同时自适应调节空间谱加权系数,平衡强弱信号的空间谱峰.通过干扰抑制和空间谱估计的同步处理,实现了信号源波达方向(direction of arrival,DOA)参量的高分辨估计,且避免了弱信号的空间谱峰被强信号谱峰所遮盖的问题.分析与仿真表明,所提方法对信号功率不同时的DOA估计,特别是弱信号的DOA估计具有较强的鲁棒性,可有效地实现不同方向来波信号的高分辨波达方向估计,且DOA估计方差逼近相应的克拉美罗界(cramér-rao bound,CRB)下限.

摘要： 针对强弱信号邻近时,弱信号的波达方向难以准确估计问题,提出了一种基于伪信号协方差矩阵的强弱邻近信号波达方向估计方法(psmMusic).该方法首先通过重新排序大特征值来构造伪数据相关矩阵,然后对新的相关矩阵进行匹配波束形成,最后与Music谱叠加形成伪空间谱.理论分析与仿真实验表明,所提方法在增强弱信号的同时能够有效抑制强信号,显著提高了分辨强弱信号的能力.

摘要： 在最大似然算法的基础上,本文结合雷达目标波达方向估计的特点,系统分析了多次快拍数据在雷达目标波达方向估计中的积累方法,推导了不同积累方法下进行波达方向估计的理论均方误差,并据此对不同方法的理论性能进行了详细的分析和比较.理论分析表明,在常用的多次快拍数据积累方法中,相干积累方法具有最优的性能,非相干积累方法次之,二进制积累方法性能最差.计算机仿真分析验证了理论分析的正确性.

摘要： 共形阵列受共形载体曲率的影响,呈现多极化特性,在共形阵列天线的波达方向(direction of arrival,DOA)估计的研究中考虑信号的极化参数就显得非常重要,现有共形阵列下空间超分辨率算法常缺失对信号极化参数的估计.针对柱面共形阵列的多极化特性,建立含有入射信号极化参数的柱面共形天线的导向矢量模型,结合MUSIC(multiple signal classification)算法实现了入射信号的极化参数与二维波达方向的联合估计,对阵列形式无特殊要求,不需要参数配对.仿真结果表明,改进方法能有效应用于柱面共形阵的DOA估计,并提高了信号的分辨率.

摘要： 由于当前的分布式信源波达方向和扩展角估计算法的计算复杂度很高,通常需要进行二维谱峰搜索.为了降低计算量,将波达方向估计与扩展角估计分离,利用噪声子空间与方向矢量的正交特性得到波达方向的估计,然后在所得波达方向上进行一维搜索估计扩展角.该方法将二维谱峰搜索问题转换为两个一维搜索问题,在降低计算量的同时,也保证了参数估计的准确性.

摘要： 本发明适用于信号处理技术领域，提供了一种二维波达方向估计方法，包括：获取天线阵列输出的快拍数据；基于加权最小二乘法自适应的构建滤波器对所述快拍数据进行处理，得到所述入射信号复幅值的估计量；基于所述入射信号复幅值的估计量，进行迭代计算得到所述入射信号在指定的二维空间中的能量矩阵；对所述能量矩阵进行二维谱峰搜索，得到所述入射信号的二维波达方向；本发明解决了现有技术中无法在短快拍条件下进行二维波达方向估计的问题，能够利用较少数量的几个快拍，实现对远场窄带信号的方位角和俯仰角的联合估计。

摘要： 本发明适用于阵列信号处理技术领域，提供了一种近场信号源波达方向和波达时间确定方法及装置，所述方法包括：获取预设传感器阵列接收的近场信号源发射的宽带线性调频信号；对宽带线性调频信号进行分数阶傅里叶变换；根据获得的分数阶傅里叶域的宽带线性调频信号确定分数阶傅里叶域时不变的方向向量和波形参数；根据该方向向量、该波形参数和快拍次数，确定各个扫描点的功率；对各个扫描点的功率进行二维谱峰搜索；根据搜索出的功率谱峰确定近场信号源中各个近场信号的波达方向和波达时间。本发明实现了在近场快拍数受限的环境下，近场信号波达方向和波达时间精确估计，不依赖大量快拍，采样时间短，满足实际应用需要。

摘要： 本发明公开了一种基于稀疏贝叶斯学习的MIMO雷达波离方向和波达方向联合估计方法，1：接收到的信号经匹配滤波后，在接收机处的输出表示为y(t)；2：建立二维非均匀采样网格；3：在L快拍情况下，建立基于步骤2网格的离网模型Y；4：设置迭代次数计数变量i＝1，信号的精度向量中各元素初始化为1，噪声精度初始化为α0＝1；5：初始化β和η中各元素为0，固定δ为当前值，更新α0；6：固定α0，β和η为当前值，更新δ；7：固定α0，δ和η为当前值，更新β；8：固定α0，δ和β为当前值，更新η；9：利用7，8中的β和η更新网格10：判断i是否达到上限或δ是否收敛，如都不满足，则i＝i+1，返回5；11：对δ进行谱峰搜索，得到K个极大值点对应的角度，即为目标角度最终估计值。

摘要： 本发明公开一种波达方向估计方法、波达方向估计装置及系统，方法包括：采用天线形成均匀线性阵列，根据阵列信号输入信号建立接收信号模型，确定接收信号矩阵；通过低秩矩阵估计算法对接收信号矩阵进行低秩矩阵逼近，得到低噪低维矩阵；通过低噪低维矩阵的统计参数更新最小均方算法LMS的可变步长，更新迭代计算权向量系数；根据得到的权向量系数计算天线阵列方向图和空间谱，估计信号的波达方向。本发明将接收信号矩阵通过低秩矩阵逼近方法得到低噪低维矩阵，利用低噪低维矩阵的瞬时预测误差和降噪信号功率更新算法的可变步长，由于先进行过降噪预处理，在信噪比低、天线阵列元数少、信号采样数据量少等不利条件下，依然可以保证精确的DOA估计。

摘要： 本发明公开了一种声源波达方向估计模型训练和声源波达方向估计方法，其中声源波达方向估计模型训练方法，包括：获取基于不同声场环境下多种类型的语音特征构建的模型训练数据；将所述模型训练数据输入到目标神经网络模型，对所述目标神经网络模型进行训练，直至模型估计结果满足估计要求，得到声源波达方向估计模型，其中所述目标神经网络模型包括注意力机制模块和特征融合模块。通过使用多种不同类型的语音特征构建的模型训练数据进行模型训练，使得多种不同类型的语音特征可以进行互补，提高了特征维度，继而提高了训练得到的模型估计结果的准确性。

摘要： 本申请公开了一种波达方向估计方法及波达方向估计装置，其中，该波达方向估计方法包括：基于多级维纳滤波器，对阵列天线采集的信号进行降维滤波处理；基于降维滤波处理的过程，确定信号的个数L和噪声子空间；基于预设的方向角搜索范围，确定信号在方向角搜索范围内的导向矢量；基于噪声子空间、导向矢量和MUSIC算法的谱估计公式，计算信号在方向角搜索范围内的空间谱；基于计算得到的各个空间谱的模值，对各个空间谱进行降序排列；将降序排列后的前L个空间谱的坐标确定为信号的波达方向。本申请提供的技术方案有利于降低波达方向估计的运算复杂度。

摘要： 本发明适用于信号处理技术领域，提供了一种二维波达方向估计方法，包括：获取天线阵列输出的快拍数据；基于加权最小二乘法自适应的构建滤波器对所述快拍数据进行处理，得到所述入射信号复幅值的估计量；基于所述入射信号复幅值的估计量，进行迭代计算得到所述入射信号在指定的二维空间中的能量矩阵；对所述能量矩阵进行二维谱峰搜索，得到所述入射信号的二维波达方向；本发明解决了现有技术中无法在短快拍条件下进行二维波达方向估计的问题，能够利用较少数量的几个快拍，实现对远场窄带信号的方位角和俯仰角的联合估计。

摘要： 本发明适用于阵列信号处理技术领域，提供了一种近场信号源波达方向和波达时间确定方法及装置，所述方法包括：获取预设传感器阵列接收的近场信号源发射的宽带线性调频信号；对宽带线性调频信号进行分数阶傅里叶变换；根据获得的分数阶傅里叶域的宽带线性调频信号确定分数阶傅里叶域时不变的方向向量和波形参数；根据该方向向量、该波形参数和快拍次数，确定各个扫描点的功率；对各个扫描点的功率进行二维谱峰搜索；根据搜索出的功率谱峰确定近场信号源中各个近场信号的波达方向和波达时间。本发明实现了在近场快拍数受限的环境下，近场信号波达方向和波达时间精确估计，不依赖大量快拍，采样时间短，满足实际应用需要。

摘要： 本发明公开了一种基于稀疏贝叶斯学习的MIMO雷达波离方向和波达方向联合估计方法，1：接收到的信号经匹配滤波后，在接收机处的输出表示为y(t)；2：建立二维非均匀采样网格；3：在L快拍情况下，建立基于步骤2网格的离网模型Y；4：设置迭代次数计数变量i＝1，信号的精度向量

摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的无线电信号波达方向估计与定位装置，包括无线信号接收系统、数据采集与信号处理系统和综合定位系统；所述无线信号接收系统包括E形排列的四组全向均匀线性阵列天线，用于接收空间无线目标信源发射的电磁波；所述数据采集与信号处理系统用于接收阵列天线输出的信号，对所述信号中包含的脉冲噪声进行处理，并将处理后的信号输入深度学习网络模型，对目标信源进行波达方向估计；所述综合定位系统根据所述数据采集与信号处理系统获得的波达方向估计结果和E型阵列的几何结构实现无线电目标的精确定位。本申请提提高了脉冲噪声环境下无线电目标波达方向估计与定位的精度和鲁棒性。