单次快拍波达方向矩阵法

提出了一种新的基于阵列系统单次快拍数据的相干信源二维波达方向(direction of arrival, DOA)快速估计方法--单次快拍波达方向矩阵法(single snapshot DOA matrix method, SS-DOAM)。该方法保持了原DOA矩阵法无需二维谱峰搜索和参数配对的优点,利用阵列系统结构特点,构建单次快拍数据矩阵,通过对单次快拍波达方向矩阵进行特征分解,解决了二维DOA估计问题并实现了相干信源完全解相干。由于该算法只利用一次快拍数据,不需要快拍累计和进行相关运算,计算复杂度大幅降低,适用于对二维DOA估计实时性要求高的应用背景。针对单快拍算法在低信噪比时估计误差较大的问题,进一步提出了利用同相数据叠加来改善估计精度的对策。仿真结果证明了该方法的有效性。     

基于L型阵列MIMO雷达的DOA矩阵方法

首先提出一种基于波达方向（direction of arrival, DOA）矩阵思想的L型阵列多输入多输出（multiple input multiple output, MIMO）雷达二维角度估计方法。通过将L型阵列MIMO雷达所产生的二维虚拟平面阵列划分为两个子阵,并构造估计矩阵以实现二维角度估计。在此基础上,针对角度兼并问题,进一步提出联合对角化DOA矩阵方法。该方法通过构造4个子阵,并采用联合对角化方法估计目标二维角度。该方法在保持原DOA矩阵法无需二维谱峰搜索和参数配对等优点的基础上避免了角度兼并问题,能够减少阵列孔径损失,有效提高阵元利用率和角度估计精度。仿真实验验证了所提方法的有效性。     

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。     

基于特殊阵列的相干信源二维测向新方法

基于特殊天线阵列,提出了一种有相干源存在情况下的二维波达方向(DOA)估计的新方法。该方法利用天线阵列结构的特点来构建一个特殊的协方差矩阵,再根据2-D ESPRIT方法实现二维DOA估计。该方法不需采用空间平滑技术,也不需谱峰搜索,而且参数可以实现自动配对。最后计算机仿真验证了该方法的有效性。     

基于最小冗余线阵的二维传播算子DOA估计

针对二维DOA (direction of arrival)估计所需阵元数量较多且阵元利用率较低的问题,提出了一种低阵元冗余度的阵列模型,将最小冗余线阵的应用拓展到二维DOA估计领域,降低了阵列冗余度。同时,利用传播算子算法估计二维波达方向,该算法无需谱峰搜索,且避免了大矩阵的特征分解,在解决计算量问题上有着巨大优势。最小冗余线阵的设置方式,用较少的阵元获得了较大的阵列有效孔径,从而弥补了传播算子算法在低信噪比条件下性能下降的缺点,具有了更好的低信噪比适应能力。该文从理论上论证了三平行最小冗余线阵设置的合理性,仿真实验证明了该方法的有效性。     

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。     

用一次快拍数据实现二维完全解相干和解互耦

针对相干信源背景和考虑二维阵列互耦效应时的二维波达方向(direction of arrival, DOA)快速估计问题,提出了一种只利用一次快拍数据即可实现二维完全解相干和解互耦的快速算法--互耦效应下的单次快拍波达方向矩阵(single snapshot DOA matrix method in the presence of mutual coupling, MC-SS-DOAM)法。该算法仅利用特殊阵列的单次快拍数据构造等效的接收数据协方差矩阵,避免了传统算法需要多次快拍累积的弊端,将其分解后得到了具有对角阵形式的等效信号协方差矩阵,因此实现了完全解相干,此时互耦系数已经从阵列流型矩阵中剥离,归入至对角元素中,即实现了完全解互耦。文中进一步对互耦系数可能导致的二维盲角进行了分析。仿真结果表明,该算法能够完全实现解互耦和解相干,且仅利用一次快拍的本文算法二维估计性能接近50次快拍的DOAM算法,明显优于40次快拍的DOAM算法。     

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。     

任意平面阵列的相干信号二维波达方向估计方法

相干信号的波达方向(direction of arrival, DOA)估计一直是阵列信号处理中研究的关键问题,但传统的算法受到阵列流型的限制。为了解决任意平面阵列对二维相干信号的DOA估计问题,提出了一种新的方法。首先利用信号的循环平稳特性构造数据协方差矩阵,再利用信号在极化域的差异来实现解相干。该方法具有噪声抑制的能力,无需空间平滑,不影响阵列孔径,并且对窄带信号和宽带信号均适用。仿真结果证明了该算法的有效性。     

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...     

基于四阶累积量的测向方法研究

针对MUSIC-LIKE方法能很好地扩展阵列孔径但计算量较大的问题,基于均匀线阵提出了一种快速提取阵列无冗余数据的新方法。该方法基于四阶累积量孔径扩展的原理,摒弃了原MUSIC-LIKE算法在均匀线阵DOA(direction of arrival)估计中的大量冗余数据,从而大大降低了矩阵运算的维数,降低了计算量。经过处理后的四阶累积量具有和二阶统计量类似的形式,因而可以将大多数业已成熟的基于信号二阶统计特性的阵列信号处理方法应用于四阶累积量中,计算机仿真证明了算法的有效性。     

Distributed genetic algorithm for optimal planar arrays of aperture synthesis telescope

Sparse arrays of telescopes have a limited (u, v)-plane coverage. In this paper, an optimization method for designing planar arrays of an aperture synthesis telescope is proposed that is based on distributed genetic algorithm. This distributed genetic algorithm is implemented on a network of workstations using community communication model. Such an aperture synthesis system performs with imperfection of (u, v) components caused by deviations and(or) some missing baselines. With the maximum (u, v)-plane coverage of this rotation-optimized array, the image of the source reconstructed by inverse Fourier transform is satisfactory.     

独立源与相干源并存的信源数估计

大多数子空间类谱估计算法,需要预先估计信源个数,而且当信号源相干或强相关时,不能直接应用基于信息论的估计方法。针对接收信号为独立源与相干源并存的情况,提出一种新的基于矩阵重构的信源数估计算法。算法利用各个阵元接收数据与参考阵元接收数据的互相关信息,构造一个Toeplitz等效协方差矩阵解相干。理论分析证明,相比于复信号解相干的常规Toeplitz矩阵重构方法,算法节省一半的阵列孔径,而且对噪声发散性有一定抑制作用。基于此构造矩阵采用特征子空间投影与特征值加权的方法构造判决函数来估计信源个数,仿真结果表明,算法在独立源和相干源并存的情况下,能准确估计出信源个数,性能优于空间平滑Akaike信息论准则法和空间平滑最小描述长度法。     

基于图信号处理的大口径阵面测量数据恢复

针对热载荷和器件老化等因素造成空间大口径阵列上的测量传感器失效问题,提出大口径阵面测量数据恢复方法。根据图信号模型得到测量数据的图拉普拉斯矩阵,并基于矩阵填充理论建立了数据恢复模型,采用交替迭代方法求解对应的正则化优化问题。利用阵列的图结构特性,能够在存在单元失效和非均匀误差情况下高精度恢复测量数据。仿真验证了所提方法的有效性以及在失效率较大情况下的稳健性。     

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。     

改进的基于四阶累积量的MUSIC算法

超宽带测向系统中,天线体积受限严重影响到系统的测向精度和解模糊能力,且天线阵列的孔径限制着阵列最多能分辨的目标信号个数,而一些优秀的算法如空间平滑算法和旋转不变子空间(estimation of signal parameters via rotational invariance technique, ESPRIT)算法损失了天线阵列孔径。针对这些问题,在传统的四阶累积量多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)算法基础上提出了一种改进的算法。该算法根据四阶累积量矩阵构成的规律,去除了原四阶累积量矩阵的数据冗余,有效地减小了运算时间,为其实际应用提供了必要条件。计算机仿真和实测数据仿真的结果表明,本改进算法可以快速地实现虚拟阵列扩展,同时对有色高斯噪声也有一定的抑制作用。     

一种高效的实值权均匀圆阵去相干波束形成算法

提出了一种未经相移只采用实值权的均匀圆阵的去相干波束形成算法.均匀圆阵在模式空间中被转换为一虚拟线阵,利用此虚拟线阵的特殊阵列模型结构可构造一特殊矩阵,使其秩只与信源个数有关.该特殊矩阵的虚部所张成的空间包含干扰信号子空间,所以得到干扰信号子空间的正交补空间.利用此干扰信号子空问的正交补空间可以构造出一实值权向量.该算法不需空间平滑就可以抑制相干干扰,较传统的空间平滑算法具有更小的计算量,且在小快拍数下就能收敛且性能稳定.仿真结果显示出算法的有效性.     

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。     

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。     

二维相干信源测向新方法研究

基于广义导向矢量和三个正交均匀直线阵,建立了一种二维信源波达方向估计的阵列数据模型,提出了二维波达方向估计的新方法。在引入广义阵列流形矩阵的基础上,构造了基于范数的代价函数,实现了协方差矩阵的有效拟合,进而可有效估计多个相干信源,同时在理论上分析了该算法的渐进无偏性。在低信噪比和较少阵元数的情况下,通过对测向误差较大的线阵进行校正,可提高测向精度。为了有效地对所提出的测向代价函数进行拟合,联合利用模拟退火和遗传算法的优点,提出了一种可快速多维搜索的随机退火遗传算法。蒙特.卡罗仿真试验证明了此二维相干源测向方法的有效性。