稀疏阵列的鲁棒矩阵填充DOA估计算法

稀疏阵列布阵灵活,增大阵列孔径的同时还能减少阵元间耦合,但基于稀疏阵列的传统波达方向估计会导致角度模糊混叠,带来估计精度差和稳健性不足的问题。针对以上问题,提出一种适用于稀疏阵列波达方向估计的加权截断奇异值投影(weighted truncated singular value projection, WT-SVP)的鲁棒矩阵填充算法。在填充迭代过程中根据奇异值的大小分配权重,突出大奇异值包含的阵列信息,减少小奇异值中不必要的噪声信息,从而优化传统奇异值投影算法。该算法可以实现稀疏阵列的孔洞信息恢复,对不连续阵元充分利用,同时WT-SVP填充算法实现了稀疏阵列波达方向估计的高精度、高分辨以及在低信噪比、低快拍时的高鲁棒性。     

基于模拟退火算法校正天线阵列方向性误差

针对天线阵列方向性误差的校正问题,基于信号子空间的基本原理,结合模拟退火算法,提出了一种精确估计天线阵方向性的方法。该方法使用校正源少,稳定性好,即使在雷达工作、并且存在其它未知信号时,也能准确估计出天线阵的方向性。给出了应用该方法的具体步骤,通过仿真实验证明该方法的有效性。     

基于线性变换的阵列幅相误差自校正算法

针对天线阵列的幅相误差严重影响阵列测向算法估计性能的问题,提出了一种基于线性变换的阵列幅相误差自校正算法。该方法通过利用幅度相位特性一致的辅助阵元,进行矩阵的正交线性变换,并结合最小二乘法算法,有效地估计阵列的幅相误差系数和入射信号的波达方向。其不需要谱峰搜索,无特征分解运算,计算量小,复杂度低,可实现对阵列幅相误差的快速校正。计算机仿真实验结果验证了该算法估计性能的有效性。     

一种鲁棒自校正预测控制的简化算法

给出了鲁棒自校正预测控制的简化算法。主要内容有 :对系统参数的鲁棒辨识方法 ;预测控制的简化算法 ;鲁棒极点配置方法 ,以及自校正控制的简化算法。在全部算法中 ,控制结构简单 ,而控制效能却很优越。仿真结果表明 ,所给的控制算法是成功的     

多子阵互耦影响下的鲁棒自校正算法

针对多子阵中各子阵的标称方向可能存在扰动偏差这一问题,给出了一种多子阵互耦影响下的鲁棒自校正算法。与现有很多互耦自校正算法类似,本文算法同样利用了均匀线阵互耦矩阵的带状、对称Toeplitz性以及多子阵互耦矩阵的块状对角特性,从而避免了多参数联合估计中的多维非线性搜索以及迭代运算。不同的是,本文算法能够克服各子阵标称方向的扰动偏差,具有更强的鲁棒性。此外,还推导了多参数联合估计的克拉美罗界。仿真实验验证了本文算法的有效性和优越性。     

基于相对梯度的鲁棒的盲源分离算法

针对有噪环境中通信信号的盲分离问题,说明了在有噪环境中,对观察信号进行白化处理后得到的混合矩阵为正交矩阵,并在此基础上给出了正交分离矩阵的迭代公式。另外,为了消除噪声影响,改善算法的分离性能,根据噪声的概率密度模型,提出了一种改进方法。该方法对分离信号进行迭代,从而得出鲁棒的盲源分离算法。仿真结果表明,提出的分离算法相对著名的EASI算法,其性能有很大改善。在信噪比为20 dB时,本算法获得的干信比比EASI算法低10 dB。     

色噪声背景下阵列天线位置误差自校正算法

针对色噪声环境下的阵列天线位置误差问题,提出了一种自校正算法。该算法首先估计色噪声相关矩阵,同时对阵元位置和信源DOA作初步估计;进而在此基础上进行迭代过程,在进一步校正阵元位置偏差的同时,得到更精确的DOA估计值。理论分析和仿真结果均表明在低信噪比色噪声情况下该算法的有效性。     

低复杂度的ADS-B抗干扰阵列天线无源校正算法

阵列的幅相误差、位置误差和互耦使真实阵列流形与理想阵列流形有较大偏差,校正这3种误差可以明显提高阵列的性能。针对广播式自动相关监视(automatic dependent surveillance-broadcast,ADS-B)系统,提出了一种同时校正上述3种误差的无源校正算法。通过阵列天线的位置和飞机位置获取校正源的来向信息,并利用该来向信息最终进行误差校正。与其他方法相比,所提方法大大减少了校正阵列的复杂度。仿真结果表明了该算法的有效性。     

一类基于鲁棒统计的噪声抑制变分模型与算法

从最大后验概率估计和马尔科夫随机场出发,将图像梯度场的分布建模为混合加权的容许密度类,利用鲁棒统计学中的Hubber定理,导出了一类鲁棒性密度。建立了一类由L2范数或L1范数数据保真约束和鲁棒意义下的图像正则化项组成的噪声抑制变分模型。提出了该类模型的基于梯度最速下降的有限差分算法。在Matlab集成环境下进行了六组不同噪声抑制变分模型的仿真实验,通过计算峰值信噪比和结构化相似指标给出了性能评价结果。     

新型BUCK-BOOST矩阵变换器的鲁棒PID控制策略

针对为克服传统矩阵变换器电压传输比低的缺陷而提出的新型Buck-Boost矩阵变换器(BBMC),提出采用鲁棒PID控制策略进行控制.介绍了该控制策略的基本原理,阐述了将其应用于BBMC逆变级控制的具体设计方法,并通过仿真对其控制效果进行了验证.结果表明:该控制策略使BBMC获得了良好的动态和稳态性能,能实现输出电压和频率的任意调节,且直接输出较标准的正弦波而无需滤波环节,谐波含量小,具有一定的应用价值.     

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。     

阵列通道不一致条件下波达方向估计及其校正

现有的基于特征分解类的角度超分辨算法在理想阵列条件下,其估计性能良好,但当信号模型与实际信号环境不匹配,即存在系统误差时,算法的估计性能会严重下降,甚至失效.针对此问题,提出了一种波达方向估计和通道误差校正的新算法,先对各子阵接收信号预处理,使得通道误差对每个子阵的影响一致,这样阵列旋转因子就与通道误差无关,再利用阵列旋转不变性,实现波达方向估计和阵列通道误差的校正.无需校正源,也不需要知道通道误差的先验信息,无需多维搜索寻优和迭代.理论分析和计算机仿真都表明新算法的优越性.     

STAP method based on atomic norm minimization with array amplitude-phase error calibration

In this paper,a space-time adaptive processing(STAP)method is proposed for the airborne radar with the array amplitude-phase error considered,which is based on atomic norm minimization(ANM).In the conventional ANM-based STAP method,the influence of the array amplitude-phase error is not considered and restrained,which inevitably causes performance deterioration.To solve this problem,the array amplitude-phase error is firstly estimated.Then,by pre-estimating the array amplitude-phase error information,a modified ANM model is built,in which the array amplitude-phase error factor is separated from the clutter response and the clutter covariance matrix(CCM)to improve the estimation accuracy of the CCM.To prove that the atomic norm theory is applicable in the presence of the array amplitude-phase error,the clutter sparsity is analyzed in this paper.Meanwhile,simulation results demonstrate that the proposed method is superior to the state-of-the-art STAP method.Moreover,the measured data is used to verify the effectiveness of the proposed method.     

阵列天线通道误差的盲校正

基于特征值分解的高分辨率DOA估计MUSIC算法,在理想阵列条件下性能很好,但对噪声扰动和系统误差都很敏感,噪声扰动和系统误差会严重恶化这一类算法的性能,使其分辨率下降。提出一种基于MUSIC算法的盲校正方法,需要在阵列周围满足远场条件的地方布置一个RF信号源,不需要知道信号源的方位角,就可以精确校正阵列天线的通道误差。仿真结果证明这种方法有效,校正结果理想。     

基于波束角误差补偿的相控阵导引头解耦算法

针对相控阵导引头离散波束运动引起视线角速率估计值跳跃波动问题,提出一种对波束角误差进行补偿的视线角速率提取算法。分析了相控阵导引头波束离散扫描原理,建立了波束扫描控制数学模型。推导了波束指向误差斜率引起的隔离度传递函数,分析并说明了波束角误差补偿方法。仿真结果表明,应用波束角误差补偿方法能有效地消除视线角速率提取值的跳跃波动,并验证了所提算法在捷联去耦与视线角速率提取方面的有效性。     

三通道SAR-GMTI误差校正方法的研究

针对机载三通道SAR-GMTI存在通道误差、运动误差等情况,提出了一种基于误差校正的SAR图像域动目标检测和定位方法。首先对接收通道误差、载机运动误差进行详细分析,给出相应的补偿方法,然后采用常规的DPCA和干涉处理技术有效地抑制杂波,精确地估计出地面动目标的真实方位和径向速度。外场实测结果验证了该误差校正方法的有效性和准确性。     

锥面共形阵列天线相干信源盲极化DOA估计算法

针对共形天线阵列流形的多极化特点,建立了锥面共形阵列天线导向矢量的数据模型。通过合理的阵元排列结构设计,推导了锥面共形阵列天线信源解相干的空间平滑算法,解决了ESPRIT(estimation of signal parameters via rotational invariance technique)算法多信源方位估计的参数配对问题,最终给出了锥面共形阵列天线相干信源盲极化波达方向(direction of arrival, DOA)估计算法。该算法利用锥面共形载体的单曲率特性,结合ESPRIT算法参数估计的特点,在盲极化条件下实现了相干信源的高分辨DOA估计。Monte Carlo仿真实验验证了算法的有效性。     

偏置相位中心方位多波束SAR天线姿态误差分析

偏置相位中心多波束合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)解决了分辨率和测绘带宽之间的矛盾,但在应用中会出现新的误差。提出并分析了天线长度方向偏离飞行方向(方位向)所引起的回波信号相位误差及对成像的影响,给出了计算机仿真结果。并提出了可以应用天线姿态误差来解决方位向非均匀采样问题的可能性。     

CDMA系统中多用户多路径情况下的DOA估计新方法

提出了一种新型算法,对CDMA系统中所有用户、所有路径的DOA进行估计。该算法首先采用码匹配滤波方法,对码间干扰和符号间干扰进行精确建模,再利用接收信号滤波前后的协方差矩阵消除噪声的影响并且巧妙设计了一个方程,最后导出了一个基于大数定律的联合DOA估计和阵列校准的新型最大似然估计。仿真结果证明了该算法的正确有效性。     

多点定位TOA精确估计及同步误差校正算法

提出了S模式信号的数学模型,讨论了脉冲上升沿测量到达时间（time of arrival, TOA）的精度、统计方法估计TOA的最优值和最优估计的实现方法。然后,提出了一种先解码后测量TOA的改进方法,从脉冲积累的角度导出了改进方法的理论精度,与单脉冲测量的精度相比较有明显提高。针对硬件实现的问题,分析了采样对TOA测量的影响和解决方法。最后,讨论了多点定位的同步问题,将TOA的精确估计值应用于多点定位系统多部接收机之间的同步误差校正。