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一种基于信号子空间聚焦的宽带DOA估计算法
于红旗;刘剑;黄知涛;周一宇
【期刊名称】《系统工程与电子技术》
【年(卷),期】2008(30)4
【摘要】根据阵列采样获得的宽带信号带宽内各个频点的协方差矩阵进行特征值分解得到的信号子空间,提出了一种新的宽带聚焦DOA估计方法.直观地根据各个频点的信号子空间来构造聚焦矩阵,推导了最佳聚焦信号子空间.对新方法的性能分析表明,该方法的性能与双边变换(TCT)方法相同,并给出了证明.构造聚焦矩阵时新方法所用的矩阵维数小于TCT方法,因此新方法运算量小于TCT方法.仿真结果证明了算法的有效性.
【总页数】4页(P609-612)
【作者】于红旗;刘剑;黄知涛;周一宇
【作者单位】国防科学技术大学电子工程学院,湖南,长沙,410073;国防科学技术大学电子工程学院,湖南,长沙,410073;国防科学技术大学电子工程学院,湖南,长沙,410073;国防科学技术大学电子工程学院,湖南,长沙,410073
【正文语种】中文
【中图分类】TN911
【相关文献】
1.一种基于降调频的宽带LFM信号DOA估计算法 [J], 张佳;贾鑫;尹灿斌;陈颖颖;高阳
2.一种新的聚焦类宽带DOA估计算法 [J], 曹金亮;刘志文;徐友根
3.互相关矩阵重排获取信号子空间的二维 DOA 估计算法 [J], 聂玺;魏平
4.无需聚焦的宽带相干信号快速 DOA 估计算法 [J], 曾耀平;杨益新;卢光跃;贡维雪
5.一种改进的信号子空间聚焦宽带DOA估计算法 [J], 贾思宇;路茗;丁华泽;陈明;赵鲁阳
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单快拍虚拟阵列Toeplitz矩阵重构的相干信源DOA估计朱进勇;王立冬;孟亚峰【摘要】针对相干信源的DOA估计,提出一种基于单快拍虚拟阵列Toeplitz矩阵(SSVT)重构的解相干算法.该方法利用阵元接收的单快拍数据构造出双向虚拟子阵,并对虚拟子阵的协方差矩阵的平均值进行Toeplitz矩阵重构,实现对相干信源的DOA估计.该方法无需进行多次快拍,在不损失阵列孔径和工作阵元的基础上实现相干信源的DOA估计.仿真结果表明,该算法降低了运算量,在低信噪比的情况下也能分辨M-1个相干信源.%Aiming at the DOA estimation of the coherent signal source,a decoherent algorithm based on single snapshot vir-tual array Toeplitz(SSVT)matrix reconstruction is proposed. The method uses the single snapshot data received by the array ele-ment to construct the bidirectional virtual submatrix. The Toeplitz matrix reconstruction is performed for the mean value of the co-variance matrix of the virtual submatrix to estimate the DOA of the coherent signal source. It is unnecessary for the method to conduct the multiple snapshots,and can estimate the DOA of the coherent signal source on the basis of ensuring the array aper-ture and work array element. The simulation results show that the algorithm can reduce the computation,and distinguish the M-1 coherent signal sources in the case of low SNR.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2017(040)009【总页数】5页(P1-4,9)【关键词】DOA;相干信号;虚拟阵列;单快拍;Toeplitz矩阵【作者】朱进勇;王立冬;孟亚峰【作者单位】军械工程学院电子与光学工程系,河北石家庄 050003;军械工程学院电子与光学工程系,河北石家庄 050003;军械工程学院电子与光学工程系,河北石家庄 050003【正文语种】中文【中图分类】TN911.7-34波达方向角（Direction of Arrival，DOA）估计一直是阵列信号处理的热点内容，在通信、雷达和声纳等系统中有着广泛应用。
虚拟阵列Khatri-Rao积与子空间联合稀疏表示的DOA估计方法朱进勇;王立冬;孟亚峰【期刊名称】《计算机测量与控制》【年(卷),期】2017(025)005【摘要】利用目标信号在空域分布的稀疏性,该文提出了一种基于虚拟阵列Khatri-Rao (KR)积与信号子空间联合稀疏表示的单快拍DOA估计方法;该方法利用单次快拍的采样数据,构造出双向虚拟阵列数据,并对虚拟阵列数据的协方差矩阵进行KR积变换处理,然后对向量化后的数据进行顺序重构,利用重构矩阵的大奇异值对应的左奇异向量为估计信号子空间;最后,利用凸优化工具箱对稀疏模型进行二阶凸规划的优化求解,得到高精度的DOA估计值;仿真实验验证了算法的有效性,在低信噪比下比传统MUSIC和OMP算法具有更高的估计精度.%Using the target signal in the spatial distribution of sparse,this paper puts forward a Khatri-Rao (KR) product based on virtual array and signal subspace joint sparse representation of single snapshot DOA estimation method.The method uses a single snapshot sampling data,constructs the two-way virtual array data,and the covariance matrix of the virtual array data for KR product transformation process,and then to reconstruct the order of data after vectorization,by using the large singular values of reconstruction matrix left singular vectors of the corresponding to estimate the signal subspace;Finally,using convex optimization toolbox for sparse matrix model of quadratic convex programming optimization solution,get highaccuracy DOA estimate.Simulation experiments verify the effectiveness of the algorithm,under the low SNR has higher estimation accuracy than traditional MUSIC,SVD and OMP algorithm.【总页数】4页(P147-149,154)【作者】朱进勇;王立冬;孟亚峰【作者单位】军械工程学院电子与光学工程系,石家庄050003;军械工程学院电子与光学工程系,石家庄050003;军械工程学院电子与光学工程系,石家庄050003【正文语种】中文【中图分类】TN911.7【相关文献】1.非线性阵列Khatri-Rao子空间宽带DOA估计 [J], 潘捷;周建江2.一种基于加权子空间的稀疏表示DOA估计算法 [J], 吴振;赵德安;戴继生3.基于凸优化的Khatri-Rao子空间宽带DOA估计 [J], 潘捷;周建江4.采用信号子空间稀疏表示的DOA估计方法 [J], 解虎;冯大政;魏倩茹5.准平稳信号的Khatri-Rao积联合稀疏分解DOA估计方法 [J], 刘庆华;欧阳缮;何振清因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
第31 卷第7 期通信学报Vol.31 No.7 2010 年7 月Journal on Communications July 2010基于信号子空间的ESPRIT-Like 算法在相干DOA 估计中的应用张洪顺1，许云林1，湛江书2（1. 重庆通信学院无线电管理教研室，重庆400035；2. 重庆大学资源与环境科学学院，重庆400044）摘要：相干环境中DOA 估计的一个主要任务是在预处理中设法消除空间协方差矩阵的秩损失，首先分析了相干信号对基于子空间的超分辨算法的影响，随后从矩阵重构的思路出发，提出了一种基于信号子空间的ESPRIT-Like 算法，最后通过仿真结果证明该方法的有效性与优越性。
关键词：相干信号；DOA 估计；信号子空间；Toeplitz 矩阵；奇异值分解；ESPRIT 算法中图分类号：TN971 文献标识码：B 文章编号：1000-436X(2010)07-0110-06Signal-subspace-based esprit-like algorithmfor coherent DOA estimationZHANG Hong-shun1, XU Yun-lin1, ZHAN Jiang-shu2(1. Unit of Radio Management, Chongqing Communication Institute, Chongqing 400035, C hina;2. College of Resource and Enviromental Science, Chongqing University, Chongqing 400044, China)Abstract: To consider the problem of DOA estimation in coherent environment, the most important issue is to try to eliminate the rank loss of the spatial covariance matrix. The influence of coherent signals on the subspace-based ul-tra-resolution DOA estimation algorithm was analyzed. Then a signal-subspace based ESPRIT-Like algorithm was pro- posed from the thought of matrix reconstruction. The simulation results demonstrate the validity and superiority of the proposed algorithm.Key words: coherent signal; DOA estimation; signal subspace; Toeplitz matrix; SVD; ESPRIT algorithm1 引言相干信号环境在现实中比较常见，如多径效应或是在军事通信中敌方有意实施干扰等情况，由于相干信号的影响，使阵列的空间协方差矩阵产生秩损失，从而使一些超分辨子空间类算法如多重信号分类[1](MUSIC, multiple signal classification)和利用旋转不变技术进行信号参数估计[2](ESPRIT, estima-tion of signal parameter via rotational inviance tech- niques)在相干环境中失去效用，相干信号的DOA (direction of arrival)估计是空间谱估计亟需解决的一个实际问题。
空间相干系数计算在信号处理中，空间相干性是用来衡量两个信号之间的相关程度。
空间相干性通常用空间相干系数来表示，其计算方法如下：假设有两个信号$x(t)$和$y(t)$，它们在某个时刻$t$的值分别为$x(t)$和$y(t)$。
为了计算它们的空间相干系数，可以按照以下步骤进行：1.根据信号的采样数据，计算两个信号的互协方差，表示为$R_{xy}(h)$。
互协方差的计算公式如下：$$R_{xy}(h)=E\{(x(t)\bar{x})(y(t+h)\bar{y})\}$$其中，$h$表示信号之间的时间偏移，$\bar{x}$和$\bar{y}$分别是信号$x(t)$和$y(t)$的均值。
2.计算两个信号的自协方差，分别表示为$R_{xx}(0)$和$R_{yy}(0)$。
自协方差的计算公式如下：$$R_{xx}(0)=E\{(x(t)\bar{x})(x(t)\bar{x})\}$$$$R_{yy}(0)=E\{(y(t)\bar{y})(y(t)\bar{y})\}$$可以看出，自协方差表示的是信号自身的相关程度，而互协方差表示的是两个信号之间的相关程度。
3.最后，根据上述计算得到的互协方差和自协方差，可以计算空间相干系数，表示为$\gamma(h)$，计算公式如下：$$\gamma(h)=\frac{R_{xy}(h)}{\sqrt{R_{xx}(0)\cdotR_{yy}(0)}}$$空间相干系数的取值范围在1到1之间，当$\gamma(h)$接近于1时，表示两个信号高度相关；当$\gamma(h)$接近于1时，表示两个信号高度不相关；当$\gamma(h)$接近于0时，表示两个信号无关。
以上就是计算空间相干系数的方法。
通过计算空间相干系数，可以评估两个信号之间的相关程度，对于信号处理和通信系统设计等领域都有重要的应用。
基于矩阵重构和酉变换的DOA估计李齐衡;孙溶辰;孙志国【期刊名称】《应用科技》【年(卷),期】2024(51)1【摘要】为了提高重构相干信号测向算法的估计性能,降低算法运算量,提出了一种基于矩阵重构和酉变换方法的酉矩阵重构算法。
该算法首先通过酉变换将阵列接收数据从复值计算转换为实值计算,使计算量大大降低;然后计算阵列协方差矩阵并进行特征值分解得到信号子空间,再将信号子空间重构为Toeplitz矩阵实现解相干并再次进行酉变换;最后通过特征值分解得到信号子空间并使用最小二乘法实现波达方向(direction of arrival,DOA)估计。
相比于改进的旋转不变性的信号参数(estimation of signal parameters via rotational invariance techniques-like,ESPRIT-Like)算法和空间平滑处理算法,由于消除了噪声影响、构造了Toeplitz矩阵以及充分利用了数据的共轭信息,该算法的估计精度更高、具有更高的运算效率且在ESPRIT-Like算法失效的条件下新算法仍能有效估计DOA。
本文算法的运行时间是ESPRIT-Like算法的71.2%,实验结果证明了该方法的有效性和真实性。
【总页数】10页(P120-129)【作者】李齐衡;孙溶辰;孙志国【作者单位】哈尔滨工程大学信息与通信工程学院【正文语种】中文【中图分类】TN911.72【相关文献】1.基于L型阵列酉变换矩阵重构的二维DOA估计2.基于酉变换和稀疏贝叶斯学习的离格DOA估计3.一种基于酉变换的均匀线阵DOA估计方法4.基于酉重构子空间的一维DOA估计因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
