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.     

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。     

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。     

采用有向阵元的扇形阵列DOA估计

大部分传统的DOA估计算法都是基于全向阵元假设的,该假设显然与实际情况存在偏差。结合无线电引信对目标的空间定位问题,利用克拉美-罗界和MUSIC算法研究了采用有向阵元的扇形阵列DOA估计,并进行了数值仿真,结果表明,在相同的信噪比条件下,采用有向阵元的扇形阵列DOA估计精度和分辨力都要优于全向阵元阵列。     

基于单个多模天线的非圆信号闭式DOA估计

针对因使用天线阵列而造成的天线互耦和阵元位置未核准问题,利用多模天线多个模式输出间的内在联系,以及完全非圆信号的特殊性质,提出了一种旋转不变型闭式波达方向（direction of arrival, DOA）估计方法。由于该法只需使用单个结构紧凑的双锥天线,无须像传统天线阵列一样进行复杂的阵元空间位置校准,适用于阵列摆放空间受限的应用场合。计算机仿真结果验证了算法的有效性和优越性。     

基于稀疏非均匀COLD阵列的极化信号DOA估计

基于稀疏非均匀COLD(concentered orthogonal loop and dipole)阵列,提出了一种极化信号的DOA(direction-of-arrival)无模糊估计算法.该算法利用了稀疏非均匀COLD阵列的阵元数少和孔径大等特点,因而在阵元数目一定的情况下,可获得较高的DOA估计精度.由于稀疏非均匀COLD阵列可分成电磁环和偶极子两个子阵列,通过分析每个子阵列DOA估计的模糊性,给出了整个稀疏非均匀COLD阵列不发生DOA估计模糊的条件.通过计算机仿真证明了该算法的有效性.     

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。     

基于ESPRIT的多基线分布式阵列DOA估计方法

为了提高分布式阵列在低信噪比（signal-to-noise ratio, SNR）条件下的波达方向(direction-of-arrival, DOA)估计性能,同时放宽阵列物理孔径扩展程度的限制,提出了一种基于旋转不变子空间（estimation of signal parameters via rotational invariance techniques, ESPRIT）的多基线分布式阵列DOA估计方法。该方法通过优化分布式阵列结构,在子阵间使用多基线结构布阵,结合ESPRIT算法和多步解模糊方法得到多基线分布式阵列的高精度无模糊DOA估计。此外,利用最大后验概率准则近似法分析分布式阵列DOA估计的门限效应,给出了SNR门限和基线长度门限的近似计算方法。计算机仿真结果验证了所提方法的有效性。     

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。     

基于均匀圆阵模式空间和多重旋转不变子空间算法的完备二维DOA估计算法

为了在低运算量下提高均匀圆阵中二维测角的精度,提出一种基于圆阵模式空间和多重旋转不变子空间算法的二维波达方向估计算法。首先利用模式空间算法将均匀圆阵等效为虚拟均匀线阵,并利用贝塞尔函数的递推性质推导此种情况下阵列的旋转不变特性。然后根据虚拟线阵的结构提出一种简便有效的子阵划分办法,在此基础上得出阵列的多重旋转不变方程,并利用多重最小二乘准则得出其完备解,从而完成对信号二维到达角的估计,仿真实验验证了算法的有效性。     

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。     

宽带LFM信号的压缩感知测向算法

在采用均匀圆阵对宽带线性调频(linear frequency modulation, LFM)信号进行测向时,由于满足奈奎斯特采样所需采样数据量很大,加重了实时处理系统负担。针对这一问题,在小孔径圆阵环境下提出并构建了基于压缩感知理论的时差测向模型,以较少的观测点实现了信号的波达方向估计。研究结果表明,应用所提的基于压缩感知的分数时延估计法对宽带LFM信号测向时,能够获得与分数时延估计测向算法相似的测向精度,并且大量减少了数据的运算量,提高了算法的时间效率。     

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。     

宽频程电侦阵列设计与二维DOA估计方法

在宽频程条件下,针对传统均匀阵列无法实现大角度范围内目标参数无模糊估计问题,提出宽频程电侦阵列设计及二维波达方向估计方法。该方法首先将平行互质阵列在垂直方向上扩展为双平行互质阵列;然后分别对两平行互质阵列进行虚拟阵列扩展,利用虚拟均匀线阵对目标来波方向余弦分量进行估计;最后采用方向余弦解模糊算法对模糊余弦分量进行解模糊处理,实现多目标角度参数的高精度无模糊估计。相对于传统宽频程阵列测向算法而言,所提方法无需参数配对,可实现宽频程范围内多目标参数的高精度无模糊估计。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。     

Joint estimation of DOA, frequency, and polarization based on cumulants and UCA

A joint estimation algorithm of direction of arrival (DOA), frequency, and polarization, based on fourth-order cumulants and uniform circular array (UCA) of trimmed vector sensors is presented for narrowband non-Gaussian signals. The proposed approach, which is suitable for applications in arbitrary Gaussian noise environments, gives a closed-form representation of the estimated parameters, without spectral peak searching. An efficient method is also provided for elimination of cyclic phase ambiguities. Simulations are presented to show the performance of the algorithm.     

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.