采用Music法进行7阵元ULA线阵波达方向估计时，已知：中心波长为λ ，阵元间距为 λ/2，两对不同的波达角分别为3° ，两个等幅信源信号为 ，不相关， ，噪声方差σ=0.1 。用MATLAB进行计算
2022-05-29 22:55:29
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提出一种新的基于分数阶傅里叶变换和信号子空间分解的宽带线性调频（LFM）信号波达方向（DOA）估计算法。该方法利用LFM信号在分数阶傅里叶变换域的极高的聚集性，在分数阶傅里叶变换域分离信号。并构造分数阶傅里叶变换域的阵列信号相关矩阵。通过对相关矩阵进行特征值分解，估计信号子空间和噪声子空间，并利用MusIc算法估计宽带LFM信号的波达方向。仿真验证了新方法的有效性。
2022-05-11 17:46:50
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:针对单基地多输入多输出雷达波达方向估计精度问题, 推导了单目标情况下波达方向估计的克
拉美罗界.结果表明波达方向估计精度取决于收发阵列的导向矢量以及发射信号的相关矩阵, 当发射阵
元间距为半波长时, 多输入多输出雷达波达方向估计的克拉美罗界在大部分角度范围内优于相控阵雷
达.多输入多输出雷达还能够通过增大发射阵元间距来得到更小的克拉美罗界, 从而获得远优于相控阵
雷达的波达方向估计性能.
2022-03-02 11:49:10
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针对多径信号严重影响米波雷达低仰角测高的问题,提出了一种快速估计目标俯仰角的时空级联算法。该算法充分利用脉冲雷达回波信号时域、频域的信息来提高阵列的空域处理性能,先根据跟踪情况下已获得的目标距离和速度信息对接收到的回波信号进行积累,使每个接收阵元只获得一个样本数;然后利用单样本数的阵列信号矢量构造矩阵束,最后采用广义特征值分解直接求解目标的波达方向。该算法可以有效地克服多径效应,且不需要角度搜索,运算量小。仿真结果验证了该算法的有效性。
2022-02-25 16:47:06
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针对自相关算法的局限性,提出了一种基于高阶累积量的单矢量水听器ESPRIT算法。该算法首先对单个矢量水听器接收数据作一任意的时间延迟,以时间变元为旋转因子,构造了2个具有相同阵形的子阵,然后将高分辨信号子空间类方法的正交化原理及旋转子空间不变原理引人累积量域,得到基于高阶累积量切片的ESPRIT方法。仿真结果表明,借助高阶累积量的方法,在高斯白噪声下,ESPRIT算法能完全抑制高斯白噪声的影响,在高斯色噪声条件下,信噪比6 dB以上该方法还是能获得高精度、高分辨率的渐近无偏估计。
2021-12-15 09:40:27
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二维空间信号波达方向（DOA）的估计是阵列信号处理的一个关键研究问题。经典的二维 MUSIC算法固然精度高，但此算法需要二维谱峰搜索，运算较为复杂。提出一种用于L型阵列的二维DOA估计算法，通过矩阵重构使得阵列输出矩阵变为中心对称矩阵，再利用酉变换矩阵将其由复值矩阵变为实值矩阵。该方法可以直接得到目标参数，不需要谱峰搜索，使得运算量大大降低。相比于 L 型阵列适用的增广矩阵束（MEMP）算法，该算法可以估计更多信源的DOA，并能获得较高的分辨率。计算机仿真结果表明，该算法具有较高的DOA估计精度。
2021-12-09 14:59:55
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为克服在 SαS噪声环境下的 DOA估计方法没有考虑宽带信号的情况,在分析SαS噪声环境下宽带信号阵列输出矩阵性质的基础上,将时域方法与频域方法有机结合起来,通过构造L型阵列的各频带的分数阶累计量,将一维宽带信号阵列模型拓展到二维,并利用 CSM聚焦算法,通过 k个聚焦矩阵 T( fk )把不同频率处的方向矩阵变换到同一参考频率f0下的矩阵,采用改进的分数低阶矩阵(MFLOM)来作为共变矩阵的估计子。实现了 SαS噪声环境下的宽带信号的二维波达角估计,通过仿真分析证明了该算法的有效性。
2021-11-22 20:12:44
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