水下目标宽带高分辨方位估计方法的性能研究

针对水下宽带处理的应用，研究了宽带高分辨方位估计的相干信号子空间处理方法（CSS）。应用子空间扰动分析研究了宽带CSS法的统计性能，得出了宽带CSS法方位估计误差随信噪比变化的关系。通过计算机仿真，得到了宽带CSS法的分辨概率和均方误差曲线，以及噪声背景和混响背景中CSS法的统计性能曲线。研究结果表明：宽带CSS法估计精度高，方位估计均方误差达到宽带CRB；分辨门限低，抗混响能力强，是实现水下目标宽带高分辨方位估计的有效方法。     

基于特征分解的多目标定位系统仿真实验研究

基于特征分解的高分辨方位估计（DOA）算法是一类性能良好的目标定位方法,具有良好的工程应用前景。针对水下阵列信号处理的实际应用,在多目标定位的多处理器硬件系统中,实现了阵元域和波束域两类高分辨DOA算法,在VisualDSP＋＋仿真环境中对水池实验数据进行了仿真实验研究,对算法的运算时间和方位估计的性能进行了分析。结果表明,该系统能够较好的完成各种高分辨方位估计算法,具有良好的方位估计性能和实时处理能力,波束域方法性能优越,满足了工程技术要求。     

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。     

基于四阶累积量切片的高分辨方位估计方法研究

推导了水下阵列信号的四阶累积量切片与具有相同目标个数、方位角及相应幅度的信号相关函数的关系,把高分辨信号子空间类方法的正交化原理及旋转子空间不变原理引入累积量域,得到基于四阶累积量切片的高分辨方法.仿真结果表明,这类方法在高斯噪声中具有良好的统计性能,是实现高分辨方位估计的有效方法.     

伪波束域四阶累积量切片高分辨方位估计法

在低信噪比或空间非白噪声情况下,基于信号二阶统计量的高分辨方法,性能变差较快。在基于四阶累积量切片MUSIC方法的基础上,结合波束域高分辨方法的思想,提出了一种四阶累积量切片伪波束域高分辨方位估计方法。分析表明,高阶累积量的运用有效抑制了空间高斯白噪声和有色噪声;波束域方法的运用有效滤除了部分空间噪声,增强了方法的稳健性。仿真结果表明,相比基于四阶累积量切片的MUSIC方法,所提出的方法在高斯白噪声和有色噪声中,有效提高了低信噪比情况下的方位估计精度,降低了目标的分辨门限。     

多目标方位高分辨估计方法的实验研究

从实验的角度出发 ,分析讨论了阵列误差条件下多目标方位高分辨估计方法的参数估计性能以及工程应用前景 ,并针对子空间类法研究了一种阵列输出协方差矩阵的Toeplitz化预处理方法。实验结果表明 ,在高信噪比的情况下 ,该预处理方法可以明显地减小阵列误差对估计结果的影响 ,有效地改善子空间类法的稳健性和多目标分辨能力 ,而且估计精度良好。     

贝叶斯超分辨方法探讨

根据贝叶斯最大后验估计原理 ,研究了波达方向及频率估计的超分辨方法 ,提出了多目标波达方向及频率估计的快速算法 ;对等间距阵列模型予以推广 ,得到非等间距阵列的贝叶斯超分辨模型 ;对双目标和三个目标进行了仿真。仿真结果表明 ,该方法表现出较准确、稳定的分辨能力 ,分辨能力达 1/ 10功率波束宽度。     

基于扩展Kalman滤波的运动目标距离/速度联合估计

通过对高频区运动目标的频域回波模型的分析,提出了一种基于高频区回波频域模型的非成像类参数化高分辨方法。该方法基于扩展卡尔曼滤波理论,通过对所建立的运动目标回波频域模型进行参数估计来获得目标距离高分辨。仿真结果证明,该方法回避了目标运动情况下成像类高分辨方法所必需的距离补偿问题,多散射点情况下在获得各散射点的距离高分辨的同时,可以获得目标运动参数的精确估计。     

基于时域滤波水下多目标定位研究

提出了基于时域滤波的水下多目标定位新方法。它根据水下多目标的回波信号在时域上可分辨的特点,利用匹配滤波原理设计时域滤波器,并对回波信号进行实时滤波,从而消除了目标之间的干扰,提高了目标信号的信噪比。仿真结果表明该方法的分辩能力、估计精度都优于其他多目标定位方法,尤其在阵元数较少和低信噪比的情况下仍然能对水下多目标进行有效定位。     

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。     

高效超分辨波达方向估计算法综述

高效超分辨波达方向估计算法致力于降低超分辨算法的计算量、节约系统的实现成本、弱化算法对于阵列结构的依赖性,是推进超分辨理论工程化的一个重要研究课题。从多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)算法的原理和构成要素入手,以基于MUSIC派生高效超分辨算法的目的和方法为标准,将现存高效超分辨算法划分为实值运算、波束域变换、快速子空间估计、快速峰值搜索和免峰值搜索5大类。在此基础上,全面回顾总结了各类高效算法的发展历程和最新进展,对比分析了它们的主要优缺点。最后,结合空间谱估计实际工程化的应用需求,指出了高效超分辨算法的未来发展趋势。     

基于阵列基线旋转的多目标DOA估计算法

传统均匀圆阵波达方向(direction of arrival, DOA)估计算法要求天线数目多于目标数量,易受阵列的通道不一致性影响。针对此问题,引入阵列基线旋转这一思想对多目标进行测向。通过旋转两天线阵列基线,并以固定的时间延迟对阵元的接收数据进行采样,相当于利用有限的两个阵元对目标进行多位置观测,增加了阵元的利用率,提高了DOA估计的测向精度。计算机仿真实验表明,该算法采用两阵元就可以实现多目标测向,其测向性能与基于均匀5元圆阵的传统多重信号分类算法相当,具有对多通道间相位不一致鲁棒性强的优点。     

基于CS的脉冲压缩雷达单快拍DOA估计

在脉冲压缩雷达系统中估计目标波达方向（direction of arrival, DOA）的主要问题之一是：脉压前信号的信噪比低、目标没有在距离域分开;脉压后的信号虽然信噪比得到了改善且目标已按距离分开,但是快拍数却非常有限。为了解决这一矛盾,提出了基于压缩感知的单快拍DOA(single-snap DOA, SSDOA)估计方法。与传统DOA方法相比,该方法具有更高的估计精度和分辨能力,并且能处理相干信号,且无需已知目标数目。仿真表明,本文提出的SSDOA算法在估计精度上和分辨能力上都优于多重信号分类（multiple signal classification, MUSIC）算法,并为雷达系波达方向估计; 压缩感知; 单快拍处理; 脉冲压缩雷达统的实时分析提供了保障。     

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。     

MIMO雷达嵌套平行阵下基于子空间的目标二维波达角估计

研究了多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达中的二维波达角(direction of arrival, DOA)估计问题,并提出了一种嵌套平行阵下基于子空间的二维DOA估计算法。利用存在嵌套关系的双平行阵(two parallel uniform linear array, TPULA)作为收发阵列,大大增加了自由度(degree of freedom, DOF)。在DOA估计方面,算法利用数据重构增加虚拟脉冲数,并利用酉变换降低运算复杂度,然后分别基于信号子空间和噪声子空间获得了自动配对的二维DOA估计的闭式解。算法复杂度低,而且相比MIMO雷达中传统TPULA下的算法,该算法拥有更好的角度估计性能,并可辨别空间相干目标。仿真结果验证了算法的有效性。     

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。     

基于互协方差稀疏重构的MIMO雷达低仰角估计算法

针对低空目标仰角估计时,多径信号间的混叠严重影响雷达的测角性能的问题,基于压缩感知理论的波达方向(direction of arrival,DOA)估计算法与多输入多输出(multi-input and multi-output,MIMO)雷达体制结合起来共同进行低空目标DOA估计的研究,提出了 一种基于互协方差矩阵稀...