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。     

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。     

立体十字型互耦阵列二维DOA估计及互耦自校正

针对常规十字阵子阵间互耦不易处理这一问题,设计一种立体十字型阵列,并在该阵列基础上,提出立体十字型互耦阵列传播算子(propagation method for tridimensional cross array in presence of mutual coupling,TCA-MC-PM)算法。该算法首先分别从子阵中选取部分合适阵元构成阵列,将理想导向向量与互耦系数剥离,利用信号子空间与理想导向向量张成同一空间这一关系估计方位角与俯仰角,接着通过子空间与秩损原理估算互耦系数,最后利用整个阵列的空间谱函数完成方位角和俯仰角的配对。在此过程中涉及的子空间都以阵列的传播算子构建,可避免特征分解,降低运算量。仿真表明,本文提出的算法不涉及空间谱搜索,运算量小,有效抑制互耦影响,测量精度高。     

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。     

极化域DOA估计与阵元姿态位置误差自校正

极化阵列波达方向估计的多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法可以利用数据的多线性关系减少需搜索参数,适用于跳频、宽带信号。电磁矢量传感器在空间单一位置接收的完备电磁信息,可以转化为任意姿态下接收信号。无需专用校正信号源,利用系统使用期间获得的参照信号,可得到各传感器位置误差参数。仿真实验表明,该方法可实现极化阵列阵元六维空间参数误差自动校正。     

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.     

阵元间互耦与通道幅度不一致性条件下的信源数估计

基于信息论的MDL准则和AIC准则在均匀高斯白噪声背景下估计信源个数具有良好的性能,而当系统中存在阵元间互耦和通道幅度不一致性时,系统噪声变成非均匀色噪声,此时再使用MDL准则和AIC准则估计信源个数会完全失效.对此,分析了信息论方法与盖氏圆方法的内在联系,选择盖氏圆半径作为概率模型的参数,提出改进的GMDL准则和GAIC准则.仿真和实测数据实验结果表明,GMDL和GAIC准则在系统存在阵元间互耦和通道幅度不一致性条件下具有良好的估计性能.     

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。     

宽带阵列互耦建模及其对DOA估计的影响

为了研究不同几何分布的宽带阵列对互耦效应的适应能力,建立了一种互耦条件下新的宽带阵列天线接收数据模型.基于该模型比较了互耦效应对各种测向方法性能的影响,以及几种常见阵列结构对互耦效应的适应能力.最后提出了一种宽带互耦补偿的思想,利用各频率点上互耦矩阵的测量值实现了对宽带阵列的互耦补偿.     

互耦效应下低复杂度的二维DOA估计算法

互耦效应会对阵列流型产生扰动并改变子阵间的旋转不变关系,导致二维子空间类算法性能急剧下降甚至失效.传统二维波达方向(two-dimension direction of arrival,2D-DOA)估计和互耦校正算法存在二维谱峰搜索困难、迭代寻优慢和计算量大等问题.利用均匀矩形阵列的特殊结构以及互耦系数矩阵的特点,提...     

互耦误差下MIMO雷达低仰角估计方法

针对互耦误差下多输入多输出（multiple input multiple output, MIMO）雷达的低仰角估计的问题,提出一种目标角度估计的自校准算法。首先分析了收发阵列同时存在互耦误差时的多径回波信号模型,然后利用均匀线阵互耦矩阵的特点对互耦误差下的阵列导向矢量进行变换,最后基于子空间原理推导出目标角度的搜索函数,同时给出多径衰减系数和收发阵列互耦矩阵的计算表达式。推导了各参数的任意无偏估计的Cramer-Rao界（Cramer-Rao bound, CRB）。算法在未知互耦矩阵和存在相干多径信号的情况下可直接进行参数估计,不需要辅助校准源和迭代处理。仿真结果分析了算法估计性能与信噪比、快拍数的关系并与CRB进行了比较。     

高自由度低互耦的广义二阶嵌套MIMO雷达DOA估计

针对传统二阶嵌套阵自由度低、互耦率高的问题, 提出高自由度、低互耦的广义二阶嵌套多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达阵列, 用于波达方向(direction of Arrival, DOA)估计。首先, 在传统二阶嵌套阵的收发两端分别引入互质扩展因子, 抑制阵元互耦的同时提升阵列的自由度; 其次, 推导了“和差联合阵列”结构下, 包括互质扩展因子、连续虚拟阵元数和总虚拟阵元数在内的自由度闭式解; 最后, 针对不同互质扩展因子造成的离散孔洞问题, 基于原子范数最小化理论, 在不连续点出填补虚拟阵元, 并建立恢复填补虚拟阵元等价接收信号的凸优化模型, 结合多重信号分类算法进行DOA估计。仿真实验验证了阵列结构的合理性和算法的有效性。     

阵元位置误差自校正的累量域辅助阵元法

阵元位置误差会严重影响多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)算法的测向性能,为此给出了一种阵元位置误差自校正的累量域辅助阵元法。首先构造了一种最大非冗余四阶累积量矩阵,并基于该矩阵实现了信源方位和阵元位置误差的联合估计,其中信源方位的估计需要一维搜索,而阵元位置误差的估计需要求解一个线性最小二乘问题。在一定假设条件下,对新算法的参数估计一致性做了理论分析。仿真实验表明：新算法可以减少对辅助阵元个数的要求,并且减弱了高斯色噪声对算法参数估计性能的影响。     

基于酉变换ESPRIT的相干信源DOA估计算法

为了增强重构Toeplitz矩阵算法的估计性能,降低计算复杂度,提出了适用于相干信源波达方向估计的Toep UESPRIT算法。它使用利用旋转不变性的信号参数估计代替多重信号分类,避免了谱搜索,并且在构造Toeplitz矩阵的基础上,两次构建centro Hermitian矩阵,利用酉变换将复数域的特征值分解和总体最小二乘问题的求解实数化,使计算量大大降低。同时,由于centro Hermitian矩阵的构造过程重复利用了接收数据,估计精度得到大幅提高。实验仿真和分析证明了该算法的正确性和有效性。     

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。     

基于导向矢量信号的未知信源数DOA估计算法

针对多重信号分类（multiple signal classification, MUSIC)算法、旋转不变子空间（estimation of signal parameters via rotational invariance technique, ESPRIT)等大多数空间谱估计算法需要进行准确的信源数估计,且当信源数估计出现误差时性能易受影响的问题,提出了一种基于导向矢量信号的未知信源数波达方向（direction of arrival, DOA）估计算法。该算法通过引入导向矢量信号,以自适应波束形成中最大信噪比准则下最优权矢量对应的准最大信噪比作为来波方向估计参数,从而避免了大多数空间谱估计算法中的信源数估计并实现了各个信号来向的准确估计。对该方法进行了计算机仿真验证,仿真实验结果表明该算法是有效的。     

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。     

相关噪声下基于对角加载的相干信源DOA估计算法

针对更为广泛的空间相关噪声背景下相干信源的DOA估计问题,提出了一种对角加载的改进空间差分平滑（diagonal loading improved spatial smoothing difference, DL ISDS）算法。该算法利用均匀线阵协方差矩阵的Toeplitz分解特性进行差分运算对消相关噪声,将独立和相干信源分开分辨,重复利用阵列接收数据,可分辨更多信源,相比常规谱估计算法,DL ISDS算法具有更强的信源过载能力及阵元节省能力;另外,该算法无需预知或专门估计相干信号源数及特征值分解,可明显减小算法的运算量和复杂度。计算机仿真结果证明了DL ISDS算法理论的正确性和有效性。     

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。     

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。