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。     

基于互质阵虚拟阵列空间平滑的相干信号DOA估计方法

针对相干信号波达方向(direction of arrival,DOA)以空间平滑方法为基础的算法中阵列孔径损失严重以及低信噪比环境下算法估计性能较差等问题,提出一种无需信源数先验信息的互质阵列相干信号DOA估计方法.首先,对互质阵列得到的协方差矩阵矢量化,在虚拟阵元空洞位置内插天线零元,重构协方差矩阵为Toeplit...     

基于冗余阵元优化的双基地嵌套MIMO雷达目标DOD和DOA联合估计方法

针对传统双基地嵌套多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达进行目标参数估计时精度差、角度分辨率低和自由度低等问题, 提出了一种基于利用虚拟冗余阵元的重建Toeplitz矩阵算法对目标的波离方向角(direction of departure, DOD)和波达方向角(direction of arrival, DOA)开展参数估计的方法。首先, 将两个嵌套阵列空间分置后分别形成双基地MIMO雷达的接收阵列和发射阵列, 阵列经处理后的虚拟接收信号存在大量冗余虚拟阵元。其次, 将冗余虚拟阵元对应的协方差数值进行平均处理替代原值, 形成新的虚拟接收信号。然后,通过利用两个选择矩阵在虚拟接收阵列和虚拟发射阵列中分别构建空间平滑子阵的方法重构Toeplitz矩阵, 来重组虚拟接收信号。最后, 利用常规子空间类算法对等效虚拟信号开展空间谱估计, 实现DOD和DOA的相互匹配, 所提算法在估计性能和自由度性能方面与其他算法对比效果更好。     

幅度相位误差条件下的互质阵列DOA估计方法

针对基于互质阵列的欠定波达方向(direction of arrival, DOA)估计方法在阵元幅相误差条件下性能急剧下降的问题, 提出一种基于校正阵元的互质阵列DOA估计方法。首先, 将阵列接收数据分解为两个子阵数据, 基于校正阵元对子阵分别进行幅相误差估计, 并将子阵幅相误差排序重组。然后, 对接收数据协方差矩阵进行误差补偿并扩展为高维的Toeplitz矩阵。最后, 基于矩阵填充理论对高维协方差矩阵进行空洞填充, 结合求根多重信号分类(root multiple signal classification, root-MUSIC)算法进行DOA估计。理论分析和仿真结果表明, 该方法可以实现互质阵列的幅相误差估计, 并通过误差补偿有效恢复幅相误差条件下的互质阵列DOA估计性能, 提高估计精度。     

二维混合MIMO相控阵雷达的嵌套阵列结构设计

针对二维混合多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)相控阵雷达发射阵列子阵分割带来的自由度(degree of freedom, DOF)减小问题,提出了基于嵌套阵结构的收发阵列设计方法。首先给出基于一维嵌套阵的二维混合MIMO相控阵雷达发射阵列,在此基础上将接收端设置为嵌套阵,最后通过做虚拟阵列以及差异阵列,形成虚拟阵元数目扩展,在保留混合MIMO相控阵雷达优势的基础上增大了阵列DOF。同时给出了阵列流形的闭合表达式,推导出了基于最大DOF准则的最优嵌套阵元数目。仿真实验表明,相较于传统和互质的混合MIMO相控阵雷达,所提方法可有效提高阵列DOF和波达方向估计精度。     

MIMO雷达嵌套平行阵下基于子空间的目标二维波达角估计

研究了多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达中的二维波达角(direction of arrival, DOA)估计问题,并提出了一种嵌套平行阵下基于子空间的二维DOA估计算法。利用存在嵌套关系的双平行阵(two parallel uniform linear array, TPULA)作为收发阵列,大大增加了自由度(degree of freedom, DOF)。在DOA估计方面,算法利用数据重构增加虚拟脉冲数,并利用酉变换降低运算复杂度,然后分别基于信号子空间和噪声子空间获得了自动配对的二维DOA估计的闭式解。算法复杂度低,而且相比MIMO雷达中传统TPULA下的算法,该算法拥有更好的角度估计性能,并可辨别空间相干目标。仿真结果验证了算法的有效性。     

基于虚拟阵元信号重构的嵌套阵稳健波束形成

由于嵌套阵中部分阵元间距远大于信号半波长, 可能导致高旁瓣和栅瓣等问题。因此, 通过利用均匀子阵进行信号波达方向(direction of arrival, DOA)估计, 重构出虚拟阵元的接收信号, 从而构建一个虚拟的稠密均匀阵列, 大幅增加了波束形成算法自由度。通过估计信号功率, 重构虚拟均匀阵列的干扰加噪声协方差矩阵(interference plus noise covariance matrix, INCM), 可得虚拟均匀阵列的波束形成权矢量。仿真实验表明, 相比其他波束形成方法, 所提算法主瓣宽度小、旁瓣电平低、收敛速度快、抗干扰能力强。     

均匀圆阵互耦自校正的级联估计方法

为了校正阵元间的互耦误差,提高波达方向（direction of arrival, DOA）估计算法的性能,针对均匀圆阵,提出一种互耦自校正的级联估计方法。首先利用互耦矩阵的结构特点,从构成互耦矩阵的每个互耦系数入手,重新表示阵列流形;然后利用变换矩阵,构造目标函数,求解线性约束下目标函数最小时所对应的互耦矩阵;最后由互耦矩阵校正阵列流形,进行谱峰搜索,得到入射信号DOA,实现互耦自校正。该算法不需要多维循环迭代,对DOA和互耦矩阵的估计精度较高,计算机仿真和实际测向系统测试验证了该方法的有效性。     

基于双平行互质阵列的二维高精度DOA估计

为利用互质结构进行二维高精度波达方向(direction of arrival, DOA)估计,设计了双平行互质阵列,提出了构建非均匀虚拟阵列的失配处理贝叶斯学习方法,最大限度扩展了测向自由度的同时,降低了网格失配对DOA估计精度的影响。首先,对平行互质阵列进行垂直方向扩展构建了双平行互质阵列;其次,进行了非均匀虚拟阵列扩展,利用稀疏贝叶斯学习进行稀疏重构;然后,利用到达角相邻网格的能量关系,通过泰勒展开,进行了低复杂度的失配处理;最后,提出剔除规则和选择规则,融合两个方向子阵的估计结果。理论分析和仿真实验证明了所提阵列和DOA估计方法的有效性。     

基于稀疏表示的平行互素阵二维测向方法

针对传统平行阵二维测向自由度低问题,提出一种改进型平行互素阵,基于稀疏表示方法和最小二乘法来估计目标方位。该方法首先利用改进型互素阵构建双平行稀疏阵列,计算平行互素阵的互协方差矩阵。然后通过矢量化处理,利用重排,去冗余处理生成较大孔径的虚拟阵列,将二维波达方向(direction of arrival,DOA)估计问题降维为一维DOA估计问题。进一步将一维DOA估计问题转为复数信号稀疏重构问题,并利用二阶锥规划来进行求解,通过峰值搜索得到方位角信息。最后利用方位角来构建方向矩阵,通过最小二乘方法求解俯仰角。该方法可以在没有目标先验信息的条件下,能够准确估计目标方位,且能够实现自动配对。相比传统的平行均匀线阵以及平行互素阵,该方法扩展了阵列虚拟孔径,提高了估计精度,能够辨识更多的目标源。实验仿真验证了该方法的有效性。     

Approach for wideband direction-of-arrival estimation in the presence of array model errors

The presence of array imperfection and mutual coupling in sensor arrays poses several challenges for development of effective algorithms for the direction-of-arrival (DOA) estimation problem in array processing. A correlation domain wideband DOA estimation algorithm without array calibration is proposed, to deal with these array model errors, using the arbitrary antenna array of omnidirectional elements. By using the matrix operators that have the memory and oblivion characteristics, this algorithm can separate the incident signals effectively. Compared with other typical wideband DOA estimation algorithms based on the subspace theory, this algorithm can get robust DOA estimation with regard to position error, gain-phase error, and mutual coupling, by utilizing a relaxation technique based on signal separation. The signal separation category and the robustness of this algorithm to the array model errors are analyzed and proved. The validity and robustness of this algorithm, in the presence of array model errors, are confirmed by theoretical analysis and simulation results.     

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。     

基于实值三线性分解的互耦条件下双基地MIMO雷达角度估计算法

研究互耦背景下双基地多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)雷达中联合波离角(direction-of-departure,DOD)波达角(direction-of-arrival,DOA)的估计问题。为利用阵列信号的多维结构,将匹配滤波后的雷达数据表述成一个三阶张量模型。考虑到均匀线性阵列互耦矩阵的带状Toeplitz特性,利用部分阵元方向矩阵具有共同的尺度变换特性消除互耦的影响。结合前后平滑技术和酉变换技术,构建去耦后数据的增广输出三线性模型,再将联合DOD与DOA估计与三线性模型相联系。所提算法能够获得自动配对的目标角度估计,且由于平滑技术的使用,所提算法对相干源具有一定的分辨能力。此外,由于增广三线性模型为实数,因而所提算法的计算复杂度低。最后,通过仿真实验验证了所提算法的有效性。