针对已有的相干信号单次快拍波达方向(direction-of-arrival,DOA)估计算法需要限定入射信号类型或者通过损失部分阵列孔径来放宽限定条件的问题,提出一种新的单快拍解相干算法.算法首先对接收的单次快拍数据做互相关预处理,利用预处理所得的数据重构等效协方差矩阵,再基于多重信号分类法(multiple signal classification,MUSIC)或信号参数估计的旋转不变子空间技术(estimation of signal parameters via rotational invariance techniques,ESPRIT)完成相干信号DOA估计.算法在不损失阵列孔径的同时,无需限定入射信号类型.进一步的快拍数叠加试验表明,在低信噪比条件下,通过随机快拍数据叠加,算法性能较已有算法更好.计算机仿真结果验证了算法的有效性.
提出一种基于均匀圆阵单次快拍数据的相干信源波达方向(direction of arrival,DOA)估计方法——直接数据特征值分解(direct data eigenvalue decomposition,DD-EVD)法.算法通过模式空间转换将均匀圆阵虚拟为均匀线阵,再直接利用波束空间的快拍数据,构造一个Toeplitz矩阵,并对矩阵按阵列流形分解.理论推导证明,矩阵的秩得到恢复,只与入射信号个数有关.对该矩阵进行特征值分解可得到正确的信号子空间和噪声子空间,进而完成相干信源DOA估计.算法使用单次快拍数据构造矩阵,适合非平稳信号参数的估计,同时不需要快拍累计和相关运算,降低了计算复杂度.仿真结果验证了算法的有效性.
针对相干信号波达方向(direction of arrival,DOA)估计问题,提出一种新的矢量重构解相干方法即变参考阵元数据互相关矢量重构(CVRCRE)算法。算法依次改变阵列参考阵元,求得所有阵元接收数据与对应参考阵元接收数据之间的互相关信息,并以此作为重构矩阵的列矢量构造一个等效协方差矩阵,然后借助MUSIC或ESPRIT算法,估计相干信号的波达方向。数学推导和理论分析表明:重构的矩阵能对相干信号完全解相干,算法不损失阵列孔径;在低信噪比和少量快拍数据条件下,估计性能要优于Toeplitz矩阵重构算法和前后向空间平滑算法。
提出一种基于弹载双均匀圆阵(uniform circular array,UCA)的相干信源二维波达方向(direction ofarrival,DOA)估计算法。算法首先沿轴向对阵列进行虚拟平移,利用空间平滑技术处理数据以恢复协方差矩阵的秩,实现相干信号解相干,再依据轴向双圆阵列的结构特点构造波达方向矩阵,对波达方向矩阵进行特征值分解可得到包含俯仰角信息的特征值和包含俯仰角信息与方位角信息的特征矢量,完成相干信源DOA估计。算法将波达方向矩阵法引入均匀圆阵,估计参数自动配对,同时避免了常规算法的二维谱峰搜索,实时性好。仿真结果表明,与矩阵重构的均匀圆阵旋转不变子空间(uniform circular array-estimation of signal parameters via rotational invariance techniques,UCA-ESPRIT)算法相比,本文算法计算量较小,分辨率高。
