非高斯杂波协方差矩阵估计新方法

基于重构频域协方差矩阵的DOA估计方法1. 内容概览本文档主要介绍了一种基于重构频域协方差矩阵的DOA(方向性)估计方法。

该方法首先对信号进行时域加窗处理，然后通过快速傅里叶变换(FFT)将时域信号转换为频域信号。

计算频域信号的协方差矩阵，并对其进行特征值分解。

根据特征值和特征向量的关系，估计出DOA。

为了提高DOA估计的准确性，本文还提出了一种自适应滤波器设计方法。

该方法根据信号在不同子阵列中的响应情况，动态地调整滤波器的参数，从而使得滤波器能够更好地捕捉到目标信号的特征。

本文还对所提出的方法进行了仿真验证，实验结果表明，所提出的方法在不同场景下具有较好的性能。

1.1 研究背景随着无线通信技术的快速发展，信号处理和定位技术在各个领域得到了广泛应用。

直接测量(DOA)估计是无线通信、雷达、声纳等领域中的关键问题。

DOA估计的准确性对于提高通信质量、降低能耗以及提高系统性能具有重要意义。

传统的DOA估计方法主要依赖于观测数据，如接收到的信号强度(RSS)或者到达时间差(TDOA)等。

这些方法在实际应用中往往受到多径效应、干扰等因素的影响，导致估计结果的不稳定性和鲁棒性较差。

基于频域协方差矩阵的DOA估计方法逐渐成为研究热点。

频域协方差矩阵能够反映信号在时域上的相关性，从而为DOA估计提供有力支持。

这种方法的主要优点在于：首先，它可以有效地利用多径传播环境下的信号信息，避免了传统DOA估计方法中的一些局限性；其次，频域协方差矩阵具有较好的统计特性，使得DOA估计的结果更加稳定和可靠；该方法还可以通过引入滤波器等技术来进一步提高估计精度和鲁棒性。

1.2 研究目的本研究旨在提出一种基于重构频域协方差矩阵的DOA(方向性)估计方法。

随着无线通信技术的不断发展，DOA估计在许多领域中具有重要的应用价值，如雷达、无线电定位、无线传感器网络等。

传统的DOA估计方法主要依赖于时延测量和信号到达时间差(TDOA)信息，这些方法在某些情况下可能受到环境因素的影响，导致DOA估计结果的不稳定性。

非均匀噪声条件下的DOA估计算法研究非均匀噪声条件下的DOA估计算法研究引言方位角估计 (DOA) 是无线通信、声学定位等领域中的关键问题之一。

DOA估计算法的目标是通过接收到的信号，精确地估计信号来自空间的方位角。

然而，在现实应用中，噪声往往是不均匀分布的，这给DOA估计带来了一定的挑战。

本文将对非均匀噪声条件下的DOA估计算法进行研究和探讨。

噪声模型在非均匀噪声条件下的DOA估计中，一个重要的前提是准确建立噪声模型。

传统的噪声模型通常假设噪声服从高斯分布，其方差在空间中保持均匀。

然而，在实际情况中，噪声常常不满足高斯分布，且方差随着方位角的变化而变化。

因此，针对非均匀噪声条件下的DOA估计，需要更精确地建模噪声。

一种常用的非均匀噪声模型是基于协方差矩阵的方法，即通过估计接收阵列的协方差矩阵来描述噪声的分布。

研究表明，协方差矩阵的对角元素可以反映出噪声在不同方位角上的变化情况。

因此，通过对接收阵列进行采样和观测，可以得到准确的协方差矩阵，并据此建立非均匀噪声模型。

DOA估计算法在建立了非均匀噪声模型后，可以基于此模型设计相应的DOA估计算法。

下面介绍几种常见的算法。

1. 基于最大似然估计的算法最大似然估计是一种常用的参数估计方法。

在非均匀噪声条件下的DOA估计中，可以通过最大化似然函数来估计信号和角度之间的关系。

具体步骤包括：计算接收阵列的协方差矩阵，根据噪声模型确定似然函数，通过优化算法找到最大似然估计。

该方法简单直观，但在噪声模型不准确的情况下可能存在一定的误差。

2. 基于子空间分解的算法基于子空间分解的算法是一种经典的DOA估计方法。

该方法基于接收信号的特征向量构造信号子空间和噪声子空间，并利用子空间的性质进行角度估计。

对于非均匀噪声条件，可以通过采样多帧信号来估计协方差矩阵，然后利用子空间分解得到准确的信号子空间和噪声子空间。

在此基础上，可以利用子空间的性质对DOA进行估计。

3. 基于神经网络的算法近年来，随着深度学习的发展，基于神经网络的DOA估计方法逐渐受到关注。

非高斯噪声下信源数未知相干信号DOA估计钟安琪;郭莹【摘要】针对现实环境中普遍存在的非高斯噪声和无法预知信源数目的问题,将混有非高斯脉冲噪声的信号样值视为粗差值,应用SW检验作为预处理,自适应去除幅值相对较大的粗差值,再以样本协方差的行向量重新构建一个满秩的、具有联合对角化结构的Toeplitz矩阵,使其秩只与波达方向有关,而不受信号相干性的影响,并由联合对角结构产生的代价函数,得出无需信源数目的空间谱搜索式进行DOA估计.大量仿真结果表明,与现有的一些方法相比,所提出的算法在信源数未知条件下,能对含有非高斯噪声的信号进行有效的DOA估计,具有较高的准确度及稳定性且对快拍数、信噪比要求不高.【期刊名称】《微处理机》【年(卷),期】2018(039)005【总页数】6页(P29-34)【关键词】非高斯噪声;波达方向估计;信源数未知;SW检验【作者】钟安琪;郭莹【作者单位】沈阳工业大学信息科学与工程学院,沈阳110870;沈阳工业大学信息科学与工程学院,沈阳110870【正文语种】中文【中图分类】TN911.231 引言利用处于不同位置的阵列天线接收来自不同方位信号源的信号，并计算信号源的波达方向（direction-of-arrial,DOA），是阵列信号研究中的一个重要课题，目前已取得丰硕成果，在雷达探测、水中声纳、无线通信航空导航和医学等领域均有广泛应用。

波达方向估计中经典算法如Capon算法[1]和前向平滑（FOSS）算法[2]等都是在高斯噪声背景下进行计算的，但在实际中噪声并不都是完全呈高斯分布的，比如大气（雷电）噪声、海洋杂波和地表杂波等，在这些噪声中存在十分明显的脉冲尖峰会严重降低基于高斯分布假设的算法的性能，所以在这种环境背景下传统的高斯分布模型不再适用。

通过选择具有厚重拖尾的分布统计模型如α-稳定分布[3]，可以解决在非高斯噪声下的波达估计问题。

针对非高斯噪声下的相干信号的DOA估计问题，文献[4]提出了建立前/后平滑低阶矩阵来进行DOA估计的FLOM-SS算法。

基于功率中值和归一化采样协方差矩阵的自适应匹配滤波检测器刘明;水鹏朗【摘要】在非均匀海杂波环境中,参考单元中的异常单元限制了采样协方差矩阵(SCM)的估计性能,从而影响了传统自适应匹配滤波(AMF)检测器的检测性能.而考虑删除异常单元的方法在参考单元数目有限时可能导致矩阵的奇异性.鉴于此,在保持参考单元数目不变条件下,该文设计一种基于功率中值与归一化采样协方差矩阵(MNSCM)的估计方法,并将其与匹配滤波器(MF)相结合,构造一种新型的自适应匹配滤波检测器.与传统的自适应匹配滤波相比,该文设计的检测器在实测和仿真海杂波数据条件下均具有明显的性能优势.%In nonhomogeneous sea clutter, abnormal cells included reference cells constrain the performance of the Sample Covariance Matrix (SCM), and then influence the detection performance of the traditional Adaptive Matched Filter (AMF) detector, while censoring abnormal cells may cause singularity of the covariance matrix in the case of limited reference cells. Without changing number of the reference cells, this paper devises the median and normalized covariance matrix estimator and uses in the detection scheme of the AMF. Compared with the traditional AMF, the newly devised AMF obtains better performance in both measured and simulated clutter.【期刊名称】《电子与信息学报》【年(卷),期】2015(037)006【总页数】7页(P1395-1401)【关键词】目标检测;海杂波;自适应匹配滤波器;采样协方差矩阵;功率中值和归一化采样协方差矩阵【作者】刘明;水鹏朗【作者单位】西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室西安 710071;西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室西安 710071【正文语种】中文【中图分类】TN957.51海杂波背景下的动目标检测问题因其具有重要的战略意义和民用价值，一直以来备受国内外学者关注[1−4]。

非高斯相关杂波背景下雷达目标统计检测方法冯讯;王首勇;万洋;朱晓波【摘要】在非高斯相关杂波背景、参数随机或未知的情况下，通常难以甚至无法建立统计检测模型。

针对此问题，基于粒子滤波方法，根据未知参数的概率分布函数抽取粒子，将复杂积分运算转化为求和运算求取似然函数，给出了一种雷达目标似然比检测的通用模型，较好地解决了非高斯相关杂波条件下无法得到检测统计量的问题。

此外，以复SG—Alpha稳定分布作为非高斯相关杂波分布模型，给出了基于粒子滤波的检测统计模型，并对本文方法与传统的检测方法在高斯相关杂波和非高斯相关杂波背景下的检测性能进行了仿真比较，验证了算法的有效性。

%It is not easy to establish statistical test model in correlated non-Gaussian clutter backgrounds when parameter is stochastic or unknown. Based on the particle filtering, the proposed method calculates the likelihood function by transforming the integral operation to the sum operation according to the probability distribution function of unknown parameter, and a general radar target likelihood-ratio detec- tion model is established. This method solves the difficulties that it is unable to establish statistical test model in correlated non-Gaussian clutter backgrounds. Taking SG-Alpha stable distribution as the model of correlated non-Gaussian clutter, a statistical test method based on particle filtering is established. Moreover, simulations show that the detection performances of the proposed method are better than the traditional method both in correlated Gaussian and non-Gaussian clutter backgrounds.【期刊名称】《电波科学学报》【年(卷),期】2012(027)005【总页数】7页(P1005-1011)【关键词】非高斯相关杂波;粒子滤波;统计检测;似然函数;概率分布【作者】冯讯;王首勇;万洋;朱晓波【作者单位】空军雷达学院雷达兵器运用工程军队重点实验室,湖北武汉430019;空军雷达学院雷达兵器运用工程军队重点实验室,湖北武汉430019;空军雷达学院雷达兵器运用工程军队重点实验室,湖北武汉430019;空军雷达学院雷达兵器运用工程军队重点实验室,湖北武汉430019【正文语种】中文【中图分类】TN957引言统计检测一直是雷达目标检测应用的重要方法，其核心是基于杂波的统计分布建立似然比检测模型。

协方差矩阵的估计与推断协方差矩阵是统计学中一个重要的概念，用于衡量随机变量之间的相关性和变量自身的方差。

在数据分析和机器学习中，协方差矩阵的估计和推断是一项关键任务，可以帮助我们了解数据的结构和特征。

在开始讨论协方差矩阵的估计和推断之前，我们先来了解一下协方差矩阵的定义和性质。

协方差矩阵是一个对称矩阵，其中的元素是两个变量之间的协方差。

对于一个有n个变量的数据集，协方差矩阵的大小为n×n，其中第i行第j列的元素表示第i个变量和第j个变量的协方差。

协方差矩阵的估计可以通过样本数据得到。

假设我们有一个m×n的数据集，其中每一行表示一个样本，每一列表示一个变量。

协方差矩阵的无偏估计可以通过以下公式计算：Cov(X) = (1/(m-1)) * (X'X)其中，X是一个m×n的矩阵，表示数据集，X'是X的转置矩阵。

在协方差矩阵估计的过程中，有一些常用的方法，例如最大似然估计和基于核函数的方法。

最大似然估计是通过最大化样本数据的似然函数来得到协方差矩阵的估计值。

基于核函数的方法则是利用核函数的性质来对样本数据进行变换，从而得到协方差矩阵的估计。

协方差矩阵的推断涉及到对协方差矩阵中元素的分析和解释。

有时候我们关心的是协方差矩阵的某些特定元素，例如方差或者相关系数。

方差是协方差矩阵对角线上的元素，表示变量自身的离散程度。

相关系数是协方差矩阵非对角线上的元素，表示两个变量之间的线性相关程度。

在协方差矩阵的推断中，我们还可以利用协方差矩阵来进行数据的降维和特征选择。

通过对协方差矩阵进行特征值分解，我们可以得到数据集的主成分，从而实现数据的降维。

同时，通过分析协方差矩阵的特征值和特征向量，我们可以选择具有更高相关性的特征，从而实现特征选择。

除了估计和推断，协方差矩阵还可以用于构建模型和进行预测。

例如，在线性回归模型中，协方差矩阵可以用来估计回归系数的标准误差，从而得到对预测结果的不确定性的估计。

JADE盲源分离算法应用于雷达抗主瓣干扰技术王文涛;张剑云;刘兴华;李磊【摘要】压制干扰信号从主瓣进入雷达接收机，会严重影响雷达的性能。

通常的副瓣抗干扰技术难以奏效。

首先给出了盲源分离技术（BSS）应用于雷达抗主瓣干扰的基本条件和信号模型，并预估计信号源数目。

在此基础上应用基于四阶累积量的特征矩阵近似联合对角化（JADE）盲分离算法分离接收到的主瓣干扰混合信号，并脉压找出目标信号。

最后仿真比较了JADE在不同干扰环境中的抗主瓣干扰效果，仿真结果表明了算法良好的抗干扰性能。

%If the suppress jamming pour into the mainlobe of radar receiver,it would severely degenerate the performance of radar. The common ECCM measures of sidelobe have no effect. In this paper,the basic requirements and the signal model of anti-mainlobe-Jamming based on blind source separation algorithm are given first of all,especially the signal source number been estimated in advance. Then the BSS algorithm is used based on joint approximation diagonalization of eigen matrices to separate the mixed signal of mainlobe-Jamming,and the target signal is found out by applying the pulse compression technique. Finally,detailed simulation and acquired different jamming suppression results in different interference signals environment is finished,which has proved the satisfactory validity of JADEin the radar anti-mainlobe-jamming.【期刊名称】《火力与指挥控制》【年(卷),期】2015(000)009【总页数】5页(P104-108)【关键词】盲源分离;抗主瓣干扰;JADE;脉压【作者】王文涛;张剑云;刘兴华;李磊【作者单位】电子工程学院，合肥 230037;电子工程学院，合肥 230037;电子工程学院，合肥 230037;电子工程学院，合肥 230037【正文语种】中文【中图分类】TN972现代电子战中，千方百计提高雷达的抗干扰性能已成为雷达设计者所面临的严峻任务。

专利名称：机载STAP雷达快速去互耦的杂波协方差矩阵估计方法
专利类型：发明专利
发明人：刘明鑫,冯文英,王旭,曹仕平
申请号：CN202010333453.1
申请日：20200424
公开号：CN111474527A
公开日：
20200731
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明提供了一种机载STAP雷达快速去互耦的杂波协方差矩阵估计方法，获取到原始雷达回波信号；得到由稀疏线性结构组成的虚拟结构对应的协方差矩阵估计值的模型；根据所述协方差矩阵估计值的模型，完成对机载STAP雷达去互耦的快速杂波协方差矩阵估计。

本文提出了一种Toeplitz协方差矩阵重建的框架，并将其应用于均匀线性和稀疏线性结构，解决训练样本不足及互耦的问题。

为了充分利用噪声的先验知识，本申请采用了杂波协方差矩阵恢复结构，用核范数代替秩范数来放松它，导出了该问题的封闭形式解，并给出其快速求解方法。

同时，应用差分运算于稀疏线性结构，利用有限的阵列元素和脉冲个数，获得更高系统自由度，并减互耦效应。

申请人：成都航空职业技术学院
地址：610000 四川省成都市龙泉驿区车城东七路699号
国籍：CN
代理机构：成都正华专利代理事务所(普通合伙)
代理人：陈选中
更多信息请下载全文后查看。

非均匀杂波协方差矩阵的知识辅助估计方法
苗旭炳;简涛;丁彪
【期刊名称】《电光与控制》
【年(卷),期】2016(023)010
【摘要】针对非均匀环境下的雷达目标自适应检测问题,提出了一种知识辅助的杂波协方差矩阵估计方法.假设非均匀环境杂波服从协方差矩阵为随机矩阵的复高斯分布,选取逆Wishart分布作为先验分布引入,依据贝叶斯方法推导了杂波协方差矩阵的后验概率密度函数,进而得到了协方差矩阵的最大后验估计.仿真结果表明,与传统杂波协方差矩阵估计方法相比,所提出的知识辅助估计方法能够有效提升非均匀环境下的雷达目标检测效果.
【总页数】4页(P45-48)
【作者】苗旭炳;简涛;丁彪
【作者单位】海军航空工程学院信息融合技术研究所,山东烟台264001;海军航空工程学院信息融合技术研究所,山东烟台264001;西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室,西安710071;海军航空工程学院信息融合技术研究所,山东烟台264001
【正文语种】中文
【中图分类】TN957.51
【相关文献】
1.协方差矩阵结构的广义杂波分组估计方法 [J], 顾新锋;简涛;何友;郝晓琳
2.一种稳健的非均匀杂波协方差矩阵估计方法 [J], 许华健;杨志伟;廖桂生;田敏
3.改进的杂波协方差矩阵结构估计方法 [J], 何友;顾新锋;简涛
4.非均匀非高斯杂波的协方差矩阵估计 [J], 谢洪森;邹鲲;杨春英;周鹏
5.空间非均匀海杂波的协方差矩阵估计新算法 [J], 时艳玲
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

非高斯噪声参数估计的马氏链蒙特卡罗法
张曙霞;蒋宇中;徐大勇
【期刊名称】《应用科学学报》
【年(卷),期】2007(025)006
【摘要】基于马氏链蒙特卡罗法(MCMC),提出一种快速收敛特性的A类噪声模型参数贝叶斯估计算法.区别于传统的参数估计算法,它不仅可以估计脉冲指数A、高斯脉冲功率比r、噪声平均功率σ2,还可以估计信道隐含状态.尽管该算法运算量大,但优点是所需样本少,能实现整体优化及并行处理.计算机仿真验证了该方法的有效性.
【总页数】5页(P603-607)
【作者】张曙霞;蒋宇中;徐大勇
【作者单位】海军工程大学,电子工程学院,湖北,武汉,430033;海军工程大学,电子工程学院,湖北,武汉,430033;海军工程大学,电子工程学院,湖北,武汉,430033
【正文语种】中文
【中图分类】TN822;TP216
【相关文献】
1.非高斯有色噪声中基于四阶累积量噪声建模的谐波恢复方法 [J], 张严;王树勋
2.基于互相关熵的非高斯背景下微动参数估计方法 [J], 熊丁丁;崔国龙;孔令讲;杨晓波
3.非高斯噪声与高斯色噪声作用的基因调控网络研究 [J], 马相毓;仝卫明
4.非高斯单因子短期利率模型正则化参数估计 [J], 江良;徐承龙
5.多重减因模型的马氏链方法与转移强度参数估计 [J], 肖利哲;田金方
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

杂波协方差矩阵
杂波协方差矩阵是指在雷达信号处理中，由于杂波的存在，导致接收到的信号中包含了不同源的杂波成分，这些杂波成分会对目标信号的检测和跟踪产生干扰。

为了减小这种干扰，需要对杂波进行抑制，其中一个关键的步骤就是估计杂波协方差矩阵。

杂波协方差矩阵是指描述杂波信号之间相关性和能量分布的矩阵。

在雷达信号处理中，通常使用降维技术将接收到的雷达信号转换到一个低维的空间中，然后通过估计杂波协方差矩阵来减小杂波的影响。

估计杂波协方差矩阵的方法有很多，其中比较常用的是样本协方差矩阵估计法、最小方差无偏估计法、阵列信号处理法等。

不同方法的性能和适用范围不同，需要根据具体的应用场景进行选择。

总之，杂波协方差矩阵是雷达信号处理中的一个重要概念，对于提高雷达信号的检测和跟踪性能具有重要意义。

- 1 -。