独立分量分析联合最小二乘的DOA估计

研究了线性均匀阵列的信号波达方向(direction of arrival, DOA)估计问题。提出了一种基于独立分量分析(independent component analysis, ICA)联合最小二乘(least square, LS)处理的DOA估计新方法。通过天线阵列因子的虚部,建立新的信号接收模型,并以此进行ICA应用的可行性分析,将获取源信号的幅值转化为LS问题进行求解。设计了方法的实现步骤,推导了新方法用于DOA估计的角度公式,指出天线阵元间距应满足的条件,在提高精度方面可采用细估计对粗估计的更新来实现。仿真表明,所提方法具有较好的低信噪比性能、角度分辨力较高以及所需数据长度较短,为DOA估计问题提供了一种新的解决方式。     

压缩感知视角的鲁棒波达角估计算法

从压缩感知的视角对鲁棒波达角估计进行了探索,通过将可能存在的波达角进行空间离散化,从而将波达角估计问题转换为压缩感知信号支撑恢复问题。同时将阵元存在的增益失配、相位失配和阵元间互耦等非理想因素,通过一阶近似,将其建模成均值为理想流形矩阵的随机矩阵,从而建模了阵列非理想特性和波达角空间离散化带来的误差。基于这种新的随机测量矩阵模型,提出了一种基于压缩感知的鲁棒波达角估计算法,分析表明本文提出算法对阵列模型扰动和角度空间离散化具有良好的鲁棒性。仿真验证了分析结果。     

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...     

ULA中基于LS-ICA的短时高效DOA估计

研究了均匀线阵(uniform linear array, ULA)的波达方向(direction of arrival,DOA)估计问题,提出了一种能充分利用阵列结构上来波数据的信号处理方法进行角度估计。所提方法的关键是采用天线阵列因子的实部来构造新的信号接收模型,进而通过独立分量分析(independent component analysis,ICA)对接收信号进行盲分离,用最小二乘(least square,LS)法求解入射信号的角度,同时给出了天线阵元间距应满足的条件。仿真表明,与多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)方法相比,本文方法能够适应阵元间距的变化,在低信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)时估计性能以及角度分辨力均较优,通过一步粗估计就可获得较高精度且具有实时性,均方根误差(root mean square error,RMSE)向克拉美-罗界(Cramer-Rao bound,CRB)的逼近程度也说明了新方法的优势,此外还可以采用细估计来提高估计精度。     

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。     

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。     

基于TLS-CS的外辐射源雷达超分辨DOA估计方法

针对外辐射源雷达中，传统基于压缩感知（compressed sensing，CS）的超分辨波达方向（direction of arriving，DOA）估计方法在阵列天线存在幅相误差时测角精度差和目标分辨性能低的问题，提出一种基于总体最小二乘（total least squares，TLS）-CS的超分辨DOA估计方法。首先，通过奇异值分解方法求解TLS信号模型来修正阵列天线的幅相误差；然后利用贪婪迭代追踪算法进行CS稀疏重构得到目标的方位信息。仿真分析表明，当阵列天线存在幅相误差时，本文所提方法具有良好的超分辨DOA估计性能。     

基于焦面场的多波束反射面天线二维DOA估计

利用致密焦面阵列馈源，通过二维来波方向（direction of arrival，DOA）估计算法判别干扰信号的方向，是多波束反射面天线设计中的一个重要环节。由于阵列馈源接收的信号由源信号在反射面焦平面上的电场决定，其阵列流形与常规DOA估计平面阵列的阵列流形不相同；焦面场一般是不均匀的，因此选用的阵列单元接收的信号幅度也不相同，部分阵列单元接收的信号会比较微弱；不同的焦面场选用的阵列单元不同，对应的阵列结构也不相同，且其往往是不规则的；源信号经过反射面反射后，阵列单元接收的信号之间的相关性会降低。这些因素决定了阵列馈源的DOA估计具有特殊性。因此结合焦面场，设计了多波束反射面天线二维DOA估计方法，并进行了仿真，仿真结果证明了该方法的有效性和实用性。     

导航信号功率增强对阵列接收机的影响分析

为了分析低轨导航增强系统中信号功率增强对阵列接收机的影响, 提出一种信号传播与阵列接收机的数学模型, 基于该模型分析了功率增强条件下最小均方误差算法与直接矩阵求逆算法对抗干扰性能的影响。根据理论分析与仿真实验, 增强信号对最小均方误差与直接矩阵求逆的影响相似, 当信号增强量在15 dB以下时, 阵列抗干扰对信号的影响较小；随着信号功率进一步增强, 增强信号被识别为干扰并进行了抑制；当信号的信噪比增强到10 dB时, 增强信号被抑制约15 dB。研究结果表明, 在采用传统阵列抗干扰方法的情况下, 信号功率的增强并非越大越好, 信号功率增强15 dB时对传统阵列抗干扰的影响较小。     

用改进的MUSIC算法实现相干多径信号分离

基于特征值分解的MUSIC算法是建立在非相干信号模型基础之上的,对于相干多径信号,MUSIC算法将会失效。与传统的拟补空间协方差矩阵秩亏损的空间平滑去相关法不同,从另一个角度出发,通过特殊的天线阵列模型,重构一个Toeplitz矩阵,使其秩只与信号的波达方向有关,而不受信号相关性的影响,从而达到去相关的目的,并对信号子空间和噪声子空间作出正确的估计。仿真结果验证了该方法的有效性,且较传统的空间平滑方法具有更低的信噪比门限和更小的运算量。     

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。     

锥面共形阵列天线相干信源盲极化DOA估计算法

针对共形天线阵列流形的多极化特点,建立了锥面共形阵列天线导向矢量的数据模型。通过合理的阵元排列结构设计,推导了锥面共形阵列天线信源解相干的空间平滑算法,解决了ESPRIT(estimation of signal parameters via rotational invariance technique)算法多信源方位估计的参数配对问题,最终给出了锥面共形阵列天线相干信源盲极化波达方向(direction of arrival, DOA)估计算法。该算法利用锥面共形载体的单曲率特性,结合ESPRIT算法参数估计的特点,在盲极化条件下实现了相干信源的高分辨DOA估计。Monte Carlo仿真实验验证了算法的有效性。     

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。     

基于柱面共形阵列天线的快速波达方向估计

由于共形天线载体曲率不同,阵列中每个阵元的方向图的指向各不相同,这导致了阵列中各个阵元极化特性(polarization diversity, PD)的差异。因此,共形阵列天线的数学模型中考虑了不同阵元的极化特性。共形阵列实现波达方向(direction of arrival, DOA)估计的过程中,主要难点在于信源方位参数与极化状态的去“耦合”。本文利用圆柱的单曲率特性,通过合理摆放子阵中的天线阵元,结合传播算子方法(propagator method, PM)和子阵分割技术,提出了一种适合于柱面共形阵列的DOA估计方法。本文的DOA估计算法不需要天线单元方向图的任何信息,不需要谱峰搜索和参数配对,计算量较小。最后通过Monte-Carlo仿真实验验证了本文算法的有效性。     

基于均匀圆阵伪协方差矩阵的单快拍测向方法

传统的单快拍测向算法只适用于具有Vandermonde形式的阵列流型, 均匀圆阵的阵列流型不具有Vandermonde矩阵结构, 因此大部分基于线阵的伪协方差矩阵的构造方法无法直接适用于均匀圆阵。针对该问题, 从侦察方的角度对波达方向(direction of arrival, DOA)估计算法进行了研究, 改进了伪协方差矩阵的构造方法, 提出了一种基于均匀圆阵的单快拍测向算法。通过与模式空间前后向平滑(mode forward-backward spatial smoothing, MODE-FBSS)算法的对比仿真, 验证了算法的有效性, 证实了所提方法的性能优于MODE-FBSS算法。     

Channel capacity of multiple-input multiple-output systems with transmit and receive correlation

In order to investigate the impact of channel model parameters on the channel capacity of a multipleinput multiple-output （MIMO） system, a novel method is proposed to explore the channel capacity under Rayleigh fiat fading with correlated transmit and receive antennas. The optimal transmitting direction which can achieve maximum channel capacity is derived using random matrices theory. In addition, the closed-form expression for the channel capacity of MIMO systems is given by utilizing the properties of Wishart distribution when SNR is high. Computer simulation results show that the channel capacity is maximized when the antenna spacing increases to a certain point, and furthermore, the larger the scattering angle is, the more quickly the channel capacity converges to its maximum. At high SNR （〉12 dB）, the estimation of capacity is close to its true wlue. And, when the same array configuration is adopted both at the transmitter and the receiver, the UCA yields higher channel capacity than ULA.