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。     

基于ESPRIT算法的柱面共形阵列天线DOA估计

由于共形天线阵列流形的多极化特性(polarization-diversity,PD),信源方位参数与极化状态的“耦合”是实现共形阵列天线波达方向(direction-of-arrival, DOA)估计的主要难点。针对柱面共形阵列天线的特点,建立了柱面共形阵列天线的导向矢量模型;通过合理的阵元排列结构设计,结合ESPRIT (estimation of signal parameters via rotational invariance techniques)算法参数估计的特点,实现了信源极化状态与方位参数的去耦合,推导了ESPRIT算法多参数估计的参数配对方法,最终提出了柱面共形阵列天线盲极化DOA估计算法。计算机Monte Carlo仿真实验验证了所提算法的有效性。     

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。     

锥面共形阵列天线的极化-DOA估计

由于共形载体曲率的影响,锥面共形阵列中的阵元不仅具有不同指向的方向图,而且具有不同的极化特性,从而使得共形阵列呈现多极化特性。利用锥面共形阵列的多极化特性,针对现有共形阵列下空间超分辨算法对信号极化参数估计缺失这一问题,结合多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)算法实现了入射信号的极化参数与二维波达方向(direction of arrival, DOA)的联合估计。算法对阵列形式无特殊要求,不需要参数配对;在此基础上进一步对算法的估计性能进行了理论分析与推导,给出了算法多参数估计的克拉美-罗边界(Cramer-Rao bound, CRB)。最后通过计算机仿真验证了算法的有效性。     

锥面共形阵列非圆信号2D-DOA估计

针对常用锥面载体的单曲率特性,结合合理的阵元布局和利用非圆信号非零椭圆协方差特性,提出一种锥面共形阵列天线非圆信号盲极化二维波达方向(two dimensional-direction of arrival, 2D-DOA)估计方法。该方法基于非圆-旋转不变子空间(non-circular estimation of signal parameters via rotation invariant technique, NC-ESPRIT),充分利用非圆信号的阵列扩展性,将DOA与极化参数去耦合,在此基础上,对俯仰与方位角度参数分维处理,在未知极化参数的情况下,实现了2D的分维估计。针对相干源情况,推导了锥面共形阵列非圆信号解相干空间平滑算法,通过解相干预处理,保证了所提算法对相干信号的适用性,扩展了算法的应用范围。计算机仿真实验表明,所提方法在信噪比较低(小于10 dB)时,较之已有算法大大提升了DOA估计精度,达到了较好的效果。     

基于四元数MUSIC的锥面共形阵列极化-DOA联合估计

基于交叉偶极子构成的锥面共形阵列,建立了四元数表示的锥面共形阵列模型并提出了四元数多重信号分类 (multiple signal classification,MUSIC)算法。算法通过同极化子阵的构造以及秩损原理实现了导向矢量中极化信息和波达方向(direction of arrival,DOA)信息的剥离,进而得到入射信号的二维DOA估计和极化参数估计,有效降低了极化DOA联合估计的计算量。仿真结果验证了算法的有效性。     

基于共形阵的角度和极化信息联合估计算法

针对复杂载体上共形阵列存在多极化接收和遮挡效应的问题,本文提出一种基于方向图矩阵重构导向矢量的改进极化多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)算法。首先对共形天线阵列进行建模,在获取各个阵元的方位和俯仰分量方向图数据后,将方向图数据分解并重构阵列的导向矢量矩阵,最后结合极化MUSIC算法进行波达方向(direction of arrival, DOA)和极化参数联合估计。相对于理论导向矢量的极化MUSIC算法,本文所提改进算法在解决了遮挡效应的同时具有更高的估计精度,并可有效降低运算量。仿真实验结果验证了这一结论。     

基于插值拟合的抛面共形阵盲极化DOA估计

共形阵的载体曲率形式复杂, 导致抛面共形阵的方向图指向不同, 而且不同天线单元的极化特性迥异。常见的圆柱阵、圆锥阵在同一母线上的极化分量是相同的，但是抛面共形阵的载体曲率是变化的，因此抛面共形阵的参数估计问题需要考虑极化分量的影响，导致无法直接用同一母线上阵元回波数据结合免搜索算法获得目标二维波达方向(direction of arrival, DOA)估计。首先，提出一种通过插值拟合思想将抛面共形阵带有极化参数的阵列流形拟合成无极化参数的阵列流形, 然后合理选择子阵对, 再利用旋转不变技术估计信号参数(estimation of signal parameters via rotational invariance techniques, ESPRIT)方法实现盲极化的DOA估计, 同时给出了经过插值拟合后的克拉美罗边界(Cramer-Rao bound, CRB)。最后仿真验证了方法的有效性。     

双插值拟合的共形电磁矢量传感器阵列解相干

共形电磁矢量传感器阵列依附在共形载体的几何表面上, 具有很高的分布自由度。但是不同传感器回波的极化矢量随着所依附的共形载体法线指向的变化而变化, 导致无法直接用平滑类算法解决相干信号的参数估计问题。本文创造性地利用双插值拟合思想, 将子阵列虚拟平移后得到一个同极化分量的插值子阵列, 然后对插值子阵列进行极化平滑估计目标参数。同时, 为了降低插值拟合误差对插值子阵列数据的影响, 提出了一种双插值拟合方法实现了回波解相干并有效估计了信号的二维角度和二维极化角。最后,数值结果分析了双插值拟合误差和解相干性能。     

未知信源数目条件下的水下多源方位估计

在水下多源探测与跟踪系统中,信号源数目估计不准确对波达方向估计以及整个系统性能会产生严重影响.研究了未知信源数目条件下的水下多源方位估计问题,应用全空间加权修正.算法和投影分解修正算法,实现了信源数目未知时目标方位的准确估计.理论分析和计算机仿真实验研究了这两种方法的性能,结果表明这两种方法有良好的估计效果,而且后者相对于信号源数目精确已知时的MUSIC算法在低信噪比时具有更高的稳健性.     

低快拍下基于稀疏重构的大电磁矢量传感器阵列多维参数联合估计

大尺寸电磁矢量传感器(electro magnetic vector sensor, EMVS)比小尺寸EMVS辐射效率更高, 研究其参数估计算法有助于推动EMVS的实装化应用。针对大尺寸EMVS阵列研究了低快拍下参数估计问题, 提出基于稀疏重构的波达方向(direction of arrival, DOA)和极化参数联合估计算法。首先构造仅含DOA信息的低维块稀疏表示, 然后采用块正交匹配追踪算法恢复块稀疏信号, 最后利用得到恢复后的信号反推出DOA和极化参数估计值。仿真表明了该算法在低快拍下参数估计的有效性, 且计算量和精度均优于现有基于稀疏重构的小尺寸EMVS参数估计算法。