二维DOA估计

摘要： 传统MIMO雷达由于采用全向发射模式导致目标增益损失严重,致使DOA估计算法性能较差。因此,本文提出基于波束空间MIMO雷达的张量模型和快速张量分解的二维DOA估计算法。波束空间MIMO雷达能够通过发射波束成形技术将发射能量集中到指定空域,弥补传统MIMO雷达的发射增益损失。通过高阶张量模型应用MIMO雷达多脉冲接收数据的多维结构,进一步改善DOA估计性能。由于所提方法能有效利用矩阵因子的范德蒙特结构,仅涉及矩阵运算无需优化处理,相对于传统的张量分解方法计算复杂度显著降低。同现有波束空间MIMO雷达DOA估计算法相比,所提算法具有更高的估计精度和更好的分辨能力。仿真验证了算法的有效性。

摘要： 对于给定阵元数目的传统双平行均匀线阵,由于其阵列布局受到空间采样定理限制,阵列孔径不能有效扩展,二维波达方向(DOA)估计的精度和自由度难以得到有效提升。提出一种基于广义互质双平行阵列的二维DOA估计方法。采用两个互相平行的广义互质线阵进行虚拟扩展得到含有较多虚拟阵元的差分优化阵列,并利用该虚拟阵列的协方差信息和互协方差信息构建具有二维角度信息的扩展矩阵,最后通过改进的二维求根MUSIC算法替代传统的二维谱峰搜索算法完成对入射角度的自动匹配与估计。仿真结果表明,所提方法比传统方法的计算复杂度低,且具有更高的估计精度和更大的自由度。

摘要： 针对面阵米波(VHF)雷达低仰角目标2维DOA估计问题,该文提出一种基于交替乘子法(ADMM)的快速2维DOA估计算法。该方法首先利用均匀面阵条件下方位、俯仰角无耦合的特性,将2维角度估计问题转化为两个1维角度估计问题,通过方位、俯仰维波束合成实现对目标信息提取;其次根据信号模型建立信号空域超完备表达式,利用ADMM方法完成对方位、俯仰角估计。该方法避免了2维联合估计复杂计算量,复杂度大大降低,且运算过程无需特征分解,进一步提高了运算效率。仿真结果表明了该算法的优越性。

摘要： 为了解决传统波达方向(direction of arrival,DOA)估计算法无法在强脉冲噪声环境下实现高精度估计的问题,提出了一种基于新型相关熵协方差矩阵(correntropy-based covariance matrix,CBCM)的二维DOA估计算法。该算法用新型相关熵协方差矩阵代替传统子空间算法中的自相关函数,将相关熵对脉冲噪声的抑制作用充分应用到了DOA估计领域,并结合旋转不变子空间算法(estimating signal parameter via rotational invariance techniques,ESPRIT)实现了在均匀圆阵下的二维角度估计。计算机仿真实验结果表明:所提算法能够精确估计出所给信源的方位角和仰角,与其他算法相比,能够在小信噪比、小快拍数、强冲击噪声环境下依然保持着高精度、低误差的优点。

摘要： 针对传统平行阵列2维测向自由度低、分辨能力差和小快拍情况下估计误差大等问题,该文提出基于平行互质虚拟阵列的低复杂度2维波达角(DOA)估计算法.该算法利用两个相互平行的互质线阵扩展生成虚拟阵列,并通过协方差矩阵和互协方差矩阵构造具有增强2维角度自由度的扩展矩阵,最后通过奇异值分解(SVD)和旋转不变技术(ESPRIT)获得自动匹配的2维角度估计.相比于传统的2维DOA估计方法,所提算法更好地利用了阵列接收数据信息,能识别更多的入射信号,分辨能力高,不需要进行2维线性搜索或者角度参数匹配,在低信噪比(SNR)和小快拍情况下也有很好的估计效果.实验仿真结果验证了提出算法的有效性和可靠性.

摘要： 来波到达角估计是智能天线感知外界复杂电磁环境的关键技术。智能天线只有在准确感知外界复杂电磁环境的变化之后,才能做出有效的波束形成策略。文章将多种一维DOA估计算法拓展到二维DOA估计算法,并仿真分析了各算法在处理非相干信号及相干信号时的性能,对比分析了各种二维DOA估计算法在估计入射信号方位角与俯仰角的准确度与估计速度,对二维DOA算法工程应用起到了推进作用。

摘要： 来波到达角估计是智能天线感知外界复杂电磁环境的关键技术.智能天线只有在准确感知外界复杂电磁环境的变化之后,才能做出有效的波束形成策略.文章将多种一维DOA估计算法拓展到二维DOA估计算法,并仿真分析了各算法在处理非相干信号及相干信号时的性能,对比分析了各种二维DOA估计算法在估计入射信号方位角与俯仰角的准确度与估计速度,对二维DOA算法工程应用起到了推进作用.

摘要： 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MUSIC-like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.

摘要： 针对现有L型阵列相干信号DOA估计算法精度不高、孔径损失较大的问题,该文提出一种基于主奇异矢量的解相干(L-PUMA)方法以及改进的主奇异矢量法(L-MPUMA).L-PUMA算法首先对互协方差矩阵进行降噪,再通过奇异值分解得到2维主奇异矢量,然后利用加权最小二乘法得到线性预测方程的多项式系数,该线性预测方程的根即为信号的DOA估计,最后提出一种新的配对算法实现仰角和方位角的配对.L-MPUMA算法利用反向共轭变换构造增广主奇异矢量,进一步提高了数据利用率,克服了信号完全相干时L-PUMA算法性能下降严重的问题,仿真实验验证了所提算法的高效性.

摘要： 提出了一种适用于任意阵列的极化和二维DOA联合估计算法.该算法基于信号空时二维结构特征,利用空域采样和时域采样构造时空矩阵,通过DOA矩阵方法进行极化和二维DOA参数估计,不需要二维谱峰搜索,计算量小.仿真实验证明了算法的有效性.

摘要： 提出了一种适用于任意阵列的极化和二维DOA联合估计算法.该算法基于信号空时二维结构特征,利用空域采样和时域采样构造时空矩阵,通过DOA矩阵方法进行极化和二维DOA参数估计,不需要二维谱峰搜索,计算量小.仿真实验证明了算法的有效性.

摘要： 提出了一种适用于任意阵列的极化和二维DOA联合估计算法.该算法基于信号空时二维结构特征,利用空域采样和时域采样构造时空矩阵,通过DOA矩阵方法进行极化和二维DOA参数估计,不需要二维谱峰搜索,计算量小.仿真实验证明了算法的有效性.

摘要： 提出了一种适用于任意阵列的极化和二维DOA联合估计算法.该算法基于信号空时二维结构特征,利用空域采样和时域采样构造时空矩阵,通过DOA矩阵方法进行极化和二维DOA参数估计,不需要二维谱峰搜索,计算量小.仿真实验证明了算法的有效性.

摘要： 本发明提供一种基于四元数的相干信号二维DOA估计方法，包括：建立观测信号复数模型，建立观测信号四元数模型，构造相关矩阵，四元数互相关向量化简，通过相关矩阵平滑实现信源解相干，利用传播算子方法对信号俯仰角进行估计，估计传播算子，估计入射信号水平方位角，重构阵列响应矩阵。本发明解决“如何在充分利用阵列数据的同时又能消除所引入的额外加性噪声”这一问题。

摘要： 本发明公开了基于秩损估计的二维DOA估计与互耦校正方法，属于阵列信号处理技术领域。本发明首先通过构造互耦误差矩阵构建均匀平面天线阵列在互耦误差下的信号接收模型；然后利用参数映射的变换域关系将信源数据与互耦误差向量分离开，再利用秩损估计准则构造相应的谱峰搜索函数，实现二维方位参数的估计；最后利用已经得到的估计方位参数，构造解耦合矩阵，实现对互耦矩阵的估计，进而据此可以进行互耦校正。在此基础上本文利用合适仿真对所提方法的估计结果进行验证，所提出的方法与现有估计算法相比，其DOA估计结果均方根误差更小，估计成功率更高，表示本文所提方法性能更优。

摘要： 本发明公开了在互质面阵下对多个信号进行二维DOA估计的降维Capon算法。本发明算法先求得接收信号的协方差矩阵，然后把二维谱函数降维到一维，利用真实和模糊DOA估计之间的线性关系，在局部区域上进行一维部分谱搜索，就可以得到一个与理论DOA相关的模糊DOA估计，从而显著降低了计算复杂度，最后，根据互质面阵的性质可以得到真实的DOA估计。与传统的互质面阵二维Capon算法相比，该方法可以获得几乎相同的DOA估计性能，同时又避免了二维谱峰搜索带来的巨大运算量，大大降低了计算复杂度。

摘要： 本发明公开了嵌套面阵(NPA)下降维求根MUSIC的二维DOA估计方法。本发明算法首先通过降维将二维谱峰搜索的问题转化为两个一维估计问题，然后将一维估计问题转化为多项式求根过程，最后对参数进行配对实现二维DOA估计。该算法不仅直接对变换后的二维空间谱函数执行两次求根操作，避免了中间操作导致的性能下降，而且可以充分利用NPA所提供的扩大的阵列孔径，降低了计算复杂度，同时也无需虚拟化过程。

摘要： 本发明涉及阵列信号处理领域，公开了一种基于迭代重加权可降维的二维平面DOA估计方法，本发明利用kronecker积的性质，对阵列接收数据模型进行变形，通过降维思想将二维联合角度估计分为两个一维DOA估计问题，目的是为了降低计算复杂度，然后引入对数和函数作为促稀疏的目标函数，分别建立关于俯仰角和方位角的稀疏信号重构优化问题，使用基于线性谱估计的超分辨迭代重加权算法求解该最优化问题得到俯仰角和方位角的估计。本发明方法降维处理后相对地降低了计算量，解决了格点失配问题，实现了角度自动配对的二维平面阵列的DOA估计，同时该方法还可以解相干，在较低信噪比下也能得到很好的估计效果，以及该方法具备较高分辨力和较高估计精度的优点。

摘要： 本发明公开了一种基于原子范数最小化可降维的二维离格DOA估计方法，该方法利用Kronecker积的性质，对阵列接收数据模型进行变形，从而将二维联合角度估计通过降维分为两个一维DOA估计问题，目的是为了降低计算复杂度，降维后分别引用原子范数最小化ANM理论，建立多快拍下的原子范数最小化问题，并将非凸问题转为半正定规划问题，使用CVX工具箱求解，最后通过esprit算法实现方位角和俯仰角的估计。本发明可实现角度的自动配对的二维平面阵列的DOA估计，可解决网格失配问题，可解相干性，在低信噪比下也能得到很好的估计效果，以及使得计算量降低。

摘要： 本发明公开了一种基于非圆信号和三维正交阵的二维水下DOA估计方法和装置，该估计装置在结构上选取了三维正交均匀阵列，这种阵列通过接收三个维度上子阵列的数据，能够最终得到声速无关的二维DOA估计，有效解决了声速偏差带来的估计精度下降问题，可以达到提升估计性能的目的。另外为了克服水声环境中信号快速衰减的问题，该估计装置通过将非圆信号应用到水下DOA估计中，采用了基于非圆信号的NC‑ESPRIT算法，以提升估计性能。综上，该发明结合非圆信号的优点，同时采用了三维正交阵列，根据水下环境进行了声速无关的优化，估计精度高，具有较强的实用性。

摘要： 本发明涉及采用阵列天线估计接收到的信号的到达方向的技术领域，为解决传统的二维DOA估计中，在俯仰角为70°～90°的实际移动通信俯仰角度范围内的角度估计失效问题，以及俯仰角和方位角的配对问题。本发明，基于三维天线阵列的改进传播算子二维DOA估计方法，天线阵列为三平行线阵，其中在y轴上有一个阵元数目为N+1的均匀线阵Y，在xoy平面内和yoz平面内分别有一个和y轴平行的阵元数目为N的均匀线阵X和Z，子阵的阵元间距，子阵Y和子阵Z以及子阵Y和子阵X之间的距离均为来波信号波长的一半；具体步骤如下：步骤1：构造接收信号矩阵步骤2：构造传播矩阵步骤3：估计旋转矩阵步骤4：方位角和俯仰角估计。本发明主要应用于无线探测设备设计制造场合。

摘要： 本发明公开了一种用于二维DOA估计的互质平面阵列结构及布阵方法，属于平面阵列布局的技术领域。本发明所提出的阵列结构SDCPA包括三个均匀矩形子阵列，在水平方向上对称分布，子阵2与3相较于子阵1在水平和垂直方向上均有移位，整个结构呈“门”型。SDCPA结构的阵元位置具有解析表达式，拓展了阵列孔径，且能获得高于已有互质面阵的自由度。因此本发明能够结合常规的信号到达角估计算法实现更高精度的二维DOA估计。

摘要： 本实用新型公开了一种基于非圆信号和三维正交阵的二维水下DOA估计装置，该估计装置在结构上选取了三维正交均匀阵列，这种阵列通过接收三个维度上子阵列的数据，能够最终得到声速无关的二维DOA估计，有效解决了声速偏差带来的估计精度下降问题，可以达到提升估计性能的目的。另外为了克服水声环境中信号快速衰减的问题，该估计装置通过将非圆信号应用到水下DOA估计中，采用了基于非圆信号的NC‑ESPRIT算法，以提升估计性能。综上，该实用新型结合非圆信号的优点，同时采用了三维正交阵列，根据水下环境进行了声速无关的优化，估计精度高，具有较强的实用性。