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。     

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。     

基于均匀圆阵时频干涉仪的LFM信号二维测向算法

提出了一种基于均匀圆阵时频干涉仪的线性调频(linear frequency modulation, LFM)信号二维波达方向估计算法。首先利用LFM信号时频聚集性非常好的特点,对阵元的输出进行互维格纳〖CD*2〗威尔分布(Wigner-Ville distribution, WVD)计算,然后提取互WVD时频冲激点的相位,从而得到包含信号到达角的方程组,解算出信号的到达角。通过选取不同的阵元对组,采用模糊数搜索的算法进行解模糊运算,最终完成信号到达角的估计,仿真实验验证了算法的有效性。     

FDA-MIMO雷达目标距离、角度及未知互耦参数估计

针对频控阵-多输入多输(frequency diverse array multiple input multiple output, FDA-MIMO)雷达阵列间存在未知互耦合情况的参数估计问题, 提出一种基于数据转换的二维多重信号分类方法。首先, 构造了存在未知互耦合影响的接收信号模型。然后，通过子空间分解的方法得到用于参数估计的谱函数, 并且采用数据转换的方法来解决谱函数由于未知耦合矩阵存在而失真的问题。最后，利用得到的目标距离和角度参数的估计值, 通过类似线性约束最小方差重构优化问题, 估计出耦合系数矩阵。仿真结果验证了所提方法的有效性，能准确估计阵列间存在未知互耦合效应时的参数和互耦合系数。     

基于L型级联互素阵列的多目标源载频和到达角联合估计

随着通信频段的不断拓展，受到Nyquist意义下的阵列间隔和采样频率的限制，多带信号载频和到达角的联合估计难度急剧增大。为突破该瓶颈，设计了一种基于L型级联互素阵列的空时欠采样接收结构，并结合伪噪声空间重构、信源相关性配对，提出了一种全解析的载频和到达角的配对和无模糊联合估计方法。得益于稀疏阵列和时域欠采样，所提结构有效增大了阵列孔径并降低了采样成本。仿真实验证明了所提载频和到达角联合估计方法在较低快拍数和信噪比的条件下，可取得较高的估计精度。     

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。     

认知无线电中实现自适应压缩频谱感知

在实际生活中频谱通常是稀疏的，将压缩感知（compressed sensing，CS）技术运用到宽带频谱感知中具有很大优势。然而，实践中稀疏度通常是未知的，因此需要选择较大的测量数目，导致算法的感知性能下降。为解决这一问题，提出一种自适应压缩频谱感知方法，通过分析压缩测量的二阶导数与稀疏度之间的关系对稀疏度进行粗估计。在粗估计的基础上，逐步增加测量数并对训练子集与测试子集进行迭代计算，当满足停止准则时得到稀疏度的精确估计。仿真结果表明，所提方法在性能上优于现有的其他传统CS方法，对降低复杂度、减少存储空间等方面具有重要意义。此外还验证了所提方法在噪声环境中的有效性。     

面向应用的射频仿真系统近场效应误差修正

根据当前射频仿真系统的具体应用,介绍了用单脉冲比幅测角方式的近场效应修正方法。通过计算导引头的到达角误差,在三元天线组振幅的梯度方向上调整振幅幅值,使到达角误差趋于零。由此时的三元天线组振幅值计算合成目标的位置,生成方位角和俯仰角的近场效应误差修正表格。推导出适合于波导裂缝阵天线导引头的单脉冲比幅测角模型,并针对均匀圆形阵的波导裂缝阵天线特点,简化了单脉冲比幅测角时所需要的和、差信号的计算方法。本文方法所生成的近场效应误差修正表格对方位角的精度及对俯仰角的精度。满足实际应用的精度误差要求。简化后的单脉冲比幅测角在满足精度要求的同时,降低了算法的复杂度,平均提高程序运行时间55%。     

均匀线阵混合信源DOA估计与互耦误差自校正

针对均匀线阵(uniform linear array, ULA)互耦条件下混合信源的波达方向（direction of arrival, DOA）估计问题,基于联合对角化算法,提出了一种基于3步实现的DOA与互耦系数估计新算法。首先利用互耦矩阵的Toeplitz结构实现混合信源中独立信源的DOA及互耦系数的粗估计;然后结合斜投影及前后向空间平滑,实现混合信源DOA估计;最后以广义空间特征矩阵及混合信源DOA估计值为基础,提出一种非子空间类互耦系数自校正方法。计算机仿真结果表明,与同类算法相比,所提算法无论在DOA及互耦系数估计精度、还是在DOA估计成功率方面,均具有明显的优势,且对于高斯背景噪声具有普适性。     

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ESPRIT的均匀互耦线阵DOA及互耦参数估计

利用均匀线阵的特殊结构及其互耦矩阵,提出了一种阵列互耦存在下基于ESPRIT的DOA和互耦参数估计方法.首先通过ESPRIT法中子阵的选取,无需阵列互耦任何信息,直接得到方位估计,即对互耦参数稳健的DOA估计方法;接着在方位估计的基础上,基于真实导向矢量的最小方差拟合得到均匀线阵的互耦系数估计.与已有算法相比,该算法同时利用了天线阵列结构及其互耦特点,一方面将信号角度与互耦系数估计相互分离,使角度估计精度不受互耦估计的制约;另一方面,方位和互耦系数估计均可通过表达式求解,因此算法运算量小.计算机仿真证明该算法的有效性和正确性,并从仿真角度研究了算法分别在幅相误差和互耦矩阵误差下的性能.     

非均匀线阵的互耦自校正

针对非均匀线阵(non-uniform linear array,NULA)互耦问题进行了研究。与均匀线阵(uniform linear array,ULA)不同的是,NULA的互耦矩阵并不具有带状对称Toeplitz的特性,因而处理起来更为复杂。首先,根据阵列结构的特点,可将其互耦矩阵转换为两个具有Toeplitz特性矩阵相减的形式,从而方便实现角度和互耦系数的解耦合。而后结合子空间原理,同时估计信号的波达方向(direction of arrival, DOA)和互耦系数。算法无需额外的校正源,也不需要非线性的高维搜索和迭代过程,计算量小。仿真结果表明,所提算法能够很好地估计出信号角度和互耦误差系数,具有精度高、分辨力强的特点,可以有效地解决此类NULA的互耦问题。     

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.     

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.     

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。     

基于分离式电磁矢量传感器阵列的相干信号波达方向估计

目前,分离式电磁矢量传感器相干源估计问题研究处于起步阶段,现有方法最多只能解6个相干信号源。研究空间平滑算法在分离式电磁矢量传感器阵列中的应用,以解决该问题。首先对平面阵列进行两维子阵划分,然后通过选择矩阵对该划分子阵进行抽取,最后对各抽取子阵进行空间平滑处理。完成两维空间平滑后,利用子空间旋转不变技术和矢量叉积算法完成目标的两维波达方向估计。所提方法在解决共点式电磁矢量传感器互耦严重、硬件设计困难的同时,采用稀疏阵列提高了波达方向测量精度,且该方法不受制于6个相干入射信号源。计算机仿真结果证明了所提空间平滑方法在均匀分离式电磁矢量传感器平面阵中解相干的有效性。     

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。     

均匀线阵互耦和幅相误差有源校正改进算法

阵列互耦和幅相误差会严重影响MUSIC算法的测向性能,为此重点研究了由互耦和幅相误差引起的阵列误差校正问题。针对均匀线阵,提出了一种改进的阵列误差校正算法,它通过矩阵特征分解得到一组校正源的方向向量来估计阵列误差,改进算法充分利用了均匀线阵互耦矩阵的特殊结构,并通过交替迭代的方法实现了阵列误差参数的优化校正。计算机仿真结果表明,改进算法提高了参数估计精度,并且可推广应用于校正源方位存在偏差的情况。