针对水下阵列波达方位(direction of arrival,DOA)估计在少快拍情况下对相邻声源分辨能力差的问题,提出了基于迭代原子范数最小化的均匀圆环阵DOA快速估计方法。所提方法利用模态域处理方法对阵列流形进行预处理,将均匀圆环阵转换为虚...针对水下阵列波达方位(direction of arrival,DOA)估计在少快拍情况下对相邻声源分辨能力差的问题,提出了基于迭代原子范数最小化的均匀圆环阵DOA快速估计方法。所提方法利用模态域处理方法对阵列流形进行预处理,将均匀圆环阵转换为虚拟直线阵,然后通过对角重构估计无噪接收信号协方差矩阵,消除模态域处理引入的非均匀噪声的影响。为了充分利用接收信号稀疏性,同时避免字典网格搜索带来的误差,在模态域引入迭代原子范数最小化稀疏恢复方法,提出均匀圆环阵迭代原子范数最小化(uniform circular array-iterative atomic norm minimization,UCA-IANM)方位估计方法。原子范数最小化稀疏恢复问题一般采用内点法求解,该方法随接收信号快拍数增加,计算量急剧上升,不适用于水下计算资源受限的场景。在交替方向乘子法(alternating direction multiplier method,ADMM)的基础上,针对正则化参数难以选择的问题,提出了基于参数优化ADMM的UCA-IANM(UCA-IANM assisted by ADMM with parameter optimization,UCA-IANM-APO)DOA快速估计算法。仿真实验与实测数据分析表明,UCA-IANM-APO DOA快速估计方法的角度分辨能力和估计精度均优于传统DOA估计方法,求解速度较内点法提升了两个数量级。展开更多
本文提出了一种用天线阵来进行多个入射平面波的DOA(direction of arrival)估计方法.这种方法可以解决以往像MUSIC、ESPRIT等算法信号数不能超过阵元数的问题.这种方法计算量少、精度高、可适用于任意几何形状天线阵.同时得到信号频率估...本文提出了一种用天线阵来进行多个入射平面波的DOA(direction of arrival)估计方法.这种方法可以解决以往像MUSIC、ESPRIT等算法信号数不能超过阵元数的问题.这种方法计算量少、精度高、可适用于任意几何形状天线阵.同时得到信号频率估计,在平面阵中可得到自动成对的2维角估计.并且借助于相应技术,可对相关信号源的DOA进行估计.本文以均匀圆环天线阵(UCA)来估计多于阵元数的多个入射平面波空间2维角(俯仰角,方位角)为例进行仿真,最后给出计算机模拟结果证实该方法的实用性、有效性.展开更多
文摘针对水下阵列波达方位(direction of arrival,DOA)估计在少快拍情况下对相邻声源分辨能力差的问题,提出了基于迭代原子范数最小化的均匀圆环阵DOA快速估计方法。所提方法利用模态域处理方法对阵列流形进行预处理,将均匀圆环阵转换为虚拟直线阵,然后通过对角重构估计无噪接收信号协方差矩阵,消除模态域处理引入的非均匀噪声的影响。为了充分利用接收信号稀疏性,同时避免字典网格搜索带来的误差,在模态域引入迭代原子范数最小化稀疏恢复方法,提出均匀圆环阵迭代原子范数最小化(uniform circular array-iterative atomic norm minimization,UCA-IANM)方位估计方法。原子范数最小化稀疏恢复问题一般采用内点法求解,该方法随接收信号快拍数增加,计算量急剧上升,不适用于水下计算资源受限的场景。在交替方向乘子法(alternating direction multiplier method,ADMM)的基础上,针对正则化参数难以选择的问题,提出了基于参数优化ADMM的UCA-IANM(UCA-IANM assisted by ADMM with parameter optimization,UCA-IANM-APO)DOA快速估计算法。仿真实验与实测数据分析表明,UCA-IANM-APO DOA快速估计方法的角度分辨能力和估计精度均优于传统DOA估计方法,求解速度较内点法提升了两个数量级。
文摘本文提出了一种用天线阵来进行多个入射平面波的DOA(direction of arrival)估计方法.这种方法可以解决以往像MUSIC、ESPRIT等算法信号数不能超过阵元数的问题.这种方法计算量少、精度高、可适用于任意几何形状天线阵.同时得到信号频率估计,在平面阵中可得到自动成对的2维角估计.并且借助于相应技术,可对相关信号源的DOA进行估计.本文以均匀圆环天线阵(UCA)来估计多于阵元数的多个入射平面波空间2维角(俯仰角,方位角)为例进行仿真,最后给出计算机模拟结果证实该方法的实用性、有效性.
