到达角估计

摘要： 针对基于信道状态信息(CSI)的入侵检测方法易受环境布局及噪声干扰的影响从而导致检测率下降的问题,提出一种基于单快拍信号到达角(DOA)估计算法的室内入侵检测方法.首先,结合无线信号空间选择性衰落的特点对天线阵列接收到的CSI数据进行数学分解,并将未知的DOA估计问题转化为一个过完备表示的问题.然后,利用l1范数对稀疏信号的稀疏性进行约束,通过求解稀疏正则优化问题得到准确的DOA信息,由此在数据层面为最终检测结果提供了可靠的特征参数.最后,根据前后时刻的DOA变化评估出室内安全指数(ISIN),进而实现室内入侵检测.在实验中,利用真实的室内场景对检测方法进行验证,并与传统的主成分分析和离散小波变换的数据预处理方法进行对比.实验结果表明:该方法能够在不同的复杂室内环境下准确检测出入侵行为的发生,平均检测率达到98％以上,且在鲁棒性上明显优于对比算法.

摘要： 在室内定位设计中,接收信号强度(RSS)容易受到发射功率、信号衰减和多径环境等因素的影响.在锚节点天线高于被测节点天线的应用条件下,提出一种基于RSS的二维到达角(AoA)估计方法.将三个定向天线作为锚节点的波束切换天线且三个波束的方向图重叠,在测向技术中的和差法理论基础上,从多径信号分析和克拉美罗下界推导的角度出发,论证当AoA处于方向图重叠区域时RSS差分处理对于多径和噪声干扰具有一定程度的抑制作用,并研究该抑制效果与波束切换天线参数之间的关系.仿真结果表明,在单个锚节点条件下,该方法在约150 m2的定位区域范围内获得的平均AoA估计误差为4.3°,具有较高的AoA估计和定位精度.

摘要： 针对现有商用Wi-Fi接入点(Access Point,AP)天线的个数限制了基于多天线到达角(Angle of Arrival,AoA)高精度定位的问题,本文提出了一种基于Wi-Fi的室内实时角度定位算法.提出了基于Wi-Fi系统的角度估计算法,能够在天线数量以及快拍数少的情况下快速地估计直视(Line of Sight,LoS)路径的到达角,保证定位的实时性;利用IEEE 802.11 Saleh-Valenzuela(S-V)信道模型分析了多径信号对直达信号能量谱峰的影响;为了提高定位精度提出了基于天线选择的多AP联合定位算法;为了验证系统的有效性搭建了实时定位演示系统.本文通过实际测试验证了所提算法可以达到67％1.2m的定位精度,定位时延在0.5s以内.

摘要： 针对相干信源下的到达角估计分辨率低的问题,提出了基于广义回归神经网络(GRNN)模型的估计方法.建立协方差矩阵与相应目标角度的映射关系形成训练集,经过广义回归神经网络模型进行监督学习获得模型参数;分析比较模型传递函数中扩散系数对系统性能的影响,将不同径向基函数扩散系数的预测结果与训练标签之间的最小值选为扩散系数最优值,进一步提升了估计精度.仿真结果表明,采用GRNN的估计方法可在不牺牲有效阵元数的情况下,达到解相干估计的目的.该方法的估计误差在0.5°范围内的准确率达96.33％,高于多信号分类方法(MUSIC)估计和空间平滑估计方法,且均方误差值更小,结果更加精确.

摘要： 阵列信号处理技术是一种战略性新兴技术,对到达角估计(AOA)技术的研究在阵列信号处理技术中具有极为重要的意义.该文以AOA估计的基本需求为依据,研究了MUSIC算法的原理以及实现流程,针对入射信号种类(相干、非相干)、入射角度间隔因素对它的影响,提出了先进行平滑处理、后加入根值法的修改版MUSIC算法.针对该算法的应用效果进行了仿真测试,验证了应用该算法的有效性与可靠性(在空间内入射信号属于相干信号且在入射角度保持在11°的情况下,改良后的算法仍具有很强的分辨能力),并且在对雷达信号的处理应用中,该算法具有一定的实用价值.

摘要： 针对现有的存在相干信号的DOA估计方法大多数不能用于欠定的情况,即入射信号数超过传感器数的问题,提出了一种复数快速独立成分分析算法(即复数FastICA算法)和稀疏重构算法结合的DOA估计方法.当均匀圆阵传感器数目为M时,该算法最多可以估计M(M?1)入射信号的到达角.针对低信噪比情况下,复数FastICA分离效果差的问题,提出了2种圆信号与非圆信号情况下通用的去噪复数FastICA算法.仿真结果与实测数据结果表明,该算法可以进行欠定情况相干与非相干信号共存的DOA估计,与目前的几种算法相比,所提的DOA估计方法算法具有良好的性能.

摘要： 如何只用两条射频链路实现稳定可靠的到达角度测距(angle-of-arrival,AoA)定位,是推动商用无线访问接入点(access point,AP)大规模应用的关键技术之一.利用射频开关组合,基于2条5.8 GHz的射频链路配合3天线阵列,通过采集时域上连续的多个信道状态信息(channel state information,CSI)数据矩阵,在商用AP上实现了低成本,小尺寸且具有360°测向范围的AoA估计.实验证明该技术方案,在复杂办公环境中的测向误差小于15°(CDF=67.5%).

摘要： 为了解决传统基于阵列协方差矩阵稀疏性到达角估计方法计算复杂度高的问题,提出基于直接二维稀疏重构思想的高效到达角估计方法.该方法利用阵列输出数据的协方差矩阵构造二维稀疏表示模型,对协方差矩阵进行特征值分解以实现噪声功率估计,从而降低噪声对到达角估计的影响.在求解稀疏表示模型时,直接对该二维稀疏重构问题进行求解,避免了矩阵矢量化操作.仿真实验结果表明,该方法运行效率大大提高,并且在低快拍数、低信噪比和稀疏阵元等条件下估计性能优于传统方法.

摘要： 为解决基于稀疏阵列的宽带欠定信号到达角(DOA)估计问题,该文提出基于分布式压缩感知(DCS)的宽带DOA估计算法.首先,对稀疏阵列宽带信号处理模型进行理论推导与分析,将宽带信号DOA估计建模成DCS问题;其次,利用经典DCS算法实现稀疏阵列上的宽带欠定信号DOA估计;最后,引入网格失配误差,建立包含网格失配参数的DCS模型,并进行迭代求解,实现对DOA和网格失配参数的联合估计.仿真结果表明,该算法能够实现宽带欠定信号DOA估计,较现有成果而言,在保证测向精度的同时,具备分辨率高、运算速度快的优点.

摘要： 信源到达角估计在雷达、声纳、通信等领域具有重要意义,是相关专家学者研究的热点.传统的到达角估计方法包括常规波束形成法(CBF)、Capon方法、子空间类方法(MUSIC、ESPRIT等)和最大似然法等.这些方法在特定条件下均能取得较好的估计性能,但是在阵元部分失效条件下,估计性能会大大下降,甚至无法工作.

摘要： 提出了基于修正空间时频分布(STFD)矩阵的ESPRIT算法以实现对宽带线性调频信号的到达角估计。通过求阵元输出间的互Wigner-Ville分布(XWVD),并以其幅值最大值对应时频点的XWVD值作为修正STFD矩阵对应的元素,则该矩阵具有类似窄带信号阵列协方差矩阵类似的数学结构;在均匀直线阵列下,利用修正STFD矩阵可采用ESPRIT算法对宽带Chirp信号实现DOA估计。针对调频斜率的影响,提出了一种迭代的算法。仿真结果表明算法的正确性。

摘要： 针对相位干涉仪估计到达角的相位模糊问题,在相邻基线长度比恒定的条件下,提出了一种根据各双基线系统模糊相位差分布范围,唯一确定相位模糊数的方法,并且分析了正确解模糊的条件,此方法具有无需搜索,算法简单的优点.二维到达角估计采用对各基线长度的角度估计值加权平均的方法,且证明了各基线长度的平方是最佳加权系数,仿真验证了上述结论的正确性及高精度特性.

摘要： 均匀圆形阵列在到达角估计中需避免角度模糊问题。本文给出了基于圆形阵列的二维多重信号分类(MUSIC)算法用于估计辐射源的到达角。分析了均匀圆形阵列在阵元数较少时的DOA估计模糊问题,给出了其不模糊条件,并针对5元均匀阵的情况进行了仿真,得到了很好的结果。

摘要： 奥米亚寄生蝇的两个耳膜可以看作一个机械耦合的系统,该系统能够放大两耳所接收声音信号的时间差和相位差,从而显著提高声源定位精度.受此启发,该文研究了这种机械耦合机制在声源定位方面的应用,并介绍了一种新的基于仿生耦合阵列的声源定位方法.该方法可以利用不同阵元间的耦合作用实现方位向增强效果,从而提高对所接收声源信号到达角的估计精度.最后,通过仿真试验验证了这种基于仿生耦合阵列的声源定位方法的有效性.

摘要： 奥米亚寄生蝇的两个耳膜可以看作一个机械耦合的系统,该系统能够放大两耳所接收声音信号的时间差和相位差,从而显著提高声源定位精度.受此启发,该文研究了这种机械耦合机制在声源定位方面的应用,并介绍了一种新的基于仿生耦合阵列的声源定位方法.该方法可以利用不同阵元间的耦合作用实现方位向增强效果,从而提高对所接收声源信号到达角的估计精度.最后,通过仿真试验验证了这种基于仿生耦合阵列的声源定位方法的有效性.

摘要： 奥米亚寄生蝇的两个耳膜可以看作一个机械耦合的系统,该系统能够放大两耳所接收声音信号的时间差和相位差,从而显著提高声源定位精度.受此启发,该文研究了这种机械耦合机制在声源定位方面的应用,并介绍了一种新的基于仿生耦合阵列的声源定位方法.该方法可以利用不同阵元间的耦合作用实现方位向增强效果,从而提高对所接收声源信号到达角的估计精度.最后,通过仿真试验验证了这种基于仿生耦合阵列的声源定位方法的有效性.

摘要： 近程目标的分布式特征影响了传统高分辨率阵列信号处理算法在无线电引信中的应用,针对这一问题,结合分布式目标反射模型,提出了一种适合引信信号处理的目标阵列定位算法,仿真结果表明,该算法能够实现对分布式目标中心的精确定位.

摘要： 近程目标的分布式特征影响了传统高分辨率阵列信号处理算法在无线电引信中的应用,针对这一问题,结合分布式目标反射模型,提出了一种适合引信信号处理的目标阵列定位算法,仿真结果表明,该算法能够实现对分布式目标中心的精确定位.

摘要： 近程目标的分布式特征影响了传统高分辨率阵列信号处理算法在无线电引信中的应用,针对这一问题,结合分布式目标反射模型,提出了一种适合引信信号处理的目标阵列定位算法,仿真结果表明,该算法能够实现对分布式目标中心的精确定位.

摘要： 本发明公开了一种极化MIMO雷达到达角和极化角的联合估计方法，主要解决阵列雷达对目标定位和极化目标识别中估计精度低的问题，其实现过程是：（1）利用正交偶极子天线接收极化MIMO的接收数据；（2）根据接收数据求得信号子空间；（3）针对信号子空间构造两个旋转不变关系方程；（4）利用最小二乘算法对旋转不变关系方程计算得到到达角；（5）利用最小二乘算法对旋转不变关系方程计算得到极化角；（6）利用到达角和极化角实现目标定位和极化识别。本发明同时利用了MIMO雷达的波形分集和极化敏感阵列的极化分集，使得到达角和极化角的估计精度增加，可用于雷达对目标的精确定位和极化目标识别。

摘要： 本发明提供了一种基于到达角和到达时间联合估计的单基站定位方法及系统，该定位方法包括：步骤S1，对接收的信号，采用3D‑MUSIC算法进行粗估计，得到粗估计的方位角、仰视角以及时延；步骤S2，对步骤S1得到的粗估计的结果进一步细化，利用细估计的三维角度与时延计算公式估算出方位角偏移量、仰视角偏移量与时延偏移量，进一步得到更新的方位角、更新的仰视角以及更新的时延；重复该步骤，进行反复迭代，直至完全收敛；步骤S3，输出迭代完成后得到的方位角、仰视角以及时延。本发明的技术方案的精度明显优于目前子空间类其他类型的算法精度，同时和最新的粗细估计的子空间算法相比，精度提高的同时也大大降低了复杂度。

摘要： 本发明公开了一种极化MIMO雷达到达角和极化角的联合估计方法，主要解决阵列雷达对目标定位和极化目标识别中估计精度低的问题，其实现过程是：（1）利用正交偶极子天线接收极化MIMO的接收数据；（2）根据接收数据求得信号子空间；（3）针对信号子空间构造两个旋转不变关系方程；（4）利用最小二乘算法对旋转不变关系方程计算得到到达角；（5）利用最小二乘算法对旋转不变关系方程计算得到极化角；（6）利用到达角和极化角实现目标定位和极化识别。本发明同时利用了MIMO雷达的波形分集和极化敏感阵列的极化分集，使得到达角和极化角的估计精度增加，可用于雷达对目标的精确定位和极化目标识别。

摘要： 本发明公开一种基于十字阵列的载频和到达角联合估计欠采样方法。步骤1：利用十字阵列调制宽带转换器接收结构进行采样，获得每通道采样值x[k]和y[k]；步骤2：基于步骤1的每通道采样点数Q，确定三线性模型和步骤3：利用交错最小二乘法分别从三线性模型和中确定估计因子矩阵和步骤4：对步骤3中的矩阵和中的元素进行配对；步骤5：对步骤4配对后的矩阵与定义的差分矩阵计算载频和DOA。本发明针对奈奎斯特采样理论下宽带稀疏信号DOA和载频的联合估计的采样率高，信息冗余的问题。

摘要： 一种基于CSI信号到达角估计的静态人体姿势估计方法，通过CSI估计感知区域内的信号到达角并构建图像，利用师生网络从图像估计人体姿势。具体如下：首先使用带有移动轨道的接收天线柱，在不同的高度收集感知区域内的CSI信号。其次构造二维AoA图像特征，利用MUSIC算法将CSI信息转换为一维AoA数据，并将不同高度的一维AoA数据组合为二维AoA图像，设计环境降噪算法以消除静态环境因素，增强人体感知部分。最后构建师生网络模型，使用基于视觉的教师网络对基于二维AoA图像的学生网络进行监督，最终学生网络模型能独立地由CSI估计人体姿势。本方法能够识别多种静态人体姿势，以较低成本获得较高预测准确率。

摘要： 本发明公开了一种基于信源数估计的栅格偏移优化目标到达角估计方法，主要解决现有技术在信源数未知、小样本和相干源情况下到达角估计性能降低的问题。其实现过程为：利用阵元去噪对接收数据进行去噪处理获得数据观测矢量；对计算获得的恢复矢量求峰值进而估计信源数和第一次目标到达角；计算当前峰值和当前代价函数；通过计算并比较左移代价函数值和右移代价函数值来更新当前栅格参数；直到可调栅格步长满足栅格精度且动态信源数大于所估计的信源数时停止角度估计，获得第二次目标到达角估计矢量。本发明实现了在信源数未知、小样本和相干源情况下获得高精度稀疏多目标的到达角估计。

摘要： 本发明公开了一种基于若干个到达角估计器的光源定位方法，包括光源信号的接收，到达角估计器的结构设计以及接收信号的处理。每个到达角估计器由多个不同法向的光电二极管构成，可以利用不同光电二极管接收光信号的差异来估计光的来向，传统的光定位方案是通过接收多个已知位置的光源的信号，来对某个目标进行定位，而光源位置已知的假设在某些情况下是不成立的。因而本发明提出在室内的场景下，可以利用前面提及的到达角估计器对光源进行快速定位。本发明可以与传统的光定位方案形成有效的互补，而且和激光测距仪之类的传统位置测量方法相比，本方案简单高效。

摘要： 一种基于CSI信号到达角估计的静态人体姿势估计方法，通过CSI估计感知区域内的信号到达角并构建图像，利用师生网络从图像估计人体姿势。具体如下：首先使用带有移动轨道的接收天线柱，在不同的高度收集感知区域内的CSI信号。其次构造二维AoA图像特征，利用MUSIC算法将CSI信息转换为一维AoA数据，并将不同高度的一维AoA数据组合为二维AoA图像，设计环境降噪算法以消除静态环境因素，增强人体感知部分。最后构建师生网络模型，使用基于视觉的教师网络对基于二维AoA图像的学生网络进行监督，最终学生网络模型能独立地由CSI估计人体姿势。本方法能够识别多种静态人体姿势，以较低成本获得较高预测准确率。

摘要： 本发明公开了一种基于信源数估计的栅格偏移优化目标到达角估计方法，主要解决现有技术在信源数未知、小样本和相干源情况下到达角估计性能降低的问题。其实现过程为：利用阵元去噪对接收数据进行去噪处理获得数据观测矢量；对计算获得的恢复矢量求峰值进而估计信源数和第一次目标到达角；计算当前峰值和当前代价函数；通过计算并比较左移代价函数值和右移代价函数值来更新当前栅格参数；直到可调栅格步长满足栅格精度且动态信源数大于所估计的信源数时停止角度估计，获得第二次目标到达角估计矢量。本发明实现了在信源数未知、小样本和相干源情况下获得高精度稀疏多目标的到达角估计。

摘要： 本发明涉及一种基于双通道接收机的无线信号到达角估计方法及系统，所述方法包括：利用双通道接收机接收多天线阵列预设时段内各轮天线信号数据；基于所述预设时段内各轮天线信号数据和稀疏重构的最优化算法对接收的多天线阵列对应的天线信号入射强度谱进行估计，得到所述预设时段内各轮天线信号数据对应的天线信号入射强度谱；对所述预设时段内各轮天线信号数据对应的天线信号入射强度谱的谱峰对应的角度进行筛选，并将筛选后的角度按照降序进行排序形成角度序列；将所述角度序列作为无线信号到达角的估计值。本发明提供的技术方案，通过稀疏重构的方式，对无线信号的到达角进行估计，可以减少所需的接收机数量，有效降低设备的成本与功耗。