波达方向估计

摘要： 针对阵列信号处理领域中的超分辨子空间类算法需计算阵列输出的协方差、协方差矩阵的特征分解及进行谱峰搜索得到波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计,计算量较大则实际应用可能受限,提出了一种低计算复杂度的新颖的无需谱峰搜索的DOA估计算法。通过Nyström方法得到逼近的信号子空间,避免了直接对所有阵列输出计算协方差及对其特征分解从而降低了运算量。通过逼近的信号子空间构建低阶的关于DOA的特征多项式方程,对此低阶多项式方程求根得到DOA估计进一步降低了运算量,且不同于现有的DOA估计求根算法。理论分析和仿真结果表明,所提算法有着良好的估计精度及较低的计算复杂度。

摘要： 针对多径环境下米波雷达低仰角目标DOA估计问题,本文提出一种改进的对称和/差波束的低仰角目标DOA估计问题。所提方法利用直达信号和多径信号的对称性,采用对称和/差波束同时接收直达信号和多径信号,并生成误差曲线。通过查表的方式对低仰角目标进行快速DOA估计。与已有超分辨算法和经典对称差波束算法相比,本文方法具有更高的测角性能和更低的运算复杂度,实时性强。计算机仿真实验和实测数据验证表明,这种改进的和/差波束测角算法的有效性和可靠性,有利于提高单脉冲测角技术在实际阵地条件下的阵地适应性。

摘要： 针对极化敏感面阵的极化域-空域联合谱估计,现有的多重信号分类(Multiple Signal Classification,MUSIC)算法需要进行四维谱峰搜索,计算量较大。建立了一种极化参数与空域参数分离的长矢量模型,在此基础上提出了一种基于不等式约束的降维MUSIC算法。利用极化矢量的模值有界性,将联合谱估计问题转化为不等式约束优化问题,在空间域进行谱峰搜索先行估计出信号的波达方向(Direction of Arrival,DOA),进而估计极化相位差和极化幅角。与4D-MUSIC算法相比,所提算法将四维搜索降低至二维,运算量显著降低。计算机仿真实验证明了算法的有效性和高精度性。

摘要： [目的]针对传统的极化敏感阵列的波达方向(DOA)估计算法运算复杂度高、实时性差的问题,提出基于压缩感知的正交偶极子极化敏感阵列结构。[方法]将数据压缩思想应用于阵列结构设计,压缩接收信号矢量维度,减少射频前端链路数量,以控制系统的复杂度,使阵列结构设计具有高度的灵活性。基于结构降维多重信号分类(MUSIC)算法;首先,通过空间谱搜索实现信号的DOA估计;然后,利用拉格朗日乘数法降维;最后,通过解决优化问题获取信号的极化参数信息。[结果]仿真实验表明:采用所提阵列结构及方法在入射信号完全极化且非相干时,可以获得正确的信号DOA和极化参数联合估计;在信噪比(SNR)大于10 dB的环境下,俯仰角均方根误差(RMSE)低于0.05°。[结论]与相同条件下同等通道数的非压缩结构相比,基于压缩感知的正交偶极子阵列参数估计结构的估计精度更高、运算复杂度更低。

摘要： 多重信号分类(Multiple Signal Classification,MUSIC)算法是波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计领域中的经典算法之一,但其谱峰搜索过程的巨大计算量降低了算法的实时性。经典进化算法虽能降低搜索时间,却仅能搜索到一个解,当存在多个入射信号时便无法搜索全部解。为了解决该问题,在粒子群算法的基础上,借鉴小生境思想提出了小生境粒子群算法,利用顺序聚类算法将粒子划分到不同的小生境,并根据小生境的迭代数选择不同搜索策略,兼顾了搜索广度和深度。仿真结果表明,改进粒子群算法在进行多谱峰搜索时能大幅降低搜索时间并搜索到全部解,与同类算法相比具有更高的精度和较少设置参数,其精度可以达到10^(-3),用时可以达到网格搜索的1/7000,在基于MUSIC算法的多个信号DOA估计中有重要的应用价值。

摘要： 随着船舶智能化水平提高,船载远程会议系统对提高应急处理能力、推进船岸一体化网络建设有重要意义,麦克风阵列是保证远程会议系统语音效果和支持多模态交互的重要语音前端。但船舶舱室狭小尺寸一方面导致只能采用小尺寸麦阵,另一方面小舱室导致的强混响以及嘈杂舱室噪声也使传统麦克风阵列算法性能严重下降。考虑船舶舱室复杂环境下小尺寸麦阵DOA估计场景,提出了一种轻量级Mask-DOA估计神经网络模型。该方法在DOA估计神经网络引入Mask算法降低噪声和混响的干扰,并提取增强后的GCC-PHAT作为网络特征,从而在小尺寸麦阵上实现高精度DOA估计。仿真和实验结果表明,所提出的Mask-DOA模型面对复杂的船舶舱室环境更鲁棒,泛化能力更强。

摘要： 经典的空间谱估计方法,如多重信号分离(MUSIC)方法,对噪声敏感,难以在低信噪比环境中有效地进行波达方向估计。为提升在复杂电力环境中的气体绝缘金属封闭开关设备(GIS)击穿定位能力,该文提出了一种基于极化内插的压缩感知波达方向估计方法CSP-DOA。该方法对传声器阵列接收到的数据进行建模,形成多测量矢量模型,结合压缩感知中稀疏重构技术进行波达方向估计;同时,该方法还采用极化内插技术解决了稀疏重构中的费网格问题,进一步提升了波达方向估计精度及计算效率。通过数值模拟对算法的定位效果进行了分析,仿真结果表明CSP-DOA方法对于击穿信号有更好的定位效果。结合可见光图像匹配实现了GIS击穿信源的二维可视化定位,在某高压大厅的GIS模型上进行耐压击穿定位试验研究,试验结果进一步验证了该文方法可较好的应用于GIS的击穿定位。

摘要： 针对传统算法对强干扰背景下相干目标的波达方向(direction of arrival,DOA)估计效率低、精度不高等问题,在构造干扰阻塞矩阵消除特定方向强干扰的基础上,基于局部空间差分算法进行相干目标的DOA估计。首先通过接收信号矩阵的角度信息构造阻塞矩阵来剔除协方差矩阵的强干扰信息,然后利用局部空间差分算法将协方差矩阵划分为若干子阵,从而充分提取有效信息并实现解相干,最后利用线性算子算法完成对目标的DOA估计,避免高复杂度的谱峰搜索。结果表明:该算法有效提高了数据利用率,有较好的解相干效果,能够在不同的信噪比和快拍数条件下获得比传统算法更低的估计偏差和更高的成功概率。

摘要： 针对复杂载体上共形阵列存在多极化接收和遮挡效应的问题,本文提出一种基于方向图矩阵重构导向矢量的改进极化多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法。首先对共形天线阵列进行建模,在获取各个阵元的方位和俯仰分量方向图数据后,将方向图数据分解并重构阵列的导向矢量矩阵,最后结合极化MUSIC算法进行波达方向(direction of arrival,DOA)和极化参数联合估计。相对于理论导向矢量的极化MUSIC算法,本文所提改进算法在解决了遮挡效应的同时具有更高的估计精度,并可有效降低运算量。仿真实验结果验证了这一结论。

摘要： 针对传统均匀直线阵列的相干目标波达方向估计算法的自由度受限于实际阵列阵元数目的问题,提出基于MUSIC算法的单基地发射/接收和协阵列DOA估计方法。该方法将互质MIMO阵列虚拟成等效的和协阵列,找到和协阵列中的连续子阵和半连续子阵,并运用多频操作填补半连续子阵中的孔洞,使之与连续子阵形成一个更长的新连续子阵;然后通过矩阵重构算法解相干,该方法极大地提高了算法的自由度,可以根据目标的个数灵活调整虚拟发射/接收阵元的数量,使复杂度尽可能降低。但该方法涉及到高维矩阵的特征值分解,复杂度仍然很高,因此文中引入传播算子,提出基于传播算子的单基地发射/接收和协阵列DOA估计方法,避免了特征值分解,复杂度得到极大改善。仿真结果证明,该方法对非相干目标的估计能力与前者接近,可用于估计非相干目标以及估计相干目标的大致方向或者判断此时是否有相干目标出现。

摘要： 生物听觉系统被动接收方式中接收阵列没有“工作频率”的概念,只要是能接收到的信号频段,都会被利用于环境和目标感知.因此,常规声纳阵列是否也能不受工作频率/设计频率限制,工作于超宽频段,是一个非常有趣的问题.本文通过分析均匀线阵波束输出在频率-波数空间的信号特征,给出一种基于阵列信号特征的波达方向估计方法,探讨阵列“全频段”处理的可行性.

摘要： 提出了一种基于波束空间的改进投影子空间正交性测试算法,以克服投影子空间正交测试(Test of Orthogonalityof Projected Subspace,TOPS)算法在低信噪比时容易出现伪峰的缺点.通过对TOPS算法中的正交性测试矩阵添加对角修正矩阵,并利用波束空间方法对阵元接收数据进行预处理,从而实现对宽带信号的波达方向估计.仿真结果表明,文中所提出算法与TOPS算法相比,能够抑制波束指向范围内的伪峰,并能提高分辨概率和减少运算量,是一种具有应用前景的新算法.

摘要： 以平面阵为例,对分裂阵半波束处理时参考基元选取进行了讨论,同时对分裂波束相关估计与超短基线阵直接相关时延估计精度进行分析与比较.仿真表明,在基阵有效孔径一致条件下,分裂波束相关性能较优,在低信噪比条件下优势更为明显.

摘要： 以平面阵为例,对分裂阵半波束处理时参考基元选取进行了讨论,同时对分裂波束相关估计与超短基线阵直接相关时延估计精度进行分析与比较.仿真表明,在基阵有效孔径一致条件下,分裂波束相关性能较优,在低信噪比条件下优势更为明显.

摘要： 以平面阵为例,对分裂阵半波束处理时参考基元选取进行了讨论,同时对分裂波束相关估计与超短基线阵直接相关时延估计精度进行分析与比较.仿真表明,在基阵有效孔径一致条件下,分裂波束相关性能较优,在低信噪比条件下优势更为明显.

摘要： 以平面阵为例,对分裂阵半波束处理时参考基元选取进行了讨论,同时对分裂波束相关估计与超短基线阵直接相关时延估计精度进行分析与比较.仿真表明,在基阵有效孔径一致条件下,分裂波束相关性能较优,在低信噪比条件下优势更为明显.

摘要： 以平面阵为例,对分裂阵半波束处理时参考基元选取进行了讨论,同时对分裂波束相关估计与超短基线阵直接相关时延估计精度进行分析与比较.仿真表明,在基阵有效孔径一致条件下,分裂波束相关性能较优,在低信噪比条件下优势更为明显.

摘要： 信号波达方向(DOA:Direction of Arrival)估计是阵列信号处理领域的一个极为关键的研究课题.由于宽带信号有目标回波,携带有大量的有用信息,有利于水下目标的检测与特征提取,宽带信号越来越显示出其突出的地位.本文提出了一种基于共轭梯度法(CG:Conjugate Gradients)的宽带快速子空间估计方法.

摘要： 信号波达方向(DOA:Direction of Arrival)估计是阵列信号处理领域的一个极为关键的研究课题.由于宽带信号有目标回波,携带有大量的有用信息,有利于水下目标的检测与特征提取,宽带信号越来越显示出其突出的地位.本文提出了一种基于共轭梯度法(CG:Conjugate Gradients)的宽带快速子空间估计方法.

摘要： 信号波达方向(DOA:Direction of Arrival)估计是阵列信号处理领域的一个极为关键的研究课题.由于宽带信号有目标回波,携带有大量的有用信息,有利于水下目标的检测与特征提取,宽带信号越来越显示出其突出的地位.本文提出了一种基于共轭梯度法(CG:Conjugate Gradients)的宽带快速子空间估计方法.

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： 本发明公开了一种适用于相干信源估计的无网格波达方向估计方法。首先基于波达方向估计领域的一般性假设，建立了考虑相干信源存在的数学分析模型；其次根据研究问题中噪声设定以及快拍数量情况的不同，基于协方差拟合理论或原子范数去噪理论得出需要求解的半正定规划问题，解得信源的方向频率估计以及无噪快拍信号估计；然后根据所得方向频率估计结果计算相应的阵列流形矩阵，并结合无噪信号快拍的估计值求出信源的最小二乘估计；最后从求得的信源估计值中提取各信源功率的估计值。本发明可以在多项式时间内，准确的估计出各信源的波达方向和功率大小，且适用于各种信噪比和快拍数设定。

摘要： 本发明提出一种基于M估计的低快拍数下波达方向估计方法，包括：步骤1.设置天线阵列并获得所述天线阵列的观测数据矢量；步骤2.计算观测数据矢量在快拍数为T的协方差矩阵；步骤3.对所述样本协方差矩阵进行迹正则化得到迹正则化后的矩阵；步骤4.对迹正则化后的矩阵进行托普利兹校正，得到目标矩阵；步骤5.根据迹正则化后的目标矩阵，计算矩阵收缩估计的收缩系数；步骤6.根据所述收缩目标矩阵和所述收缩系数，构造新的协方差矩阵；步骤7.将新的协方差矩阵重新置为样本协方差矩阵，重复步骤2～步骤6，直到得到最终的估计；步骤8.利用得到的协方差矩阵采用子空间分解的方法计算信号的波达方向。

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： 本发明公开了一种适用于相干信源估计的无网格波达方向估计方法。首先基于波达方向估计领域的一般性假设，建立了考虑相干信源存在的数学分析模型；其次根据研究问题中噪声设定以及快拍数量情况的不同，基于协方差拟合理论或原子范数去噪理论得出需要求解的半正定规划问题，解得信源的方向频率估计以及无噪快拍信号估计；然后根据所得方向频率估计结果计算相应的阵列流形矩阵，并结合无噪信号快拍的估计值求出信源的最小二乘估计；最后从求得的信源估计值中提取各信源功率的估计值。本发明可以在多项式时间内，准确的估计出各信源的波达方向和功率大小，且适用于各种信噪比和快拍数设定。