基于MUSIC算法的圆柱共形阵DOA估计

柱面共形阵由于其载体曲率的影响,导致在利用经典MUSIC(Multiple Signal Classification)算法进行DOA(Direction-of-Arrival)估计时,导向矢量与噪声子空间不正交,算法性能严重下降甚至失效。在考虑载体遮挡效应的同时,结合阵元的方向性,通过对导向矢量进行重构,解决了导向矢量与噪声子空间不正交这一问题。对比子阵分割MUSIC算法,进行了Monte Carlo仿真验证,分析了有向阵元MUSIC算法的估计性能。最后以多层圆柱阵为例对4个从不同方向入射的信源进行了DOA估计仿真验证。仿真结果表明：该方法具有分辨力高,估计精度高的优点,证明了该方法的有效性和高估计性能。     

宽带共形阵列信源方位与极化联合估计算法

针对共形阵列天线的宽带独立信源方位估计问题,给出了一种信源方位与极化参数的联合估计算法.首先通过短时傅里叶变换(STFT),将宽带信号划分为多个窄子带信号,然后延时接收信号,构造满足旋转变换关系的成对快拍数据,从而估计出不同子带的信号流型矩阵.在此基础上,利用各子带间的频率差异性,实现信源方位与极化参数的联合估计.所提算法适用于任意共形载体,无需参数搜索和配对,可完成二维波达方向和极化参数的联合估计,极大地降低了估计算法复杂度,具有较强的普适性与工程实现价值.计算机仿真实验验证了算法的有效性.     

基于传播算子的二维波达方向估计新算法

针对目前用旋转不变空间技术(ESPRIT)估计2-D DOA时存在计算量大和需要二维参数配对的问题,提出了把传播算子原理引入ESPRIT算法的新方法,用线性变换代替特征分解求取旋转不变关系矩阵,并且利用估计出的方位角估计俯仰角,大大提高了计算速度,实现了方位角和俯仰角的自动配对.阵列结构设计采用三平行线立体阵,使得阵列对任意方向入射信号都可以正确估计.计算机仿真结果表明,该方法运算速度快,精度高.     

柱面共形阵列DOA与极化参数高效联合估计算法

针对共形阵列天线信源方位与极化状态联合估计算法计算量大的问题,给出了一种基于多级维纳滤波器前向递推的柱面共形阵列天线信源方位与极化参数高效联合估计算法.新算法推导了柱面共形阵列天线多级维纳滤波器的前向递推.算法以某一期望信号的训练信号为已知条件,通过多级维纳滤波器的前向递推,来实现信号子空间和噪声子空间的快速估计,避免了协方差矩阵估计与特征值分解,大大减少了已有联合估计算法的运算量,使计算量由原来的O(N3+N2L)降低到O(N2L).仿真实验表明:算法在降低算法复杂度的同时,可保证算法的估计精度,在信噪比大于10 dB时,与已有算法具有近似相同的估计精度,证明了算法的有效性.     

采用空间极化时频分布的跳频信号多参数联合估计算法

为了在欠定条件下利用信号二维波达方向(2D-DOA)与极化状态进行跳频(FH)网台分选和信号识别、跟踪,提出了一种基于空间极化时频分布(SPTFD)的FH信号多参数联合估计算法。首先利用FH信号时频域特征以及阵列流型建模方法,建立FH信号的极化敏感阵列快拍数据模型;然后通过组合时频分布构造各跳信号的SPTFD矩阵;在此基础上,根据秩损理论对方向和极化信息进行去耦合,利用旋转不变子空间原理估计俯仰角;通过一维搜索和方程求解来估计方位角与极化参数,最终实现了2D-DOA与极化参数的联合估计。新算法无需多维参数寻优和配对,估计精度高。仿真结果表明:该算法能在欠定条件下精确估计FH信号2D-DOA和极化参数;当阵元数为4、信噪比大于6dB时,空间5个FH信号所有参数的均方根误差均小于1°。     

锥面共形阵列天线实值盲极化DOA估计方法

将快拍数据协方差矩阵分裂思想引入到锥面共形阵列天线的测向中，提出了一种高效的锥面共形阵列盲极化波达方向(DOA)估计方法。该方法将子空间估计过程进行了实值化处理，通过子阵分割解决了协方差矩阵分裂引起的“镜像模糊”问题，同时，对参数估计的理论性能界进行了分析，推导了实值盲极化DOA估计的克拉美-罗界，并讨论了算法复杂度改善情况，在保证DOA估计精度的前提下有效降低了算法复杂度。仿真实验表明，所提算法在信噪比为10 dB时，估计精度与已有盲极化复值算法基本一致，而运算量仅为原算法的60%～70%,证明了算法的有效性。     

多径条件下基于辅助阵元的阵列幅相误差自校正

针对多径环境中均匀线阵（uniform linear array, ULA）的幅相误差的校正问题,在不破坏阵列幅相误差矩阵的前提下,提出了一种多径条件下基于辅助阵元的波达方向（direction of arrival,DOA）估计及幅相误差自校正算法。利用阵列平移的方法对相干信号进行解相干预处理,再利用辅助阵元依据子空间原理构建代阶函数实现相干信源的方位估计, 进而对阵列幅相误差进行估计。计算机仿真结果表明,该算法对多径环境下的相干信源具有准确的方位估计与幅相误差自校正性能。     

多跳频信号2D-DOA与极化参数的联合估计

为了利用跳频(FH)信号的空域特征参数进行网台分选,提出一种基于空间极化时频分布(SPTFD)的FH信号二维波达方向(2D-DOA)和极化参数联合估计算法.首先定义新的波达方向角并建立FH信号的极化敏感阵列快拍数据模型;然后采用组合时频分布抑制FH交叉项,设计阵元时频点选取策略,并据此构造各跳信号的SPTFD矩阵.在此基础上,根据旋转不变子空间思想估计俯仰角,利用秩损理论结合多项式求根估计方位角和极化参数,最终实现了2D-DOA与极化参数的联合估计.该方法可适用于欠定条件,且无须角度搜索和配对,估计精度高,仿真结果验证了算法的有效性.     

柱面共形阵列天线WSF算法DOA估计性能分析

天线是无线电通信及探测系统的重要组成部分,在未来航天飞行器、移动通信以及声纳领域中,共形阵列天线的广泛应用将极大地提高系统的整体性能。在建立三维柱面共形阵列天线导向矢量数学模型的基础上,将经典高分辨DOA(Direction Of Arrival)估计方法——WSF(Weighted Subspace Fitting)算法应用到柱面共形阵列天线中,并详细分析推导WSF算法在柱面共形阵列天线中的估计方差和克拉美-罗界(Cramer-Rao Bound,CRB),通过计算机仿真实验分析了WSF算法在柱面共形阵列天线中的估计效果,给出了WSF算法在柱面共形阵列天线中DOA估计性能的评估。实验表明WSF算法的DOA估计方差随着信噪比和阵元个数的增加逐渐达到CRB。     

直接数据特征值分解的相干源DOA估计

提出一种基于均匀圆阵单次快拍数据的相干信源波达方向(direction of arrival,DOA)估计方法——直接数据特征值分解(direct data eigenvalue decomposition,DD-EVD)法. 算法通过模式空间转换将均匀圆阵虚拟为均匀线阵,再直接利用波束空间的快拍数据,构造一个Toeplitz矩阵,并对矩阵按阵列流形分解. 理论推导证明,矩阵的秩得到恢复,只与入射信号个数有关. 对该矩阵进行特征值分解可得到正确的信号子空间和噪声子空间,进而完成相干信源DOA估计. 算法使用单次快拍数据构造矩阵,适合非平稳信号参数的估计,同时不需要快拍累计和相关运算,降低了计算复杂度. 仿真结果验证了算法的有效性.      

基于达曼光栅的圆柱形向量光束检测

圆柱形向量束(cylindrical vector beam,CVB)的极化拓扑荷阶数定义为沿着方位轴360°偏振状态改变的重复数,其符号表示极化的旋转方向.提出用达曼光栅检测具有不同拓扑荷的CVB检测方法.达曼光栅采用几乎是纯相位调制和偏振无关的q-plate加工.具有不同拓扑荷或相同拓扑荷但符号相反的CVB模式可以通过添加四分之一波片和偏振器分离.实验结果与理论预测一致,从而验证了方案的可行性.     

COLD阵列近场源定位

利用特殊极化敏感阵列极化域的旋转不变性,提出了一种基于交叉偶极子-磁环天线（COLD）阵的近场源闭式定位算法. 与现有方法相比,该算法无需高维搜索和高阶累积量运算,也无需参数配对,计算效率高;无需阵列具有对称结构,阵列孔径利用率高. COLD阵方法无需高阶项舍弃,与交叉偶极子阵方法相比,也不涉及接收模型的近似假设,性能更优越并可实现无偏定位. 计算机仿真验证了所提算法的有效性.      

考虑失稳模式的环肋圆柱壳结构优化设计

利用ANSYS参数化建模与遗传算法相结合的方法进行结构优化,研究了总长和半径一定的环肋圆柱壳以质量最轻为设计目标,满足强度和稳定性要求的最优壳体厚度、肋骨尺寸及肋距的优化设计问题.为了解决优化设计过程中难以确定稳定性约束条件而导致优化结果并非全局最优解的问题,提出了基于ANSYS路径映射技术与MATLAB根增量搜索方法相结合的判断方法,以自动判断优化过程中模型的失稳模式,并通过环肋圆柱壳的优化设计实例验证其有效性.结果表明,所提出的失稳模式判断方法有效可行,优化算法能够在较短时间内收敛到全局最优解.     

基于盲信号分离的数字水印检测与提取

基于盲信号分离技术，提出了一种新的数字水印图像提取方法。该方法在一种较典型的基于小波变换的数字水印嵌入算法基础上，应用盲分离技术有效地检测和提取出了含在水印图像中的水印。经大量试验证明，所提出的方法对常用的图像处理方法有较强的抗攻击性能。     

面向偏振光天文定位应用的偏振信息匹配滤波算法

大气偏振信息滤波处理是提高偏振光导航定位应用实效的基础和关键步骤。根据单次瑞利散射大气偏振模式,设计了与太阳投影点和观测点位置无关的方位模型转换算法;据此特征提出了一种全天域大气偏振分布数据滤波算法;并详细阐述了所提算法的基本步骤及流程。利用偏振成像系统同时观测全天域采样点大气偏振信息,对所提算法进行了实验验证。实验结果表明,所提算法对全天域偏振成像获得的大量离散样本点偏振数据,具有较好的滤波性能。     

基于重采样的COLD阵列波达方向和极化参数联合估计

针对在低信噪比情形下DOA和极化参数估计性能严重下降的问题,提出了基于重采样的COLD阵列参数估计方法.该算法有效结合了ROOT-MUSIC和重采样技术,并对重采样技术作出了改进,利用COLD阵列ROOT-MUSIC算法,可以降低求根阶数,减少计算量;利用改进后的重采样方法,可以大幅度提升低信噪比下的参数估计性能.并通过参数估计结果可行性判定方法,保留参数估计正常值,剔除异常值.本文提出的这种算法,使在低信噪比情况下,参数估计精度得到提高.仿真实验结果验证了该算法对信号DOA和极化参数估计的有效性.      

基于前馈复式的BSS去噪方法

在BSS中，含噪声信号的盲分离是困难的，因为存在太多的未知条件。针对噪声环境，提出了一种基于前馈复式BSS去噪新方法。由于BSS算法的目的是尽可能恢复源信号，因而其实际输出信号总是由某个较强的源信号迭加另一些较弱的源信号及噪声组成。该方法是把那些较弱的源信号及噪声又假定为一个新的混合源信号Snew，那么通过适当的选择和组合前一次盲分离的结果作为下一次盲分离的源，反复使用盲分离技术就可把这个假定的Snew分离出来，再将Snew与选定的某个恢复源信号取谱差，达到消除噪声，提高分离结果性能指标的目的。     

柱面全景图图像拼接中图像平滑的虚拟现实技术研究

当前图像平滑方法对尺度、视差和光照变化较大的柱面全景图图像拼接部分的处理效果不佳。为此,提出一种新的柱面全景图图像拼接中图像平滑的虚拟现实技术,依次对待拼接源图像进行柱面投影,获取不同柱面图像序列,求出柱面平移量,通过融合获取柱面全景图像。将最小灰度差异点看作拼接点,通过调整灰度差,经拼接缝定位与拼接缝消除两个阶段实现图像平滑处理。将完成平滑处理后的柱面全景图像生成虚拟现实场景,应用于不同领域。实验结果表明,采用所提方法进行柱面全景图像拼接中图像的平滑处理,在尺度、视差和光照变化较大情况下仍可达到无缝拼接,且拼接部分图像质量和完整性较高。     

基于遗传算法的三维空间柱面拟合

从二维平面曲线的定义出发,进而扩展至三维空间柱面的定义.提出采用遗传算法拟合得出空间柱面的参数,将空间柱面唯一确定.以空间圆柱面为例,说明采用遗传算法进行空间柱面拟合的原理以及方法.以空间曲面的表达参数作为需辨识的参数值,并且对相关的参数值加以约束,基于最小二乘原理建立优化目标函数,采用遗传算法进行进化寻优.实例研究表明本文方法的有效性与拟合精度优势.