一种单站纯方位目标跟踪算法研究

纯方位目标跟踪是水下目标定位跟踪的重要问题。伪线性估计算法是主要的纯方位目标跟踪算法中之一,在水下目标定位跟踪领域中得到了广泛的应用,其计算简单,但估计结果严重有偏。为了克服伪线性估计算法的估计有偏性,提出一种新的辅助变量方法,利用过去观测的三个方位来预测当前方位,从而消除该算法的估计偏差,得到理论上无偏的修正伪线性估计算法。通过多次计算机仿真计算,表明该算法是一种递推、稳定以及无偏的估计算法。     

基于信息融合的目标管理与被动定位方法

提出了一种基于信息融合的目标管理与被动定位技术的总体思路与实现方法。以坦克分队对目标的管理和被动定位需求为应用背景,首先利用战场图像信息提取目标种类、位置和姿态特征,并依次通过对目标3类特征的对比判定,解决了被动定位前对不同坦克瞄准镜视场中目标是否为同一目标的判定问题,实现了对敌方目标的全局统一编号与动态管理;其次利用坦克自身位置和测得的目标方位、俯仰等角度信息,推导了目标位置坐标的计算公式,分析了计算误差的主要影响因素;最后利用坦克分队网络化协同作战的优势,提出了一种以目标位置估计误差最小为约束条件的目标被动定位系统误差融合估计与补偿算法,显著提高了目标被动定位的精度,并通过仿真和野外实验,验证了所提方法的有效性。     

基于稀疏表示的平行互素阵二维测向方法

针对传统平行阵二维测向自由度低问题,提出一种改进型平行互素阵,基于稀疏表示方法和最小二乘法来估计目标方位。该方法首先利用改进型互素阵构建双平行稀疏阵列,计算平行互素阵的互协方差矩阵。然后通过矢量化处理,利用重排,去冗余处理生成较大孔径的虚拟阵列,将二维波达方向(direction of arrival,DOA)估计问题降维为一维DOA估计问题。进一步将一维DOA估计问题转为复数信号稀疏重构问题,并利用二阶锥规划来进行求解,通过峰值搜索得到方位角信息。最后利用方位角来构建方向矩阵,通过最小二乘方法求解俯仰角。该方法可以在没有目标先验信息的条件下,能够准确估计目标方位,且能够实现自动配对。相比传统的平行均匀线阵以及平行互素阵,该方法扩展了阵列虚拟孔径,提高了估计精度,能够辨识更多的目标源。实验仿真验证了该方法的有效性。     

虚拟孔径扩展的机载多通道雷达动目标检测

针对机载多通道合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)在方位孔径受限下地面慢速扩展目标检测性能下降的问题,提出了基于张量积的慢速扩展目标检测和径向速度估计方法。该方法首先在SAR图像域对多通道数据进行张量积操作;然后对扩展目标分布区域的张量数据利用修正的信号拟合方法(tensor product modified signal fitting, TP MSF)检测慢速运动目标,并估计目标径向速度,能有效避免天线方位孔径较小情况下传统自适应匹配滤波方法检测性能下降问题。仿真结果表明,该方法能显著提高低速区的动目标检测概率,同时具有径向速度估计精度高的特点。     

分裂波束自适应方位分析目标识别方法研究

主要研究了主动高频声纳(20～35kHz)的体目标识别方法。提出了基于水下分裂波束布阵体制下,目标短时方位特征的自适应提取方法,利用分裂波束双通道的自适应结构,克服了目标回波多卜勒对自适应短时方位(相位)的影响,提高了抗噪声性能。同时利用目标方位走向特征向量,给出了体目标的目标视在张角估计值,做为识别判据。文章给出了目标方位走向的提取方法、试验结果,同时给出了目标视在张角估计方差。     

基于迭代连续匹配追踪的高频地波雷达单次快拍DOA估计方法

高频地波超视距雷达在一个相参积累时间内只能获得空域的单次快拍,在单次快拍条件下进行波达方向估计常常性能很差。针对该问题,本文以压缩感知理论为基础,并根据目标信号在探测方位分布的稀疏性,提出单次快拍下目标方位估计方法。该方法首先利用稀疏变换字典将位于连续方位空间的目标信号变换到满足稀疏条件的离散网格点上;然后采用正交匹配追踪方法获得粗略的方位信息;最后根据迭代最小二乘连续匹配追踪算法得到目标的精确方位。理论分析与仿真证明,该方法可以提高在单次快拍下对低信噪比相干信号的方位估计精度,并且完全适用于阵元数较少的小规模高频地波雷达系统。     

基于双/多基地方位联合估计算法

提出一种基于双/多基地方位联合估计的新算法,利用两个阵列或多个阵列的接收数据的相关矩阵,再结合ESPRIT算法估计方位。该算法可以同时估计目标信号入射到双/多基地的方位角。所估计的参数自动配对,不需要额外的配对运算,并且给出了该方法方位估计的CRLB,计算机仿真结果证明了算法的有效性。     

低频共形阵的宽带波束域高分辨方位估计方法

针对共形布阵技术,提出了适用于低频共形基阵的宽带波束域高分辨方位估计方法。首先利用基于二阶锥规划的波束优化技术设计适用于低频共形基阵的宽带恒定束宽波束形成器,然后用设计好的波束形成器对基阵输出数据进行空域预滤波,使宽带信号的不同频率分量能无失真地通过,同时抑制旁瓣区的干扰,最后针对滤波后的多波束输出采用波束域高分辨方位估计方法估计目标方位。由于基于二阶锥规划技术设计恒定束宽波束形成器仅需要对主波束进行拟合,提高了设计精度,减小了聚焦误差,从而提高了方位估计的性能。计算机仿真和湖上实验数据处理结果验证了该方法能有效地估计出水下低频宽带目标声源的方位。     

带反馈信息的纯方位水下分布式融合算法

针对水下被动目标跟踪的特点，为了改善跟踪性能，本文研究纯方位水下分布式模型中多传感器的状态估计技术。参照雷达系统中的反馈机制，在观测平台有效机动的情况下，利用多传感器量测的方位序列进行状态估计融合。仿真结果表明，融合中心能够完成对目标的状态估计，且引入反馈机制可以明显改善局部传感器的估计精度。这为水下被动目标跟踪的实现，提供了工程应用参考。     

基于协方差矩阵重构的单基地MIMO阵列无网格DOA估计方法

提出了一种单基地多输入多输出(multiple-input multiple-output, MIMO)阵列中的协方差矩阵重构的无网格波达方向(direction-of-arrival, DOA)估计方法。该方法通过降维处理将MIMO阵列等效为信噪比(signal-to-noise ratio, SNR)提升的均匀线列阵,将目标方位估计问题转化为混合范数最小化(mixed norm minimization, MixNM)稀疏信号重构问题。进一步给出了与该稀疏重构问题等价的基于网格的凸优化问题,并模型化为半定规划来求解。为了解决网格大小影响估计性能的问题,利用了等价均匀线列阵的托普利兹结构,模型化为半定规划问题来重构无噪声协方差矩阵,最后通过范德蒙分解来估计目标方位。与传统的基于MixNM方位估计方法相比,该方法减少了优化变量个数。与其他离网格方法相比,该方法估计精度不受网格大小的影响,且能够估计相干源目标。实验仿真验证了该方法的有效性。     

A method based on Chinese remainder theorem with all phase DFT for DOA estimation in sparse array

This paper takes further insight into the sparse geometry which offers a larger array aperture than uniform linear array(ULA)with the same number of physical sensors.An efficient method based on closed-form robust Chinese remainder theorem(CFRCRT)is presented to estimate the direction of arrival(DOA)from their wrapped phase with permissible errors.The proposed algorithm has significantly less computational complexity than the searching method while maintaining similar estimation precision.Furthermore,we combine all phase discrete Fourier transfer(APDFT)and the CFRCRT algorithm to achieve a considerably high DOA estimation precision.Both the theoretical analysis and simulation results demonstrate that the proposed algorithm has a higher estimation precision as well as lower computation complexity.     

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.     

虚拟波束四阶累积量DOA估计方法

为满足复杂干扰场景和阵列误差因素影响下雷达微弱目标信号精确测向需求,提出一种基于均匀线阵构建虚拟波束,替代阵列接收信号进行四阶累积量(fourth-order cumulant, FOC)波达方向(direction of arrival, DOA)估计的算法。该算法包括两个关键步骤：一是利用阵列接收信号特征分解的方法,对信号主信息分量进行提取,并以构建的虚拟波束为输入,计算FOC矩阵;二是针对主分量虚拟波束波瓣外的起伏,利用高斯窗修正波束方向图的方法,进一步提升空间谱函数的估计精度。仿真结果表明,该方法在存在阵列误差的非理想因素下,对复杂电磁干扰场景下的目标信号DOA估计精度较现有FOC方法提高150%以上,尤其对于场内同时存在多个非等功率源信号时,所提方法对低信噪比目标DOA估计精度提升效果优势明显,对复杂干扰环境下DOA估计精度更高、适应性更强。     

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.     

基于辅助阵元法的非圆信号实值MUSIC算法

针对非圆信号波达方向(direction of arrival, DOA)估计算法在工程应用中受阵列误差影响的问题,基于辅助阵元法的基本原理,并结合非圆信号的特征提出了一种基于辅助阵元法的非圆信号实值多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)算法。该算法利用非圆信号输出阵列的实值扩展方式,既提高阵元输出信号的使用率,也减少算法的计算量。同时详细推导了获取信号DOA估计的数学表达式,并对所提算法进行了仿真实验。实验结果验证了该算法的有效性。     

模值约束的降维MUSIC二维DOA估计

利用传统二维多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)算法进行二维波达方向(direction of arrival, DOA)估计时,往往带来巨大的运算量,限制了算法的实际应用。提出了一种能够大大降低二维DOA估计运算量的模值约束降维MUSIC算法,该算法将二维DOA估计问题转化为优化方程的求解问题,并采用模值约束法定义附加条件,使方向向量得到了较强约束,进而使求解结果更加接近最优解。理论分析和仿真实验表明,本文算法所需运算量较低,且角度估计的成功率与精确度较高。     

基于互质阵虚拟阵列空间平滑的相干信号DOA估计方法

针对相干信号波达方向(direction of arrival, DOA)以空间平滑方法为基础的算法中阵列孔径损失严重以及低信噪比环境下算法估计性能较差等问题,提出一种无需信源数先验信息的互质阵列相干信号DOA估计方法。首先,对互质阵列得到的协方差矩阵矢量化,在虚拟阵元空洞位置内插天线零元,重构协方差矩阵为Toeplitz矩阵,拓展阵列孔径。然后,对重构阵列进行前后向空间平滑处理,消除信号相干性,提高算法估计性能。最后,将前后向平滑矩阵类比均匀对称阵列的协方差矩阵,设计代价函数转化为凸优化问题,通过谱峰搜索进行DOA估计。理论分析及仿真结果表明,该方法无需入射信号信源数,计算复杂度低,且在低信噪比环境下相干信号DOA估计数、估计分辨率以及估计精度都得到了明显改善。     

基于降维的双基地MIMO雷达收发阵列互耦和幅相误差校正算法

双基地多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达收发阵列互耦和幅相误差会严重影响高分辨波达方向(direction of arrival, DOA)和波离方向(direction of departure, DOD)估计算法的性能。针对这一问题,通过在收发阵列中分别引入若干个经过精确校正的辅助阵元,并利用子空间原理和降维思想,提出了一种双基地MIMO雷达目标二维角度及收发阵列互耦和幅相误差矩阵的联合估计算法。首先,该算法不需要收发阵列互耦和幅相误差矩阵信息,就能较为精确地估计出目标的DOA和DOD;然后,基于对目标二维角度的精确估计,还能进一步对互耦和幅相误差矩阵进行精确估计,进而对收发阵列误差实现自校正。所提算法只需进行一维谱峰搜索,不需要高维非线性优化搜索,所以运算量较小。计算机仿真结果证明了所提算法的有效性和正确性。     

基于ESPRIT算法的双基地MIMO雷达幅相误差分析

对于双基地多输入多输出（multiple input multiple output,MIMO）雷达,发射和接收阵列幅相误差耦合到一起,不易单独测量。针对阵列存在小扰动幅相误差的MIMO雷达,分别推导了借助旋转不变信号参数估计技术（estimating signal parameter via rotational invariance techniques,ESPRIT）算法的到达角（direction of arrival,DOA）和离开角（direction of departure,DOD）的均方根误差（root mean square error,RMSE）与幅相误差关系表达式。与其他方法相比,ESPRIT算法可以将发射和接收阵列的幅相误差进行解耦,并且DOA和DOD的RMSE只与阵列相位误差相关,与阵列幅值误差无关。仿真结果表明,理论值和仿真实验值能够较好地吻合,验证了理论的正确性。     

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。