基于线性变换的阵列幅相误差自校正算法

针对天线阵列的幅相误差严重影响阵列测向算法估计性能的问题,提出了一种基于线性变换的阵列幅相误差自校正算法。该方法通过利用幅度相位特性一致的辅助阵元,进行矩阵的正交线性变换,并结合最小二乘法算法,有效地估计阵列的幅相误差系数和入射信号的波达方向。其不需要谱峰搜索,无特征分解运算,计算量小,复杂度低,可实现对阵列幅相误差的快速校正。计算机仿真实验结果验证了该算法估计性能的有效性。     

阵列通道不一致条件下波达方向估计及其校正

现有的基于特征分解类的角度超分辨算法在理想阵列条件下,其估计性能良好,但当信号模型与实际信号环境不匹配,即存在系统误差时,算法的估计性能会严重下降,甚至失效.针对此问题,提出了一种波达方向估计和通道误差校正的新算法,先对各子阵接收信号预处理,使得通道误差对每个子阵的影响一致,这样阵列旋转因子就与通道误差无关,再利用阵列旋转不变性,实现波达方向估计和阵列通道误差的校正.无需校正源,也不需要知道通道误差的先验信息,无需多维搜索寻优和迭代.理论分析和计算机仿真都表明新算法的优越性.     

通道幅相误差条件下的相干信源波达方向估计

针对通道幅相误差条件下的相干信源波达方向(direction of arrival, DOA)估计问题,提出一种基于互相关矢量的误差校正和解相干算法。首先对阵列的状态转换进行时延控制,使两个子阵的接收数据保持旋转不变特性。再利用阵列互相关矢量元素的错位比值实现了误差系数估计,将误差校正后的互相关矢量重构为一个等效协方差矩阵即可实现解相干。进一步对不同时延可能导致的角度偏移进行了分析。仿真结果表明,该算法能够实现通道幅相误差的精确校正及解相干,且DOA估计性能接近于无幅相误差条件下的空间平滑类算法。     

基于降维的双基地MIMO雷达收发阵列互耦和幅相误差校正算法

双基地多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达收发阵列互耦和幅相误差会严重影响高分辨波达方向(direction of arrival, DOA)和波离方向(direction of departure, DOD)估计算法的性能。针对这一问题,通过在收发阵列中分别引入若干个经过精确校正的辅助阵元,并利用子空间原理和降维思想,提出了一种双基地MIMO雷达目标二维角度及收发阵列互耦和幅相误差矩阵的联合估计算法。首先,该算法不需要收发阵列互耦和幅相误差矩阵信息,就能较为精确地估计出目标的DOA和DOD;然后,基于对目标二维角度的精确估计,还能进一步对互耦和幅相误差矩阵进行精确估计,进而对收发阵列误差实现自校正。所提算法只需进行一维谱峰搜索,不需要高维非线性优化搜索,所以运算量较小。计算机仿真结果证明了所提算法的有效性和正确性。     

多载频MIMO雷达的幅相误差校正

建立了多载频（multi carrier frequency, MCF） MIMO雷达的幅相误差模型,并针对其发射和接收阵列的幅相误差耦合到一起的特点,提出了对信号预处理后等效阵列的联合幅相误差进行整体估计来实现误差校正的思想。针对单辅助信源的情况完成了两种误差估计方法：子空间拟合（subspace fitting, SF）法和最大似然（maximum likelihood, ML）法,子空间拟合法利用信号子空间与阵列流型张成空间的对应系列方程求解,而最大似然法利用似然函数最大来得到幅相误差。推导了幅相误差估计的Cramer Rao界（CRB）,并仿真分析了两种方法的估计性能与信噪比、快拍数的关系以及辅助信源的定位误差对估计性能的影响。     

基于双模天线阵列的ESPRIT波达方向估计

考虑阵列信号波达方向(DOA)估计问题,提出了一种基于双模天线阵列的模式域旋转不变参数估计(ESPRIT)算法.与传统空域ESPRIT相比,模式ESPRIT的旋转因子仅与信号DOA有关而与阵列结构无关,因而无需阵元位置信息,也无需阵列存在空间匹配子阵.若阵元位置信息精确已知,还可利用空域稀疏采样获得无模糊多尺度DOA估计.计算机仿真结果验证了算法的有效性.     

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。     

低复杂度的ADS-B抗干扰阵列天线无源校正算法

阵列的幅相误差、位置误差和互耦使真实阵列流形与理想阵列流形有较大偏差,校正这3种误差可以明显提高阵列的性能。针对广播式自动相关监视(automatic dependent surveillance-broadcast,ADS-B)系统,提出了一种同时校正上述3种误差的无源校正算法。通过阵列天线的位置和飞机位置获取校正源的来向信息,并利用该来向信息最终进行误差校正。与其他方法相比,所提方法大大减少了校正阵列的复杂度。仿真结果表明了该算法的有效性。     

外辐射源雷达旋转阵列校正算法

外辐射源雷达面临严重的多径干扰,但强多径信号也为阵列校正提供了优良的信号源,针对此提出了一种利用最强径信号的旋转阵列校正算法。该算法首先采用时域相关运算分离出最强径信号,然后通过旋转阵列来增加信号源和提供先验信息,接着利用比幅原理估计出阵列幅度误差,最后结合最大似然(maximum likelihood, ML)算法和最小二乘(least square, LS)算法估计出最强径信号到达角和阵列相位误差。分析了所提算法的适用条件,并推导了最强径信号到达角和阵列相位误差估计的克拉美-罗下界(Cramer-Rao lower bound, CRLB)。仿真和实测数据处理结果验证了该算法的有效性。     

MIMO阵列旋转不变子空间目标方位估计仿真研究

针对多输入多输出(Multi-Input Multi-Output,MIMO)阵列多目标定位,提出一种基于子空间特征分解的MIMO阵列旋转不变子空间算法(MIMO array estimation of signal parameters via rotational invariance techniques,简称MIMO-ESPRIT).MIMO阵列各阵元发射彼此独立信号,因此阵列输出数据协方差矩阵不存在降秩以及信号子空间向噪声子空间扩散的现象,可直接应用子空间分解算法进行MIMO阵列目标方位估计.性能分析和仿真结果表明,随着发射阵元个数的增加和发射阵元间距的扩大,算法的多目标分辨能力和方位估计精度将得到明显改善.     

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。     

A method based on Chinese remainder theorem with all phase DFT for DOA estimation in sparse array

This paper takes further insight into the sparse geometry which offers a larger array aperture than uniform linear array(ULA)with the same number of physical sensors.An efficient method based on closed-form robust Chinese remainder theorem(CFRCRT)is presented to estimate the direction of arrival(DOA)from their wrapped phase with permissible errors.The proposed algorithm has significantly less computational complexity than the searching method while maintaining similar estimation precision.Furthermore,we combine all phase discrete Fourier transfer(APDFT)and the CFRCRT algorithm to achieve a considerably high DOA estimation precision.Both the theoretical analysis and simulation results demonstrate that the proposed algorithm has a higher estimation precision as well as lower computation complexity.     

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。     

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.     

CDMA系统中多用户多路径情况下的DOA估计新方法

提出了一种新型算法,对CDMA系统中所有用户、所有路径的DOA进行估计。该算法首先采用码匹配滤波方法,对码间干扰和符号间干扰进行精确建模,再利用接收信号滤波前后的协方差矩阵消除噪声的影响并且巧妙设计了一个方程,最后导出了一个基于大数定律的联合DOA估计和阵列校准的新型最大似然估计。仿真结果证明了该算法的正确有效性。