针对现有稀疏信号功率迭代算法对方位相近目标分辨概率与估计精度较低问题,提出了一种稀疏信号功率迭代补偿的矢量传感器阵列波达方向(Direction of Arrival, DOA)估计方法。基于稀疏信号补偿原理和加权协方差矩阵拟合准则,构建了关于...针对现有稀疏信号功率迭代算法对方位相近目标分辨概率与估计精度较低问题,提出了一种稀疏信号功率迭代补偿的矢量传感器阵列波达方向(Direction of Arrival, DOA)估计方法。基于稀疏信号补偿原理和加权协方差矩阵拟合准则,构建了关于稀疏信号功率与补偿权重的目标函数。推导了稀疏信号功率迭代更新表达式的闭式解。通过对稀疏信号功率进行谱峰搜索获得DOA估计值。理论分析表明,所提算法通过对离散网格点上的信号功率进行补偿提高了方位相近目标的分辨率概率与估计精度。仿真结果表明,相较于经典子空间算法与现有稀疏功率迭代算法,所提算法对方位相近目标具有较高的分辨概率与估计精度。展开更多
分析了非参数化谱估计方法,分析表明,它们所解决的优化问题都是加权最小二乘(weighted least square,WLS),不同在于如何估计广义噪声协方差矩阵来构建加权矩阵。基于统一框架,提出了一种能同时估计信号频谱和观测噪声的自适应迭代非参...分析了非参数化谱估计方法,分析表明,它们所解决的优化问题都是加权最小二乘(weighted least square,WLS),不同在于如何估计广义噪声协方差矩阵来构建加权矩阵。基于统一框架,提出了一种能同时估计信号频谱和观测噪声的自适应迭代非参数谱估计方法。该方法在每一次迭代时都利用上一次估计结果来逐步逼近真实的广义噪声协方差矩阵。分析和仿真表明,本文方法具有分辨率高,谱泄漏抑制好,并能增强信号协方差矩阵的可逆性和频谱范围选择的随意性等特点。展开更多
信源的到达角(Direction of Arrive,DOA)信息在许多实际应用领域中具有重要作用,因此对DOA的准确估计是阵列信号处理领域的研究热点。针对传统信号子空间非相干处理方法(Incoherent Signals-subspace Method,ISM)在含有混响的低信噪比...信源的到达角(Direction of Arrive,DOA)信息在许多实际应用领域中具有重要作用,因此对DOA的准确估计是阵列信号处理领域的研究热点。针对传统信号子空间非相干处理方法(Incoherent Signals-subspace Method,ISM)在含有混响的低信噪比环境下对宽带信号进行DOA估计时存在的准确性低的问题,文中提出一种基于ISM算法的改进算法。该算法首先利用离散傅里叶变换将宽带信号分解为若干子频带;其次提出一种构建能量门限的方式,通过该能量门限筛选子频带并保留能量高于该门限的子频带;然后提出一种协方差矩阵重构方法,重构每一个子频带的协方差矩阵,通过TLS-ESPRIT算法估计每一个子频带的DOA参数;最后提出一种加权策略对多个子频带的DOA估计值进行处理,得到最终的DOA估计值。实验结果表明,该算法可以有效地提高宽带信号DOA的准确性,并且具有较好的鲁棒性。展开更多
文摘针对现有稀疏信号功率迭代算法对方位相近目标分辨概率与估计精度较低问题,提出了一种稀疏信号功率迭代补偿的矢量传感器阵列波达方向(Direction of Arrival, DOA)估计方法。基于稀疏信号补偿原理和加权协方差矩阵拟合准则,构建了关于稀疏信号功率与补偿权重的目标函数。推导了稀疏信号功率迭代更新表达式的闭式解。通过对稀疏信号功率进行谱峰搜索获得DOA估计值。理论分析表明,所提算法通过对离散网格点上的信号功率进行补偿提高了方位相近目标的分辨率概率与估计精度。仿真结果表明,相较于经典子空间算法与现有稀疏功率迭代算法,所提算法对方位相近目标具有较高的分辨概率与估计精度。
文摘分析了非参数化谱估计方法,分析表明,它们所解决的优化问题都是加权最小二乘(weighted least square,WLS),不同在于如何估计广义噪声协方差矩阵来构建加权矩阵。基于统一框架,提出了一种能同时估计信号频谱和观测噪声的自适应迭代非参数谱估计方法。该方法在每一次迭代时都利用上一次估计结果来逐步逼近真实的广义噪声协方差矩阵。分析和仿真表明,本文方法具有分辨率高,谱泄漏抑制好,并能增强信号协方差矩阵的可逆性和频谱范围选择的随意性等特点。
文摘信源的到达角(Direction of Arrive,DOA)信息在许多实际应用领域中具有重要作用,因此对DOA的准确估计是阵列信号处理领域的研究热点。针对传统信号子空间非相干处理方法(Incoherent Signals-subspace Method,ISM)在含有混响的低信噪比环境下对宽带信号进行DOA估计时存在的准确性低的问题,文中提出一种基于ISM算法的改进算法。该算法首先利用离散傅里叶变换将宽带信号分解为若干子频带;其次提出一种构建能量门限的方式,通过该能量门限筛选子频带并保留能量高于该门限的子频带;然后提出一种协方差矩阵重构方法,重构每一个子频带的协方差矩阵,通过TLS-ESPRIT算法估计每一个子频带的DOA参数;最后提出一种加权策略对多个子频带的DOA估计值进行处理,得到最终的DOA估计值。实验结果表明,该算法可以有效地提高宽带信号DOA的准确性,并且具有较好的鲁棒性。
