文章提出了一种无需信源数先验的超分辨波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计方法,该方法利用稀疏增强的原子范数形式重新表征信号稀疏度,利用对数-行列式函数建立原子范数与l0原子范数的平滑关系,并通过泰勒展开形式简化其优化过程...文章提出了一种无需信源数先验的超分辨波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计方法,该方法利用稀疏增强的原子范数形式重新表征信号稀疏度,利用对数-行列式函数建立原子范数与l0原子范数的平滑关系,并通过泰勒展开形式简化其优化过程,以求解一个新的迭代加权优化问题为目标,使优化结果更加稀疏和精确;基于增强稀疏结果的信号重构Capon空间谱,从而在不需要信源先验的情况下,也可以准确估计目标的DOA。文章还针对这一特殊的迭代加权优化问题,给出了一种基于原对偶内点法的快速优化流程,问题中特殊的Toeplitz矩阵结构可以通过快速傅里叶变换技术提高计算效率。理论推导证明了该算法相较于CVX等凸优化工具,具有更快的计算效率,并且能够在信号数目未知的情况下,利用较少的快拍数实现高精度的DOA估计,具有很好的鲁棒性。实验仿真验证了该算法的有效性。展开更多
为了提高重构相干信号测向算法的估计性能,降低算法运算量,提出了一种基于矩阵重构和酉变换方法的酉矩阵重构算法。该算法首先通过酉变换将阵列接收数据从复值计算转换为实值计算,使计算量大大降低;然后计算阵列协方差矩阵并进行特征值...为了提高重构相干信号测向算法的估计性能,降低算法运算量,提出了一种基于矩阵重构和酉变换方法的酉矩阵重构算法。该算法首先通过酉变换将阵列接收数据从复值计算转换为实值计算,使计算量大大降低;然后计算阵列协方差矩阵并进行特征值分解得到信号子空间,再将信号子空间重构为Toeplitz矩阵实现解相干并再次进行酉变换;最后通过特征值分解得到信号子空间并使用最小二乘法实现波达方向(direction of arrival,DOA)估计。相比于改进的旋转不变性的信号参数(estimation of signal parameters via rotational invariance techniques-like,ESPRIT-Like)算法和空间平滑处理算法,由于消除了噪声影响、构造了Toeplitz矩阵以及充分利用了数据的共轭信息,该算法的估计精度更高、具有更高的运算效率且在ESPRIT-Like算法失效的条件下新算法仍能有效估计DOA。本文算法的运行时间是ESPRIT-Like算法的71.2%,实验结果证明了该方法的有效性和真实性。展开更多
针对基于互质阵列波达方向(direction of arrival, DOA)估计方法对连续虚拟阵元得到的样本协方差矩阵信息利用率不高的问题,提出一种基于互质阵列的协方差矩阵重构算法。该算法利用最大连续虚拟均匀线阵协方差矩阵的每一行元素进行Toepl...针对基于互质阵列波达方向(direction of arrival, DOA)估计方法对连续虚拟阵元得到的样本协方差矩阵信息利用率不高的问题,提出一种基于互质阵列的协方差矩阵重构算法。该算法利用最大连续虚拟均匀线阵协方差矩阵的每一行元素进行Toeplitz矩阵重构,再对这些矩阵加权求和获得新的满秩协方差矩阵,提高对接收数据的利用率并消除噪声贡献对DOA估计结果的影响。理论分析和仿真结果表明,该算法能实现欠定DOA估计,在低信噪比、小快拍数、入射角度间隔小条件下有良好的角度估计精度。展开更多
文摘文章提出了一种无需信源数先验的超分辨波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计方法,该方法利用稀疏增强的原子范数形式重新表征信号稀疏度,利用对数-行列式函数建立原子范数与l0原子范数的平滑关系,并通过泰勒展开形式简化其优化过程,以求解一个新的迭代加权优化问题为目标,使优化结果更加稀疏和精确;基于增强稀疏结果的信号重构Capon空间谱,从而在不需要信源先验的情况下,也可以准确估计目标的DOA。文章还针对这一特殊的迭代加权优化问题,给出了一种基于原对偶内点法的快速优化流程,问题中特殊的Toeplitz矩阵结构可以通过快速傅里叶变换技术提高计算效率。理论推导证明了该算法相较于CVX等凸优化工具,具有更快的计算效率,并且能够在信号数目未知的情况下,利用较少的快拍数实现高精度的DOA估计,具有很好的鲁棒性。实验仿真验证了该算法的有效性。
文摘为了提高重构相干信号测向算法的估计性能,降低算法运算量,提出了一种基于矩阵重构和酉变换方法的酉矩阵重构算法。该算法首先通过酉变换将阵列接收数据从复值计算转换为实值计算,使计算量大大降低;然后计算阵列协方差矩阵并进行特征值分解得到信号子空间,再将信号子空间重构为Toeplitz矩阵实现解相干并再次进行酉变换;最后通过特征值分解得到信号子空间并使用最小二乘法实现波达方向(direction of arrival,DOA)估计。相比于改进的旋转不变性的信号参数(estimation of signal parameters via rotational invariance techniques-like,ESPRIT-Like)算法和空间平滑处理算法,由于消除了噪声影响、构造了Toeplitz矩阵以及充分利用了数据的共轭信息,该算法的估计精度更高、具有更高的运算效率且在ESPRIT-Like算法失效的条件下新算法仍能有效估计DOA。本文算法的运行时间是ESPRIT-Like算法的71.2%,实验结果证明了该方法的有效性和真实性。
文摘针对基于互质阵列波达方向(direction of arrival, DOA)估计方法对连续虚拟阵元得到的样本协方差矩阵信息利用率不高的问题,提出一种基于互质阵列的协方差矩阵重构算法。该算法利用最大连续虚拟均匀线阵协方差矩阵的每一行元素进行Toeplitz矩阵重构,再对这些矩阵加权求和获得新的满秩协方差矩阵,提高对接收数据的利用率并消除噪声贡献对DOA估计结果的影响。理论分析和仿真结果表明,该算法能实现欠定DOA估计,在低信噪比、小快拍数、入射角度间隔小条件下有良好的角度估计精度。
