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基于时频子空间的DOA估计
应武;杨绍全
【期刊名称】《航天电子对抗》
【年(卷),期】2004(000)003
【摘要】提出了一种基于时频子空间的到达角(DOA)估计新方法.传统的子空间测向方法由于本身固有的原因,存在三个缺陷:无法分辨到达角相近甚至重合的信号;信号个数必须小于阵元个数;对多个不同中心频率的窄带信号测角时,必须进行频域搜索.把时频分析用于阵列信号处理,利用信号的时频脊点构造空域时频分布矩阵(STFD),以代替传统的阵列相关矩阵,同时可以确定信号的导向矢量.通过对STFD矩阵进行特征分解来估计出信号子空间和噪声子空间,从而估计出信号的到达角.克服了传统子空间测向方法的缺陷,提高了测向能力.最后对非平稳信号进行了仿真,证实了时频子空间测向的优越性.
【总页数】4页(P38-41)
【作者】应武;杨绍全
【作者单位】西安电子科技大学电子对抗研究所,西安,710071;西安电子科技大学电子对抗研究所,西安,710071
【正文语种】中文
【中图分类】TN953.+5
【相关文献】
1.利用局域子空间投影提高子空间类DOA估计算法的谱分辨力 [J], 王布宏;王永良;陈辉
2.基于时频子空间分解的宽带线性调频信号DOA估计 [J], 黄克骥;田达;陈天麒
3.基于时频子空间的多分量宽带调频信号DOA估计 [J], 王雪飞; 尚朝轩; 王昌盛
4.基于时频子空间的多分量宽带调频信号DOA估计 [J], 王雪飞; 尚朝轩; 王昌盛
5.基于子空间拟合的块稀疏贝叶斯学习DOA估计 [J], 沈相相;赵健博
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阵列信号doa算法阵列信号DOA算法是指通过阵列信号处理技术来估计信号的到达角度。
DOA，即Direction of Arrival，是指信号传播路径和接收器方向之间的夹角。
DOA的精确估计对于无线通信、雷达系统和声音信号处理等领域具有重要意义。
本文将介绍阵列信号DOA算法的基本原理和常用的算法方法。
阵列信号DOA算法的基本原理是利用阵列接收器接收信号时，由于信号到达时间存在差异，导致信号在不同元素间的相位差。
通过测量这些相位差，可以得到信号的到达角度信息。
阵列接收器通常由多个接收元素组成，接收到的信号经过阵列处理后，可以获得比单个接收器更多的信息，从而提高DOA估计的精度。
常用的阵列信号DOA算法包括波束形成算法、空间谱估计算法和子空间分析算法等。
波束形成算法是一种基于反馈的方法，通过调整接收信号的权值，使得阵列输出的响应达到最大。
波束形成算法简单直观，但对噪声和干扰较敏感。
空间谱估计算法是一种传统算法，常用的方法有基于协方差矩阵的最小二乘法（MUSIC）、最大似然法（ML）和导向向量匹配（DVM）等。
这些方法通过计算信号在不同方向上的谱密度来估计DOA。
空间谱估计算法具有较好的性能，但计算复杂度较高。
子空间分析算法是一种基于信号子空间分解的方法，常用的方法有主成分分析（PCA）、奇异值分解（SVD）和阵列信号处理（ASD）等。
这些方法利用信号子空间的特性来估计DOA，具有较好的鲁棒性和鲁棒性。
然而，子空间分析算法对于成分数目和噪声水平的估计要求较高。
多传感器系统和自适应信号处理也是阵列信号DOA算法的重要研究方向。
通过增加接收元素数量和使用自适应算法，可以进一步提高DOA估计的精度和鲁棒性。
高维信号处理、压缩感知和深度学习等新技术也为阵列信号DOA算法的研究提供了新的思路和方法。
总之，阵列信号DOA算法是一种通过阵列信号处理技术来估计信号的到达角度的方法。
常用的算法包括波束形成算法、空间谱估计算法和子空间分析算法等。
DOA估计算法综述导向到达角（Direction of Arrival, DOA）估计是信号处理中一项重要的任务，它用于确定信号源的方向，广泛应用于无线通信、雷达、声学等领域。
在DOA估计中，主要的挑战是通过接收阵列的测量数据推断信号源的到达方向。
本文将对DOA估计算法进行综述，包括基于子空间和非子空间的算法。
基于子空间的DOA估计算法是最早应用于DOA估计的方法之一，它基于信号子空间和噪声子空间的分解来估计DOA。
其中，最著名的算法为MUSIC算法（Multiple Signal Classification），它通过对数据进行奇异值分解（SVD）得到信号子空间和噪声子空间，然后通过计算信号子空间与噪声子空间的角度来估计DOA。
MUSIC算法在低信噪比条件下有较好的性能，但在高噪声情况下容易受到干扰，且计算复杂度较高。
为了解决计算复杂度高的问题，提出了快速MUSIC算法（F-MUSIC）和加权MUSIC算法（W-MUSIC）等改进算法。
非子空间的DOA估计算法主要是基于滑窗和特定统计模型进行DOA估计。
基于滑窗的算法包括波达法（Beamforming），它通过将接收阵列的信号合成一个波束，使得波束指向信号源的方向来估计DOA。
波达法在较高信噪比情况下具有较好的性能，但在多源信号和近场源情况下容易出现混淆。
特定统计模型的DOA估计算法包括最大似然法（Maximum Likelihood, ML）和最小二乘法（Least Squares, LS）等，它们通过建立合适的统计模型来估计DOA。
最大似然法和最小二乘法能够达到较高的精度，但计算复杂度较高。
除了子空间和非子空间的算法，还有一些其他的DOA估计算法。
例如，一些基于神经网络的算法可以通过训练神经网络来对DOA进行估计。
此外，基于压缩感知理论的DOA估计算法也具有较高的估计精度。
压缩感知理论可以通过融合多个传感器的测量数据来提高DOA估计的性能。
基于传播算子的声学矢量传感器阵列扩展孔径二维DOA估计算法顾陈;何劲;朱晓华;刘中【期刊名称】《电子学报》【年(卷),期】2010(038)010【摘要】本文提出一种基于传播算子的声学矢量传感器阵列扩展孔径二维DOA 估计算法.首先,利用传播算子方法得到一组高精度模糊的DOA估计值;然后,利用声学矢量传感器的特点得到另一组低精度无模糊的DOA估计值;最后,利用无模糊估计值对模糊估计值进行解模糊处理,得到高精度无模糊的DOA估计值.提出的算法无需进行特征值分解或奇异值分解进行信号子空间/噪声子空间的估计.与基于ESPRIT的算法相比,提出的算法的计算量约为信号个数与声学矢量传感器个数的四倍之比.计算机仿真结果表明在信噪比不是很低时,提出的算法与基于ESPRIT的算法具有相当的估计性能.【总页数】6页(P2377-2382)【作者】顾陈;何劲;朱晓华;刘中【作者单位】南京理工大学电子工程系,江苏南京,210094;南京理工大学电子工程系,江苏南京,210094;南京理工大学电子工程系,江苏南京,210094;南京理工大学电子工程系,江苏南京,210094【正文语种】中文【中图分类】TN951【相关文献】1.双平行线阵中基于Euler变换传播算子的二维DOA估计算法 [J], 张小飞;张立岑;孙华普;蒋驰;陈学强2.基于扩展孔径ESPRIT算法的高精度无模糊二维DOA估计 [J], 顾陈;何劲;李洪涛;朱晓华3.单基地MIMO雷达中基于改进传播算子的二维DOA估计算法 [J], 符博博;郑娜娥;胡捍英4.面阵中基于传播算子的二维DOA估计算法 [J], 田正东;唐加山5.一种改进的基于传播算子的二维DOA估计算法 [J], 吴琴;陈建春;乜亮因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于部分噪声子空间DOA估计的性能分析作者：张宏谋施锦文来源：《现代电子技术》2013年第07期摘要：基于子空间DOA估计的MUSIC算法，是将阵列输出数据的协方差矩阵进行特征分解后，利用与信号分量相正交的噪声子空间来估计信号波达方向。
然而在进行谱估计之前，需要对信号源的数目进行估计，以确定信号子空间和噪声子空间的维数，这将增大DOA估计的复杂度。
对利用部分噪声子空间进行谱估计的方法进行了阐述，由于其不需要进行信源数目的估计，因此可以减小谱估计的复杂度。
计算机仿真实验和性能分析验证了该方法的性能。
关键词：噪声空间；波达方向； MUSIC； DOA估计中图分类号： TN911⁃34 文献标识码： A 文章编号： 1004⁃373X（2013）07⁃0047⁃040 引言空间谱估计中，基于子空间DOA估计的算法，如多重信号分类（MUSIC）[1]算法、ESPRITE[2⁃3]算法等是一类经典的高分辨算法。
这一类算法的提出开创了空间谱估计算法研究的新时代，促进了特征结构类算法的兴起和发展，该算法已成为空间谱估计理论体系中的标志性算法。
MUSIC算法的基本思想则是将任何阵列输出数据的协方差矩阵进行特征分解，从而得到与信号分量相对应的信号子空间和与信号分量相正交的噪声子空间，然后利用这两个子空间的正交性来估计信号入射方向等参数。
然而在进行谱估计之前，需要对信号源的数目进行估计，以确定信号子空间和噪声子空间的维数，这将增大DOA估计的复杂度。
有人认为在对协方差矩阵进行特征分解后，只有最小的特征值对应的特征向量才是真正的噪声子空间（本文称为部分噪声子空间）。
因此如果直接利用该部分噪声子空间进行空间谱估计，将不再需要进行信源数目的估计，可以降低系统在实现过程中的复杂度，以及提高谱估计的时效性。
本文对利用部分噪声子空间进行谱估计的方法进行了阐述，并用计算机仿真进行了对比说明。
仿真结果显示，利用部分噪声空间进行谱估计的性能和利用全部噪声子空间进行谱估计的性能接近。
作者： 耿盛楠[1];金强[1]
作者机构： [1]河南辉煌科技股份有限公司,河南郑州450001
出版物刊名： 科技创新与应用
页码： 18-21页
年卷期： 2018年 第10期
主题词： DOA估计;阵元位置误差;自校正;Toeplitz处理
摘要：阵列误差的存在将导致采用子空间类超分辨算法的信源波达角（Direction of Arrival，DOA）估计精度严重下降，对此给出了一种基于阵元位置误差自校正的DOA估计算法。
首先采用Toeplitz处理和特征值重构相结合的迭代方法对阵列接收数据协方差矩阵进行处理，从而消除阵元位置误差对导向矢量造成的影响，进而采用MUSIC算法进行DOA估计。
仿真实验表明该算法在阵元位置误差存在的情况下可极大地提升子空间类超分辨算法的DOA估计性能。
doa估计原理DOA（Direction of Arrival）估计原理是用来估计信号源的方向的一种方法。
在无线通信和雷达等领域中，DOA估计可以帮助我们确定信号源的位置和方向，从而进行目标跟踪、定位和定向等应用。
DOA估计的原理通常基于阵列信号处理技术。
这种方法使用多个接收天线组成的阵列来接收从不同方向传来的信号。
通过比较接收信号的时延、幅度和相位等参数，我们可以计算出信号源的方向。
下面是一些DOA估计的常见方法和算法：1. 波束形成（Beamforming）：波束形成是一种最简单和直观的DOA估计方法。
它通过调整不同接收天线的权重，使得合成的波束指向信号源的方向。
波束形成方法可以分为宽带波束形成和窄带波束形成两种。
2. MUSIC算法（Multiple Signal Classification）：MUSIC算法是一种基于子空间分解的高分辨率DOA估计方法。
它通过求解接收信号的协方差矩阵的特征向量，得到信号源的子空间，进而估计出信号源的方向。
3. ESPRIT算法（Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques）：ESPRIT算法是一种基于信号旋转不变性的子空间分解方法。
它通过接收信号的旋转算子来估计信号源的方向，从而达到高分辨率的DOA估计效果。
4. CBF算法（Conventional Beamforming）：CBF算法是一种传统的窄带DOA估计方法。
它通过对接收信号进行时延和幅度补偿，然后采用简单的波束形成技术来估计信号源的方向。
除了上述方法，还有许多其他的DOA估计算法，如ROOT-MUSIC、ESPRIT-AR、WSF、Frost算法等。
这些算法在不同的应用场景下具有不同的优缺点，可以根据实际需求选择合适的算法。
总的来说，DOA估计原理是基于阵列信号处理技术的，通过对接收信号的时延、幅度和相位等参数进行计算，来估计信号源的方向。
一种非均匀噪声条件下基于子空间的实值DOA估计方法何莉;朱扬辉;唐龙
【期刊名称】《舰船电子对抗》
【年(卷),期】2022(45)4
【摘要】提出了一种非均匀噪声条件下基于子空间的实值波达方向(DOA)估计算法。
该算法首先通过酉变换技术将含有未知非均匀噪声的阵列协方差矩阵实值化。
接着,通过分解实值阵列协方差矩阵并构造特定向量的方法获得实值噪声协方差矩阵。
然后,对实值协方差矩阵和实值噪声协方差矩阵进行广义特征分解估计噪声子空间。
最后,利用实值多重信号分类算法进行DOA估计。
与现有的非均匀噪声条件下DOA估计的方法不同,该算法无需迭代过程或凸优化过程,可有效去除非均匀噪声的干扰,提高计算效率,提供更精确的DOA估计结果。
仿真结果验证了该算法的DOA估计性能。
【总页数】6页(P66-71)
【作者】何莉;朱扬辉;唐龙
【作者单位】长海发展有限责任公司
【正文语种】中文
【中图分类】TN911
【相关文献】
1.基于实值特征子空间迭代的DOA估计算法
2.基于噪声子空间特征值重构的DOA估计算法
3.一种空间非均匀噪声环境下的DOA估计
4.空间非平稳噪声环境下非均匀线阵的DOA估计
5.非均匀噪声条件下的互质阵列欠定DOA估计方法
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
