单矢量水听器改进MUSIC算法的噪声抑制性能研究

针对MUSIC算法在相干噪声背景下估计目标方位性能下降的问题,利用酉变换的空时相关矩阵（unitary spatio-temporal correlation matrice—USTCM）,替代MUSIC算法中的数据协方差矩阵,设计了单矢量水听器的USTC-MUSIC算法,通过仿真验证了新方法不论噪声是不相干或相干,其噪声抑制能力和目标分辨能力均优于原方法.     

矢量水听器阵列MUSIC估计算法研究

矢量水听器由声压传感器和质点振速传感器复合而成,可以空间共点、同步测量声压和质点振速的各正交分量.采用矢量水听器均匀线阵研究了利用MUSIC算法对声源进行方位估计,对该算法进行了理论推导,并对数据协方差矩阵进行本征分解,获得了信号的空间谱估计.通过几个仿真对比试验,得出了该算法在多种条件下的高分辨方位估计性能.仿真结果表明,在SNR=10 dB条件下,相对于常规波束形成器输出,MUSIC空间谱的主波束宽度锐化了12.6°,旁瓣降低了22 dB左右,利用该算法可提高对信号源的定向精度及对多目标的分辨能力.     

基于四元数的声压振速联合方位估计算法

常规MUSIC波达方向估计算法的缺点是不能处理相干信号.针对这一情况,文中引入了四元数理论,建立了二维矢量水听器的四元数输出模型,并在此基础上提出了一种声矢量阵声压振速联合方位估计算法.与常规MUSIC方位估计算法相比,该算法利用了四元数紧凑的数据表达形式和较强的正交性约束能力,降低了内存需求和运算复杂度,在不经过任何预处理的情况下可以分辨相干目标.同时,由于利用了声压振速的组合指向特性,算法抗各向同性干扰的能力较强.仿真实验证明了算法的有效性.     

基于矢量传感器阵列的二维波达方向估计研究

矢量水听器由声压传感器和质点振速传感器复合而成,可以空间共点、同步测量声压和质点振速的各正交分量.相对于声压水听器阵来说,矢量阵获取声场中更多的信息,利用矢量阵所获得的速度场的信息可去除目标方位估计中的模糊.多重信号分类(MUSIC)算法是通过对数据协方差矩阵进行本征分解获得信号空间谱估计的方法.文中采用矢量水听器均匀线阵研究了利用MUSIC算法对声源进行二维角度估计,通过对声压水听器和矢量水听器阵MUSIC算法的仿真对比得出结论:声矢量阵比声压阵具有更好的波达方向估计性能.另外,文中还采用空间平滑技术对相关信号源进行解相关从而得到良好的二维波达方向估计性能.     

基于矢量传感器阵列的改进MUSIC算法DOA估计

鉴于传统的MUSIC(Multiple Signal Classification)算法分辨率不高且在阵元数目较少的情况下对目标信号方位估计不佳等问题,提出了一种基于矢量传感器的改进MUSIC算法。该方法对空间谱函数进行处理,以得到更加优化的方位估计。从阵元数目和分辨角度等方面与传统的MUSIC算法对比,实验仿真表明该算法相对于传统的MUSIC算法有着明显的优越性。     

阵列天线DOA估计中MUSIC算法性能综合分析

阵列信号处理是现代信号处理中的一个重要分支,而信源定位又是阵列信号处理中的重要应用.常规的子空间算法———MUSIC算法可对到达角(DOA)实现超分辨估计.然而,MUSIC算法的超分辨率是在阵列信号模型精确条件下得到的,阵元数、阵元间距、信噪比、快拍数等因素对MUSIC算法的分辨率都会产生一定的影响.本文通过仿真,综合分析了阵元数、阵元间距、信噪比、快拍数等因素对MUSIC算法的分辨率产生的影响,同时表明了,快拍数相对其它参数对MUSIC算法分辨率的影响要小.     

基于WVD-MUISC算法的单矢量水听器DOA估计

针对MUSIC算法在非平稳噪声背景下DOA估计性能下降和信源个数受限的问题,利用空间时频分布（spatial time-frequency distribution ,STFD）,选择时频点构造时频相关矩阵,替代MU-SIC算法中的相关矩阵,设计了单矢量水听器DOA估计的WVD-MUSIC算法,通过仿真验证了新方法在噪声抑制能力、空间分辨能力和多目标分辨能力优于原方法。     

基于改进MUSIC算法的矢量水听器阵列波达方向估计

介绍了改进的MUSIC算法在矢量水听器阵波达方向估计中的应用,并描述了该算法的原理及应用过程.计算机仿真的结果表明,改进的MUSIC算法既能够有效地估计出独立信号源的DOA,也能有效地估计出相关信号源和相隔比较近的小角度差信号源的DOA,从而证明了这种改进MUSIC算法的合理性.     

分布式自适应网格交互多模型JPDA算法

将自适应网格交互多模型(AGIMM)算法和联合概率数据互联(JPDA)算法相结合,提出了用于多传感器多目标跟踪的分布式自适应网格交互多模型联合概率数据互联(DAGIMM-MSJP-DA)算法.该算法在航迹关联检验阶段结束后,融合中心采用模糊加权方法对不同传感器关于同一目标的各模型概率、各模型状态估计及其对应的估计协方差阵进行融合,从而得到关于目标的总体状态估计和相应的估计协方差阵,并将融合后的各模型概率反馈至各传感器以便进行统一的、更为精确的网格自适应调整.最后通过计算机仿真验证了该算法的有效性和正确性.     

基于方位时差的多站协同目标跟踪

为提高多站无源协同跟踪的精度.提出了一种基于方位时差的目标跟踪方法.从一种拟线性的方位增量卡尔曼预处理方法人手,降低方位观测的误差,利用距离和时差跟踪建立观测方程.使用扩展卡尔曼滤波的方法对目标的运动状态进行估计,并采用分布式估计集中处理的方式融合多站并行估计数据.通过计算机仿真分析了该方位时差方法的跟踪性能.仿真结果表明.该方法对于目标状态的估计与真值偏差较小,能够满足跟踪精度要求.     

Angle Estimation in Monostatic MIMO Radar with Low-Complexity Beamspace Unitary ESPRIT

A low-complexity angle estimation method for multiple-input multiple-output (MIMO) radar using beamspace unitary estimation of signal parameters via rotational invariance techniques (ESPRIT) is presented. Reduced-dimensional transformation is firstly utilized as a pre-processing to obtain the reduced-dimensional data matrix, and then a conjugate centrosymmetric discrete Fourier transform (DFT) matrix is employed to map the received data into lower-dimensional beamspace and transforms the complex covariance matrix into a realvalued one. At last, the rotational invariance structure of the real-valued signal subspace is constructed in the beamspace to obtain the estimation of direction of arrival (DOA). Compared with the other ESPRIT algorithms, the proposed method can achieve improved estimation performance with a significantly reduced computational complexity. Simulation results are presented to demonstrate the effectiveness of the proposed method.     

自适应天线系统中MUSIC算法的研究及其仿真分析

本文基于自适应天线系统中的辨识信号到达方向AOA(Angle of Arrival)关键问题,研究了其实现的MUSIC算法的原理,并通过MATLAB仿真分析,结果表明,接收信号个数必须小于阵元数才能用MUSIC算法进行波达方估计,MUSIC算法对于波达方向估计的分辨率在接近90°处为5°左右,在接近0°~180°处为5°~7°。     

Iterative algorithm of steered minimum variance and its application in weak targets detection

The steered covariance matrix (STCM) and its inverse matrix should be calculated in each beam for steered minimum variance (STMV). The inverse matrix needs complex computation and restricts its application in engineering. Combining the integration character of one-phase regressive filter with the iterative formula of inverse matrix, an STMV iterative algorithm is proposed. The computational cost of the iterative algorithm is reduced approximately to be 2/M times of the original one when there are M sensors, and is more advantaged for the realization of the algorithm in real time. Simulation results show that the STMV iterative algorithm can preserve the characters of STMV on high azimuth resolution and weak target detection while the computational cost reduced sharply. The analysis on sea trial data proves that the proposed algorithm can estimate each target’s azimuth even when the source powers differ in large scales or their bearings are very approximate.     

基于改进UKF的BDS/IMU组合列车定位方法

为提高列车定位的精确性和连续性，采用北斗卫星接收机和惯性测量单元构建车载组合定位系统. 针对多传感器组合定位信息融合估计的非线性和鲁棒性需求，将抗差估计理论的等价权原理应用于标准无迹卡尔曼滤波（unscented Kalman filter，UKF）算法，构造了一种改进的UKF算法，通过对标准UKF算法的噪声协方差进行等价替换，从而起到调节滤波增益的作用，使得滤波算法对传感器观测粗差具有较强的抑制能力. 将改进的UKF算法与标准UKF算法应用于列车组合定位进行仿真比较，结果表明:传感器无观测异常时，改进UKF算法的滤波精度总体上略优于标准UKF算法；当传感器观测值含有随机粗差时，改进UKF算法的滤波精度及稳定性明显优于标准UKF算法，北向、东向位置平均估计误差分别降低了48.5%、48.8%，北向、东向速度平均估计误差分别降低了43.7%、48.9%.      

分界面上基于矢量水听器阵列空间谱DOA估计

矢量水听器通常由三个空间轴向垂直的振速水听器和一个声压水听器构成，可同时测量声信号的振速和声压．为了了解复杂分界面上矢量水听器阵列的定向性能，根据分界面上平面波的反射模型，提出了改进的Bartlett和Capon空间谱，建立了统一框架，并且在绝对硬边界典型界面下，分析了基于矢量水听器阵列的定向性能．给出了具体算例．     

MUSIC波达方向估计算法的改进及仿真试验

MUSIC算法是一种子空间分解算法,它的各种性能已被广泛研究.在信号波达方向估计领域,MUSIC算法的应用,形成了MUSIC波达方向估计算法.实际应用中,MUSIC波达方向估计算法,拥有超分辨能力的同时,也存在原理性缺点——MUSIC空间谱不能反映目标信号的相对强度.文中在前人工作的基础上,对MUSIC波达方向估计算法进行理论分析,提出了有效的改进方法,并通过仿真试验证实了分析的正确性.     

Influences of clock resolution of bandwidth measurement on packet pair algorithm

Influences of the clock resolution of bandwidth estimator on the accuracy and stability of the packet pair algorithm was analyzed. A mathematic model has been established to reveal the relationship between the result deviation coefficient and the packet size, clock resolution and real bandwidth（value）of the measured route. A bandwidth self-adapting packet pair algorithm was presented based on the mathematic model to reduce the estimation error resulting from the clock resolution and to improve the accuracy and stability of measurement by adjusting the deviation coefficient. Experimental results have verified the validity and stability of the algorithm.     

谐波和间谐波参数估计的新方法

为解决谐波和间谐波参数估计受噪声影响的难题,从被检测信号噪声的基本特性出发,提出了一种基于现代互谱、总体最小二乘、旋转不变参数估计和改进普罗尼技术的谐波和间谐波参数估计新方法.该方法采用互谱技术处理不同采样序列的互相关矩阵;根据不同时刻白噪声相互独立的原理划分信号子空间和噪声子空间,并结合总体最小二乘与旋转不变参数估计判定被检测信号的频率;最后,根据白噪声均值为0的特性,采用改进普罗尼技术估计信号分量的幅值和初始相角.仿真结果表明,该方法在低信噪比环境下可检测出多个子信号,且频率的相对误差均小于0.4%,而耗时仅0.058 s,具有良好的估计精度和估计效率.