基于修正空时频分布矩阵的到达角估计

讨论了密集信号环境下,雷达侦察系统对信号到达角(DOA)的估计方法。首先对参考阵元的输出作时频分析,估计信号的频率参数,从而选择时频脊点构造方向矩阵;然后对各阵元输出求互Wigner Ville分布(XWVD)以构造修正空间时频分布(STFD)矩阵;最后用修正STFD矩阵代替传统MUSIC算法中的协方差矩阵即可求得信号的时频———MUSIC空间谱,从而得到信号的DOA。计算机仿真结果表明该算法可实现对常规雷达脉冲、线性调频信号等多种信号的DOA估计。     

改进的基于互谱的宽带信号测向算法

由于被动雷达中广泛应用的测角方法应用于宽带信号测向时存在着各种问题,将互谱法应用于被动雷达宽带信号测向。针对互谱法测向中相位模糊与测角精度存在的矛盾,提出用两频率点的频率差和对应的互谱相位差值的关系来解相位模糊的频率相位差值法,突破了互谱法中阵元间距不大于信号最小波长一半的限制,有效地保证了测角精度。最后对相位差值进行修正,解决相位跳变问题,用两个阵元即可实现宽带信号测向。仿真表明了该算法的有效性。     

基于二维空间平滑的波束域MUSIC算法

针对强相关及多径信号环境下,基于均匀平面阵的高分辨方法无法准确估计信号的二维到达角以及运算量大等问题,提出了一种基于二维空间平滑的波束域MUSIC算法。该方法首先沿均匀面阵的两维方向对阵列接收数据进行二维空间平滑,实现相关源的解相关;然后将空间平滑后阵元空间的数据变换到波束域以降低计算量和系统复杂性;最后利用波束域MUSIC算法估计相关信号的二维角度。该算法能有效地对相关信号进行解相关,在降低传统的高分辨方法运算量的同时,可以获得比阵元空间处理更稳健的测角性能。理论分析和数值仿真结果验证了算法的有效性。     

基于信号时频表示的宽带源波达方向估计

提出一种时频域宽带源波达方向(DOA：Direction of Arrival)估计算法。该算法通过计算参考阵元和其它阵元的互Wigner-Ville分布，构造出一种新的时频域数据向量模型，并利用Chirp信号的局部窄带特性，在信号的主要能量聚集区选择时频点构造时频相关矩阵代替传统的阵列相关矩阵，进行特征分解实现信号的DOA估计。该方法同时在空域和时频域进行处理，充分利用了时频分布的能量聚集性，不但实现了非平稳信号时频域的分离，还有效地提高了信噪比，增强了算法对噪声的稳健性。仿真结果验证了新方法的有效性。     

高自由度低互耦的广义二阶嵌套MIMO雷达DOA估计

针对传统二阶嵌套阵自由度低、互耦率高的问题, 提出高自由度、低互耦的广义二阶嵌套多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达阵列, 用于波达方向(direction of Arrival, DOA)估计。首先, 在传统二阶嵌套阵的收发两端分别引入互质扩展因子, 抑制阵元互耦的同时提升阵列的自由度; 其次, 推导了“和差联合阵列”结构下, 包括互质扩展因子、连续虚拟阵元数和总虚拟阵元数在内的自由度闭式解; 最后, 针对不同互质扩展因子造成的离散孔洞问题, 基于原子范数最小化理论, 在不连续点出填补虚拟阵元, 并建立恢复填补虚拟阵元等价接收信号的凸优化模型, 结合多重信号分类算法进行DOA估计。仿真实验验证了阵列结构的合理性和算法的有效性。     

基于非均匀采样的空时级联频率和到达角估计

将时域的非均匀采样扩展到空域阵列信号处理,提出了一种基于非均匀采样的空时级联频率和到达角估计方法。利用非均匀时延间隔的延迟器组成的虚拟阵列估计出信号频率,再基于非均匀空域采样估计出该频率上的信号到达角。该方法充分利用了非均匀采样时间间隔的随机性,突破了时域和空域采样定理的限制,解决了在使用较大阵元间距的条件下空时二维频率和到达角估计的模糊问题,不需要二维搜索和额外的配对过程,同时增大的阵元间距也显然提高了估计的精度和分辨率,仿真实验证明了该方法的有效性及小信噪比条件下估计精度的改善。     

利用对称阵实现宽带线性调频信号DoA估计

提出了一种利用对称阵实现宽带线性调频(LFM)信号DoA估计的新方法。该方法通过计算对称阵元偶之间的互Wigner Ville分布,建立时频域的阵列信号模型,并用修正的总体最小二乘 相干信号子空间方法(MTLS CSM)获得DoA估计。该方法由于充分利用了Wigner Ville分布的时频滤波特性,因此能有效实现多个线性调频信号的DoA估计,在低信噪比情况下仍有较高的估计精度。同时该方法还具有DoA不受扇区限制,计算简单等优点。计算机仿真证实了方法的有效性。     

跳频信号的相参与非相参积累时频差估计方法

跳频信号载频随时间变化发生跳变, 因此跳频信号具有丰富的频域信息，而且其在时域上为连续信号, 相比单跳信号也具有更丰富的时域信息。时频差估计精度与信号在时频域上的分布情况以及信号能量和噪声有关。时差估计主要与信号频域分布有关, 而频差估计主要与信号时域分布有关。跳频信号时频域信息丰富, 多跳相参积累后, 时频差参数估计能够充分利用信号的时频域信息, 克服单跳信号时频差估计精度不高的问题。针对跳频信号的时频差估计问题, 首先分析了单跳基带信号的互模糊函数, 再从时差与频差的维度推导了多跳基带信号互模糊函数的相位差异, 最后通过频差归一化与相位对齐补偿提出了多跳信号互模糊函数相参积累的时频差估计算法。同时, 在不满足相参积累的条件下, 分析了跳频信号的非相参时频差估计方法, 并理论分析了两种跳频信号时频差参数估计方法性能与信号各参数的关系。仿真结果表明跳频信号相参时频差估计算法性能最优, 非相参方法的估计性能其次, 单跳信号的估计性能最差, 验证了理论性能分析结果的正确性。     

基于虚拟阵元内插的互质阵列目标DOD和DOA联合估计算法

传统算法通常采取舍弃互质阵列的“差联合”阵列形成离散虚拟阵元，只利用其中连续虚拟阵元进行离波方向角(direction of departure, DOD)和波达方向角(direction of arrival, DOA)联合估计，存在自由度提升受限、估计性能不佳等问题。对此,提出基于虚拟阵元内插的互质阵列目标DOD和DOA联合估计算法。首先,将两个互质子阵以零点为中心布列,分别构成双基地多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达的发射阵列和接收阵列,该布阵结构将传统的虚拟阵元由阵列“差联合”结构形式变成“和联合”结构形式,降低了虚拟阵列的冗余度。其次,在形成的虚拟阵元基础上,通过在虚拟阵列孔洞位置内插虚拟阵元使其连续,对于内插的虚拟阵元无实际接收信号问题,基于最小化核范数优化理论,采用协方差矩阵Toeplitz化重建的方式恢复内插虚拟阵元的等价接收信号,利于所有虚拟阵元层面的角度联合估计。最后,针对因角度配对导致的高运算量问题,结合降维多重信号分类(reduced dimension multiple signal classification, RD-MUSIC)算法使角度自动配对,从而减小算法运算复杂度。有效提高了目标分辨力和角度联合估计性能，仿真实验验证了算法的有效性。     

宽带LFM信号的压缩感知测向算法

在采用均匀圆阵对宽带线性调频(linear frequency modulation, LFM)信号进行测向时,由于满足奈奎斯特采样所需采样数据量很大,加重了实时处理系统负担。针对这一问题,在小孔径圆阵环境下提出并构建了基于压缩感知理论的时差测向模型,以较少的观测点实现了信号的波达方向估计。研究结果表明,应用所提的基于压缩感知的分数时延估计法对宽带LFM信号测向时,能够获得与分数时延估计测向算法相似的测向精度,并且大量减少了数据的运算量,提高了算法的时间效率。     

基于模糊函数的LFM UWB雷达信号滑动平均波达方向估计

针对线性调频类超宽带雷达信号的线性时频特性,提出了基于2阶统计量——信号模糊函数的线性调频类超宽带雷达信号波达方向估计算法,通过分析仿真证明该方法优于传统方法。根据分析指出循环平稳算法与模糊函数算法之间的关系,介绍了循环平稳算法对基于窄脉冲形式的无载波超宽带雷达信号DOA估计的有效性。系统完整地论述了超宽带雷达信号DOA估计算法。     

基于相位差的均匀圆阵DOA估计新方法

根据均匀圆阵阵列结构的特点,提出一种利用相邻阵元间相位差进行二维波达方向(direction of arrival, DOA)估计的方法。分析了均匀圆阵相邻阵元间接收信号相位差的变化规律,得出了其与入射信号的方位角和俯仰角的对应关系,在此基础上推导出入射信号方位角和俯仰角的闭式解。同时,针对相位差测量中存在相位模糊的问题,提出一种循环搜索算法有效地实现了相位差的解模糊,极大地提高了利用相位差进行DOA估计的稳健性和适用范围。理论分析和仿真结果表明,该二维DOA估计方法可以在存在相位模糊的情况下稳健有效地工作。     

基于二维干涉式APES算法的分布式相参阵盲DOA估计

结合干涉雷达的天线结构和二维波达方向（direction of arrival, DOA）估计方法,提出一种基于二维干涉式幅相估计的分布式相参阵盲DOA估计算法。利用二维干涉式幅相估计算法的空间谱和模型阶数选择准则获得目标个数和目标方向余弦的粗估计;使用子阵间的相位中心偏移来获得目标方向余弦的精估计;针对分布孔径带来的测角模糊问题,采用双尺度解模糊算法实现分布式阵列的高精度方向估计。仿真结果验证了分布式相参阵的高精度测角性能及所提算法的有效性,也验证了分布阵DOA估计中存在基线模糊门限。     

基于功率谱形态学运算的LFM信号参数估计

针对当前线性调频（linear frequency modulation, LFM）信号参数估计算法中存在的估计精度与计算量的矛盾问题,提出了一种基于功率谱形态学运算的信号参数估计算法。该算法根据LFM信号参数与功率谱形状特征的关系,实现了LFM信号参数估计。仿真试验表明,在信噪比为-5dB时,LFM信号的调频斜率和起始频率估计精度分别比基于Radon模糊变换(Radon ambiguity transform, RAT)和分数阶傅里叶变换（fractional Fourier transform, FRFT）结合的离散谱校正算法提高了约2%和4.5%,带宽和脉冲宽度估计的均方根误差分别小于2.4 MHz和0.025 μs;当采样点不大于4096时,计算量比插值FRFT算法降低了约70%,证明了该算法具有高估计精度和低运算量的优点     

Multi-component LFM signal detection and parameter estimation based on Radon-HHT

A new method is proposed to analyze multi-component linear frequency modulated （LFM） signals, which eliminates cross terms in conventional Wigner-Ville distribution （WVD）. The approach is based on Radon transform and Hilbert-Huang transform （HHT）, which is a recently developed method adaptive to non-linear and non-stationary signals. The complicated signal is decomposed into several intrinsic mode functions （IMF） by the empirical mode decomposition （EMD）, which makes the consequent instantaneous frequency meaningful. After the instantaneous frequency and Hilbert spectrum are computed, multi-component LFM signals detection and parameter estimation are obtained using Radon transform on the Hilbert spectrum plane. The simulation results show its feasibility and effectiveness.     

FRFT在水声信道时延频移联合估计中的应用

由于水声信道的复杂性和多变性,信号在水声信道传播中将伴随着多径时延与多普勒频移,二者是水声信道估计中两个重要的参数。基于分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transform, FRFT)的时延和频移特性,提出一种采用多分量线性调频(linear frequency modulated, LFM)信号的水声信道估计方法,通过分析分数阶傅里叶域上峰值的偏移,联立不同阶次的时延和频移方程,可得到水声信道的时延和频移值。理论推导及仿真结果表明,该方法计算量小,且随着LFM信号分量数和调频率差值的增大,能在一定程度上减小估计的时延误差和频移误差。水池实验中选用具有相反调频率的双LFM信号作为估计信号,估计出多径时延与运动目标的多普勒频移,并给出了水下目标的运动速度。实验结果表明,FRFT估计法简单有效,在水声信道多径时延与多普勒频移估计上具有较好的实际应用价值。     

用于多分量线性调频信号的自适应核分布

首先分析了自适应高斯核函数的局限性,并作了改进,同时给出了其参数估计方法。然后,基于线性调频信号模糊度函数特征,提出了一种新的自适应核函数。两种新的核函数的宽度对信号长度具有自适应能力,所以在获得了一定的交叉项抑制能力的同时,避免了较大的信号自项能量损失。不仅对更一般的多分量线性调频信号具有适用性,而且简化了参数的求解。因而,相对于自适应高斯核函数而言,两者性能更优。仿真结果验证了本文方法的有效性。     

空间相干信号的频率和二维到达角估计算法

针对宽频段窄带信号的参数估计,提出了一种空间相干信号频率和二维到达角联合估计的算法——TSS-DOA算法。TSS-DOA算法利用双平行线阵的时空数据以及平滑技术构造了一个时空平滑矩阵,通过对其进行特征分解,并利用分解得到的特征值和特征矢量估计出空间相干信号的三维参数。该算法能精确地估计信号的三维参数,无需多维谱峰搜索,具有计算量小,三维参数自动配对的优点,并有效地解决了信源参数兼并问题。计算机仿真结果验证了算法的有效性。