为了对低速移动的声源目标进行较高实时性的方向跟踪，把四元声传感器面阵分为两个二元线阵，分别对目标进行测向，然后融合两组测量结果，给出了目标方位角的计算公式。根据线阵在被跟踪目标方位角不同时测向精度的不同，用加权因子增加较高精度的线阵测量结果的影响，降低误差较大的线阵测量结果的影响。该算法可对传感器阵列所在平面内任意方位的声源快速进行测向，完成一次测向只需对两对时间采样序列分别进行互相关运算，并可获得较高的定向精度，通过实验验证了该算法的精度和有效性。

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真

基于均匀圆阵提出了一种快速的解相干方法,该算法对均匀圆形阵列（UCA）的输出信号进行模式激励,使其成为虚拟阵列,利用阵列结构的特点来重构一个特殊的协方差矩阵,再根据ESPRIT方法成功地估计出相干信号的来波方向。该方法不需采用空间平滑技术,也不需谱峰搜索,减少了运算量,最后计算机仿真验证了该方法的有效性。

共形阵列天线的波束控制及其测向算法的研究.pdf

冲击噪声背景下的测向算法研究.pdf

基于相位干涉仪测向算法的定位技术研究，对于测向很有帮助

基于信号子空间的ESPRIT算法不需要进行谱峰搜索，但是估计方差大于MUSIC算法。该文提出了一种基于广义特征向量的ESPRIT算法，利用信号子空间旋转不变关系矩阵的广义特征向量估计信号波达方向，得到了比基于广义特征值算法更准确的方向估计结果。该算法充分利用了信号子空间的旋转不变特性，通过利用信号子空间与阵列流形的关系进行波达方向估计，实验证明该算法能够在保持小计算量的优势下达到与MUSIC算法相近的性能。

music均匀圆阵列天线测向算法研究music均匀圆阵列天线测向算法研究

4．3多基线测向算法 利用多条基线可以消除模糊性，包括消除镜像模糊性和由相位测量引起的模 糊性。下面给出的算法不区分测向模糊性是哪一种，同时进行去模糊处理。 考虑两条不平行的基线，假定他们的长度分别为DJ和Dj，并设这两条基线 法线与十x轴的夹角分布为rp,和竹。当来波方位角为rPo时，利用两条基线分别测 出了相位差"。和y扣，反演出两基线测到的入射角主值∥。和卢，0表示为： fl,o=sin-l盟2xD,(4-12a、 tim=sin-1荔,’．万I／／j．o r4-12b) 根据相位差，由(4—8)式可确定一组方位角值识，和纪。，而实际的方位角‰一 定包含在其中，有 万 ． 纪m 2能+-ff—Sill (sinfl,舯，争 (4—13a) ％2砟+争sin弋sin办棚告) ⋯3b) 方程(4-13)给出的仅仅是基线一侧的模糊角，在基线的另一侧还有沿着该条 基线对称分布的镜像模糊角。根据(4—9)式，基线单侧模糊角数分别为m，和m，，

一种无源雷达频域测向算法