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。     

基于虚拟阵列扩展的改进加权空间平滑算法

针对相干信源的波达方向(direction of arrival, DOA)估计问题, 传统的空间平滑算法通过减小阵列孔径来解相干, 导致估计精度降低。本文以相干分布源为研究对象, 首先通过扩展共轭虚拟阵列增大阵列孔径, 使用Toeplitz算法进行预估计, 根据预估计值构建加权矩阵, 通过二次加权空间平滑恢复协方差矩阵的秩, 消除信号的相干性, 结合传播因子算法估计得到目标信源的入射角度。该算法充分利用子阵输出的自相关和互相关信息, 改善了阵列孔径带来的精度影响。仿真结果表明, 所提算法对相干信源具有良好的分辨能力和估计精度, 在低信噪比时鲁棒性较好。     

基于电磁矢量阵列的加权极化平滑解相干算法

针对极化平滑(polarization smoothing, PS)算法解相干源时没有利用子阵的互相关信息导致分辨率较差的问题,提出一种新的解相干源预处理方法--加权极化平滑(weighted polarization smoothing, WPS)算法。该算法利用了电磁矢量阵列6个分量组成的子阵的全部自相关和互相关信息。对接收阵列协方差矩阵的36个子矩阵做加权滑动平均,得到等效阵列协方差矩阵,以该协方差矩阵对角化为约束,推导最优加权系数的理论表达式,并分析等效信源协方差矩阵的秩,得到WPS算法最大的解相干源数为6。计算机仿真结果表明WPS算法与PS算法相比具有更高的分辨性能和估计精度。     

基于二阶预处理的共轭扩展MUSIC算法

基于子空间概念的经典MUSIC算法虽具有较优的性能,但可测向信号数小于阵元数,测向精度仍不能满足某些场合的要求。针对这一问题,提出了基于二阶预处理的共轭扩展MUSIC算法,利用阵列输出的延迟相关函数及其共轭形成伪阵列输出,从而得到伪协方差矩阵,对其进行奇异值分解,得到类似于MUSIC算法的简洁的空间谱表达式,其极大值点对应的角度就是波达方向。仿真实验表明,新算法可对多于阵元数的信号进行测向,其分辨力和测角精度均优于MUSIC和MUSIC-like算法。     

阵列扩展用于反辐射导弹抗诱偏的研究

提出了将阵列扩展测向用于反辐射导弹(ARM)抗诱偏的思想,并提出了一种改进的ESPRIT算法:共轭增强ESPRIT(CA-ESPRIT)算法。该算法利用阵列输出的延迟相关函数及其共轭形成伪阵列输出,从而得到伪协方差矩阵,对其进行特征分解,用ESPRIT算法得到波达方向。该算法有阵列扩展作用,具有比传统的MUSIC和ESPRIT算法更高的角度分辨能力。仿真实验表明,将阵列扩展用于反辐射导弹测向可将雷达和诱饵较早地从角度上分辨开。     

基于噪声特征向量重构的地波雷达单次快拍超分辨算法

高频地波雷达在一个相参积累时间内通常只能得到频域一次快拍,利用其直接进行波达方向估计性能较差。针对这一问题,在分析时、频域协方差矩阵特征分解后差异的基础上,在频域采用降维方法估计协方差矩阵。根据频域目标信噪比相对较大的特点,利用最大特征值对应的信号特征向量构造原始的数据矩阵,并对该矩阵进行奇异值分解得到新的噪声子空间,进而构造出新的噪声特征向量,最后利用该噪声特征向量进行方位角估计。仿真和实测数据分析验证了算法的有效性,相比降维Toeplitz算法和前后向空间平滑算法有着更高的分辨力和估计精度。     

基于非圆信号特征的实值张量ESPRIT算法

基于最大非圆率非圆信号特点,提出一种实值张量旋转不变子空间(estimation signal parameters via rotational invariance techniques, ESPRIT)算法。首先,通过研究张量与矩阵之间的转化关系,将阵列接收数据矩阵推广到张量空间;然后,利用欧拉公式将阵列接收数据张量转化成余弦与正弦数据张量,根据阵列维数将其分别在各维上加以拼接,并对拼接的实值数据张量做高阶奇异值分解,获取信号子空间;最后,通过构造选择矩阵和进行特征分解,来联合估计阵列各维相位差,实现波达方向估计。实验仿真结果表明,此算法具有良好的分辨力和测角精度。     

基于MEMP算法的二维DOA估计

针对L形阵列,提出利用增广矩阵束(MEMP)进行二维DOA估计的新算法。计算两个均匀线阵的互协方差矩阵,利用MEMP方法构造增广矩阵,运用ESPRIT算法实现二维波达方向的估计,并采用一种新的配对算法,实现二维波达角的自动配对。为了克服MEMP方法对阵列有效孔径的损失,利用四阶累积量的阵列扩展的性质,提出了基于MEMP方法扩展的二维DOA估计算法,该算法增加了阵列的有效孔径,无需进行谱峰搜索。仿真实验证明了算法的有效性。     

双基地MIMO雷达发射阵列幅相误差的旋转阵列校正法

双基地多输入多输出（multiple-input multiple-output, MIMO）雷达可利用直达波进行幅相误差校正,但当直达波方向测量不准时,现有的校正算法性能会严重恶化。针对此问题,提出了一种新的基于子空间的旋转阵列幅相误差校正算法。该算法通过旋转发射阵列天线得到不同方位角的协方差矩阵,利用子空间算法估计通道的增益和相位误差。该算法无需已知直达波的入射角,只需已知发射阵列天线的旋转角度,即可同时完成发射通道幅相误差和直达波到达角的估计,且性能较好,计算机仿真和实测数据结果验证了算法的有效性。     

联合互协方差矩阵的快速波达方向估计

针对常规子空间类波达方向(direction-of-arrival, DOA)估计中存在的子空间分解计算量过大问题,提出了基于均匀线阵的联合互协方差矩阵(joint cross covariance matrix,JCCM)DOA估计算法。基于阵列划分和矩阵重构思想,将均匀线阵划分成两个子阵,在求得这两个子阵接收数据互协方差矩阵后,重构一个新的矩阵即JCCM,利用JCCM的部分数据进行线性运算即可得到等价的信号子空间,然后构造多项式并求根,最终实现波达角估计。理论分析和仿真实验证明,算法避开了对协方差矩阵的特征值分解运算,在保证估计精度可接受的同时,有效降低了计算量,取得了更高的估计速度。     

基于矩阵重构的非相干分布源参数估计方法

针对现有非相干分布源参数估计算法计算量大等问题,提出了一种新的DOA和角度扩展估计算法.该算法利用空间频率近似模型下的非相干分布源协方差矩阵的结构特点.协方差矩阵可分为相位信息矩阵和幅度信息矩阵.对相位信息矩阵进行重构,对重构后的协方差矩阵利用MUSIC等传统方法即可实现DOA的估计;对幅度信息矩阵的各主次对角线上的元素均进行平滑得到幅度信息平滑向量,估计得到的DOA代入幅度信息中即可得到角度扩展的估计,从而实现非相干分布源DOA和角度扩展分离估计.计算机仿真验证了算法的性能.     

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...     

双基地MIMO雷达相干目标角度估计算法

提出一种双基地多输入多输出（multiple input multiple output,MIMO）雷达相干多目标角度快速估计算法。采用单次快拍数据构建的一组Toeplitz矩阵重构出新的协方差矩阵,使得矩阵的秩等于目标的总个数;通过矩阵变换使得变换后的协方差矩阵满足centro Hermitian性,即可利用酉变换将复矩阵转化为实矩阵进行实数域的参数求解,采用旋转不变信号参数估计（estimation of signal parameters via rotational invariance technique, ESPRIT）算法即可准确估计出对应的目标角度。通过仿真表明：所提算法能够实现相干目标源的角度估计且参数自动配对;降低了复矩阵特征分解所带来的巨大运算复杂度,具有更高的参数估计精度和算法稳健性;同时能够对移动目标进行角度跟踪,具有良好的跟踪性能。     

最优冗余线阵欠定信号双重构DOA估计方法

针对最小冗余线阵难以用于阵列设计的问题, 设计了一种性能相近的最优冗余线阵, 为实现相应阵列的欠定信号到达角(direction of arrival, DOA)估计, 又提出了一种基于两次重构的快速协方差向量稀疏表示方法。该方法利用凸优化中最优解条件, 实现了Toeplitz协方差矩阵的快速高精度重构, 进而基于构造的协方差向量稀疏表示模型, 实现了欠定信号DOA估计。仿真结果证明, 最优冗余线阵相较于其他稀疏线阵, 耦合影响更低, 测向精度更高, 所提算法较同类算法DOA估计精度更高。     

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。     

Direction finding of coexisted independent and coherent signals using electromagnetic vector sensor

The existing direction of arrival (DOA) estimation algorithms based on the electromagnetic vector sensors array barely deal with the coexisting of independent and coherent signals. A two-dimensional direction finding method using an L-shape electromagnetic vector sensors array is proposed. According to this method, the DOAs of the independent signals and the coherent signals are estimated separately, so that the array aperture can be exploited sufficiently. Firstly, the DOAs of the independent signals are estimated by the estimation of signal parameters via rotational invariance techniques, and the influence of the coherent signals can be eliminated by utilizing the property of the coherent signals. Then the data covariance matrix containing the information of the coherent signals only is obtained by exploiting the Toeplitz property of the independent signals, and an improved polarimetric angular smoothing technique is proposed to de-correlate the coherent signals. This new method is more practical in actual signal environment than common DOA estimation algorithms and can expand the array aperture. Simulation results are presented to show the estimating performance of the proposed method.