基于ESPRIT的多基线分布式阵列DOA估计方法

为了提高分布式阵列在低信噪比（signal-to-noise ratio, SNR）条件下的波达方向(direction-of-arrival, DOA)估计性能,同时放宽阵列物理孔径扩展程度的限制,提出了一种基于旋转不变子空间（estimation of signal parameters via rotational invariance techniques, ESPRIT）的多基线分布式阵列DOA估计方法。该方法通过优化分布式阵列结构,在子阵间使用多基线结构布阵,结合ESPRIT算法和多步解模糊方法得到多基线分布式阵列的高精度无模糊DOA估计。此外,利用最大后验概率准则近似法分析分布式阵列DOA估计的门限效应,给出了SNR门限和基线长度门限的近似计算方法。计算机仿真结果验证了所提方法的有效性。     

干涉式L形阵的二维高精度方向估计

为了提高常规L形阵测角精度,结合干涉测量理论与常规L形阵波达方向估计技术,提出了以干涉式L形阵来实现阵列孔径扩展,提高测角精度的方法。由于干涉阵的基线长度远大于半波长,合成方向图出现栅瓣,导致测角模糊。采用双尺度旋转不变子空间解模糊算法,以短基线得到的粗估计为参考,解长基线得到的精估计的模糊,从而得到高精度无模糊的方向估计。在分析干涉式L形阵的波达方向估计性能时,采用近似法计算方向余弦估计的均方根误差下界,同时分析了干涉阵的基线模糊门限与信噪比门限之间的关系。仿真结果验证了干涉式L形阵的有效性及方向估计的高精度性能。     

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。     

基于共形阵的角度和极化信息联合估计算法

针对复杂载体上共形阵列存在多极化接收和遮挡效应的问题, 本文提出一种基于方向图矩阵重构导向矢量的改进极化多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)算法。首先对共形天线阵列进行建模, 在获取各个阵元的方位和俯仰分量方向图数据后, 将方向图数据分解并重构阵列的导向矢量矩阵, 最后结合极化MUSIC算法进行波达方向(direction of arrival, DOA)和极化参数联合估计。相对于理论导向矢量的极化MUSIC算法, 本文所提改进算法在解决了遮挡效应的同时具有更高的估计精度, 并可有效降低运算量。仿真实验结果验证了这一结论。     

模值约束的降维MUSIC二维DOA估计

利用传统二维多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)算法进行二维波达方向(direction of arrival, DOA)估计时,往往带来巨大的运算量,限制了算法的实际应用。提出了一种能够大大降低二维DOA估计运算量的模值约束降维MUSIC算法,该算法将二维DOA估计问题转化为优化方程的求解问题,并采用模值约束法定义附加条件,使方向向量得到了较强约束,进而使求解结果更加接近最优解。理论分析和仿真实验表明,本文算法所需运算量较低,且角度估计的成功率与精确度较高。     

L阵基于降维MUSIC的二维DOA与频率估计

提出了一种L阵中基于降维多重信号分类(reduced dimensional multiple signal classification, RD-MUSIC)的二维波达方向(two dimensional direction of arrival,2D-DOA)与频率联合估计算法。该算法首先通过一维局部谱峰搜索得到接收信号频率的估计,然后利用频率估计过程中得到的参数矩阵,获得信号的2D-DOA估计。与需要进行多维全局搜索的传统MUSIC算法相比,所提算法只需一维局部搜索,算法复杂度较低。该算法同时适用于均匀L阵和非均匀L阵,且能获得配对的二维角度与频率估计。其角度与频率估计性能接近于传统的MUSIC算法以及平行因子方法,且优于借助旋转不变性估计信号参数算法和传播算子算法。     

基于四元数MUSIC的锥面共形阵列极化-DOA联合估计

基于交叉偶极子构成的锥面共形阵列,建立了四元数表示的锥面共形阵列模型并提出了四元数多重信号分类 (multiple signal classification,MUSIC)算法。算法通过同极化子阵的构造以及秩损原理实现了导向矢量中极化信息和波达方向(direction of arrival,DOA)信息的剥离,进而得到入射信号的二维DOA估计和极化参数估计,有效降低了极化DOA联合估计的计算量。仿真结果验证了算法的有效性。     

分布式nested阵列及其高精度DOA估计

为了进一步提高分布式阵列的自由度和分辨力,提出一种分布式nested阵列。该阵列将nested阵列作为分布式阵列的子阵。基于Khatri Rao积, nested子阵可提高整个阵列的自由度。分布式nested阵列以较少的阵元数及硬件成本实现大的孔径和较高的分辨力,而且提高了目标波达方向(direction of arrival, DOA)估计的精度。并利用基于Khatri Rao积的空间平滑酉旋转不变子空间(estimation of signal parameters via rotational invariance techniques, ESPRIT)算法进行DOA估计。其先对协方差矩阵向量化提高自由度,然后利用空间平滑对新数据协方差矩阵进行秩恢复,最后使用双尺度酉ESPRIT算法得到DOA估计。仿真结果证明所提方法的有效性。     

锥面共形阵列天线的极化-DOA估计

由于共形载体曲率的影响,锥面共形阵列中的阵元不仅具有不同指向的方向图,而且具有不同的极化特性,从而使得共形阵列呈现多极化特性。利用锥面共形阵列的多极化特性,针对现有共形阵列下空间超分辨算法对信号极化参数估计缺失这一问题,结合多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)算法实现了入射信号的极化参数与二维波达方向(direction of arrival, DOA)的联合估计。算法对阵列形式无特殊要求,不需要参数配对;在此基础上进一步对算法的估计性能进行了理论分析与推导,给出了算法多参数估计的克拉美-罗边界(Cramer-Rao bound, CRB)。最后通过计算机仿真验证了算法的有效性。     

均匀圆阵相干信源二维波达方向估计

提出一种基于弹载双均匀圆阵（uniform circular array, UCA）的相干信源二维波达方向（direction of arrival, DOA）估计算法。算法首先沿轴向对阵列进行虚拟平移,利用空间平滑技术处理数据以恢复协方差矩阵的秩,实现相干信号解相干,再依据轴向双圆阵列的结构特点构造波达方向矩阵,对波达方向矩阵进行特征值分解可得到包含俯仰角信息的特征值和包含俯仰角信息与方位角信息的特征矢量,完成相干信源DOA估计。算法将波达方向矩阵法引入均匀圆阵,估计参数自动配对,同时避免了常规算法的二维谱峰搜索,实时性好。仿真结果表明,与矩阵重构的均匀圆阵旋转不变子空间（uniform circular array estimation of signal parameters via rotational invariance techniques, UCA-ESPRIT）算法相比,本文算法计算量较小,分辨率高。     

Direction of arrival estimation on cylindrical conformal array using RARE

When the information of mutual coupling and shadowing effect of a conformal antenna array are unknown,the performance of direction of arrival (DOA) estimation will be seriously degraded by using some classical methods,such as the multiple signal classification (MUSIC) algorithm.Meanwhile it is difficult to measure or estimate the shadowing effect.The DOA estimation for a conformal uniform circular array (UCA) is studied.Firstly,the azimuthal angle is separated from all the unknown information by transforming the UCA from the element space to the mode space.Then the rank reduction (RARE) algorithm is applied in the estimation of the azimuthal angle.The π ambiguity existed in the RARE is solved by the beam forming.The main advantage of this method is that it does not need to measure the mutual coupling and the shadowing effect.Compared with the subarray method,it will not decrease the aperture of the array.Simulation results validate the advantages of the method.     

基于级联MUSIC的面阵中的二维DOA估计算法

提出了适用于面阵中的基于级联多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)方法的二维波达方向(direction of arrival,DOA) 估计算法。该算法仅采用级联的一维搜索即可实现二维DOA的联合估计,避免了经典二维MUSIC算法的复杂计算量,复杂度大大降低,同时角度估计性能非常接近经典二维MUSIC算法。此算法可以实现二维角度的自动配对,角度估计性能优于传播算子算法(propagator method,PM)以及借助于旋转不变技术的信号参数估计算法。同时,该算法可以很好地估计出相同方位角(或仰角)的信源。结合算法的高性能及低复杂度,该算法拥有更广泛的适用范围,其优越性得到验证。     

基于稀疏非均匀COLD阵列的极化信号DOA估计

基于稀疏非均匀COLD(concentered orthogonal loop and dipole)阵列,提出了一种极化信号的DOA(direction-of-arrival)无模糊估计算法.该算法利用了稀疏非均匀COLD阵列的阵元数少和孔径大等特点,因而在阵元数目一定的情况下,可获得较高的DOA估计精度.由于稀疏非均匀COLD阵列可分成电磁环和偶极子两个子阵列,通过分析每个子阵列DOA估计的模糊性,给出了整个稀疏非均匀COLD阵列不发生DOA估计模糊的条件.通过计算机仿真证明了该算法的有效性.     

基于导向矢量信号的未知信源数DOA估计算法

针对多重信号分类（multiple signal classification, MUSIC)算法、旋转不变子空间（estimation of signal parameters via rotational invariance technique, ESPRIT)等大多数空间谱估计算法需要进行准确的信源数估计,且当信源数估计出现误差时性能易受影响的问题,提出了一种基于导向矢量信号的未知信源数波达方向（direction of arrival, DOA）估计算法。该算法通过引入导向矢量信号,以自适应波束形成中最大信噪比准则下最优权矢量对应的准最大信噪比作为来波方向估计参数,从而避免了大多数空间谱估计算法中的信源数估计并实现了各个信号来向的准确估计。对该方法进行了计算机仿真验证,仿真实验结果表明该算法是有效的。     

基于均匀圆阵模式空间和多重旋转不变子空间算法的完备二维DOA估计算法

为了在低运算量下提高均匀圆阵中二维测角的精度,提出一种基于圆阵模式空间和多重旋转不变子空间算法的二维波达方向估计算法。首先利用模式空间算法将均匀圆阵等效为虚拟均匀线阵,并利用贝塞尔函数的递推性质推导此种情况下阵列的旋转不变特性。然后根据虚拟线阵的结构提出一种简便有效的子阵划分办法,在此基础上得出阵列的多重旋转不变方程,并利用多重最小二乘准则得出其完备解,从而完成对信号二维到达角的估计,仿真实验验证了算法的有效性。     

一种基于MUSIC算法的二次搜索解模糊方法

在基于阵列天线的DOA估计中,研究者采用了多种手段和方法用来提高测角精度,而往往测角精度越高,角度模糊越严重。针对测角精度和角度模糊是相互矛盾的问题,提出了一种基于MUSIC算法的二次搜索的解模糊方法。首先用MUSIC算法粗搜索出目标信号的低精度来向,然后根据阵列设置推导出第二次搜索的角度范围,最后在新的角度搜索范围内进行小步长的角度搜索,得到目标信号的高精度来向。计算机仿真结果表明,本方法可以更快速、准确地实现高精度无模糊测向。     

基于阵列基线旋转的多目标DOA估计算法

传统均匀圆阵波达方向(direction of arrival, DOA)估计算法要求天线数目多于目标数量,易受阵列的通道不一致性影响。针对此问题,引入阵列基线旋转这一思想对多目标进行测向。通过旋转两天线阵列基线,并以固定的时间延迟对阵元的接收数据进行采样,相当于利用有限的两个阵元对目标进行多位置观测,增加了阵元的利用率,提高了DOA估计的测向精度。计算机仿真实验表明,该算法采用两阵元就可以实现多目标测向,其测向性能与基于均匀5元圆阵的传统多重信号分类算法相当,具有对多通道间相位不一致鲁棒性强的优点。