频率捷变的相控阵雷达目标多径DOA估计算法

介绍了频率捷变在相控阵雷达目标多径DOA估计中的应用,并采用修正的MUSIC算法(MMU-SIC)以提高多径信号DOA估计性能。频率捷变不仅可以去掉直射信号与反射信号的相关成分,而且可以消除严重的信号对消现象。而修正的MUSIC算法则可以将相关信号源的相关性大大降低,从而改善了传统MUSIC算法对相关信号源的DOA估计性能。     

高效的多跳频信号2D-DOA估计算法

为了利用跳频信号的空域特征参数辅助多跳频信号的网台分选,在空时频分析的基础上,提出一种基于多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)对称压缩谱(MUSIC symmetrical compressed spectrum, MSCS)的多跳频信号二维波达方向(two dimensional direction of arrival, 2D-DOA)高效估计算法。首先根据跳频信号的时频域特征,构建每一跳的空时频矩阵(spatial time frequency distribution, STFD),获取时频域的协方差矩阵;然后将共轭子空间的思想引入到MUSIC算法中,通过对噪声子空间及其共轭的交集进行奇异值分解,实现噪声子空间的降维;最终通过半谱搜索实现2D-DOA的高效估计。同时为了提高低信噪比条件下算法的性能,在时频图处理过程中采用形态学滤波进行去噪,并在修正的时频图上完成了跳频信号每一跳的提取。通过理论论证和实验仿真表明,本文算法相比于MUSIC算法,在保证均方根误差相当和估计成功率有所提高的情况下,计算复杂度降低了一半。     

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。     

基于冗余阵元优化的双基地嵌套MIMO雷达目标DOD和DOA联合估计方法

针对传统双基地嵌套多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达进行目标参数估计时精度差、角度分辨率低和自由度低等问题, 提出了一种基于利用虚拟冗余阵元的重建Toeplitz矩阵算法对目标的波离方向角(direction of departure, DOD)和波达方向角(direction of arrival, DOA)开展参数估计的方法。首先, 将两个嵌套阵列空间分置后分别形成双基地MIMO雷达的接收阵列和发射阵列, 阵列经处理后的虚拟接收信号存在大量冗余虚拟阵元。其次, 将冗余虚拟阵元对应的协方差数值进行平均处理替代原值, 形成新的虚拟接收信号。然后,通过利用两个选择矩阵在虚拟接收阵列和虚拟发射阵列中分别构建空间平滑子阵的方法重构Toeplitz矩阵, 来重组虚拟接收信号。最后, 利用常规子空间类算法对等效虚拟信号开展空间谱估计, 实现DOD和DOA的相互匹配, 所提算法在估计性能和自由度性能方面与其他算法对比效果更好。     

基于L型阵列MIMO雷达的DOA矩阵方法

首先提出一种基于波达方向（direction of arrival, DOA）矩阵思想的L型阵列多输入多输出（multiple input multiple output, MIMO）雷达二维角度估计方法。通过将L型阵列MIMO雷达所产生的二维虚拟平面阵列划分为两个子阵,并构造估计矩阵以实现二维角度估计。在此基础上,针对角度兼并问题,进一步提出联合对角化DOA矩阵方法。该方法通过构造4个子阵,并采用联合对角化方法估计目标二维角度。该方法在保持原DOA矩阵法无需二维谱峰搜索和参数配对等优点的基础上避免了角度兼并问题,能够减少阵列孔径损失,有效提高阵元利用率和角度估计精度。仿真实验验证了所提方法的有效性。     

任意阵列双基地MIMO雷达的半实值MUSIC 目标DOD和DOA联合估计

实值处理具有降低高自由度多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)雷达角度估计大计算量的优势。但受制于阵列的共轭对称性,对于任意阵列结构的双基地MIMO雷达发射角(direction of departure, DOD)和接收角(direction of arrival, DOA)联合估计,若不做附加的预处理则无法实现实值操作,故将常规阵列实值处理的多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)超分辨算法推广至任意阵列结构的双基地MIMO雷达。首先根据MIMO雷达的导向矢量共轭与镜像的对等性,提取接收信号协方差矩阵的实部,并对其进行特征分解得到“目标加倍”的信号子空间及其应对的噪声子空间;然后利用Kronecker积的特性对其进行降维处理,得到搜索区域减半的一维半实值域MUSIC谱,取出目标DOD真值与其镜像代入降维Capon算法来剔除虚拟峰值得到目标DOD估计真值;最后利用特征矢量得到模糊DOA估计值,采用方向余弦差最小范数方法得到目标DOA无模糊估计值。本文算法估计性能与一维搜索复数域MUSIC相当,计算量约降50%,且能够实现DOD和DOA的自动配对。仿真结果证明了该算法的有效性。     

基于信号时频表示的宽带源波达方向估计

提出一种时频域宽带源波达方向(DOA：Direction of Arrival)估计算法。该算法通过计算参考阵元和其它阵元的互Wigner-Ville分布，构造出一种新的时频域数据向量模型，并利用Chirp信号的局部窄带特性，在信号的主要能量聚集区选择时频点构造时频相关矩阵代替传统的阵列相关矩阵，进行特征分解实现信号的DOA估计。该方法同时在空域和时频域进行处理，充分利用了时频分布的能量聚集性，不但实现了非平稳信号时频域的分离，还有效地提高了信噪比，增强了算法对噪声的稳健性。仿真结果验证了新方法的有效性。     

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。     

强信号背景下基于噪声子空间扩充的弱信号DOA估计方法

针对强信号背景下弱信号波达方向(direction of arriaval,DOA)估计问题,提出了一种基于噪声子空间扩展的弱信号DOA估计算法。该算法提出并使用了噪声子空间扩充的思想,其先将强信号导向矢量所在空间纳入噪声子空间进而构造出扩展噪声子空间,再在该扩展噪声子空间基础上利用常规多信号分类(multiple signalclassification,MUSIC)算法得到弱信号的DOA估计。通过噪声子空间的扩充有效地抑制了强信号谱峰,算法无需已知强信号方向及导向矢量,运算量与常规MUSIC相当。理论分析表明该算法对弱信号DOA估计性能不劣于对应的强信号阻塞类算法,仿真实验证实了其有效性和可行性。     

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。     

基于累积张量分解的雷达信号欠定盲分离算法

针对时域和频域不充分稀疏条件下的雷达信号欠定盲分离问题,提出了基于信号不同时延的累积量与三阶张量分解估计混合矩阵的方法,并通过修正子空间投影算法完成对雷达源信号的恢复。首先将混合信号的四阶累积量表示成三阶张量,利用三阶张量分解获得混合矩阵估计值;通过求解雷达源信号任意时频点处对应的估计矩阵的列矢量,得到该时频点处最优超定矩阵的伪逆并恢复源信号。该算法可以解决复杂电磁环境下时频域同时混叠的雷达信号盲分离问题,仿真结果表明与现有算法相比提高了盲分离中混合矩阵估计性能和源信号恢复性能。     

雷达动目标短时稀疏分数阶表示域探测方法

机动目标检测和精细化运动状态估计始终是雷达信号处理的热点和难点问题,基于时频分布的动目标检测方法难以同时获得高时频分辨率,且参数估计精度受搜索步长的限制。稀疏时频分布技术结合了经典时频分析技术和高分辨稀疏域信号处理的优势,是传统变换域处理技术的扩展。构建了短时稀疏分数阶表示域信号处理框架,并在此基础上,提出了两种雷达机动目标检测和估计方法,即短时稀疏分数阶变换和短时稀疏分数阶模糊函数,实现了时变信号的时间稀疏变换域高分辨表示。对海雷达目标探测试验验证表明,所提方法适用于复杂背景下雷达机动目标的探测,并能获得目标运动状态的精细估计。     

基于时间切变Gabor原子的时频建模

对尺度高斯函数与线性调频因子卷积,再做频移和时移,得到了具有四个可调参数的时间切变Gabor原子,其时频分布为聚集于其时间中心和频率中心的具有时间倾斜特性的能量曲线。给出了基于该原子集合的频域自适应信号子空间分解和相应的参数自适应时频分布,其中每步分解都采用模拟变焦距过程估计所得原子的四个参数,可用于对非平稳信号中线性和非线性变频成份进行建模和分析。     

闪烁现象下旋翼目标微动参数估计方法

逆Radon变换以其精度高、抗噪性能好的优点常用于微动信号的参数估计,但是当旋翼类目标微动信号存在闪烁现象时,该方法失效.针对此问题,提出一种闪烁现象下的微动参数估计方法.首先,建立基于线性调频信号的单旋翼直升机雷达回波散射点模型,分析闪烁现象下回波的微动特性.其次,通过去噪卷积神经网络(denosing convol...     

基于时频方差聚类的FH信号参数盲估计

为解决复杂电磁环境下跳频(frequency hopping, FH)参数的盲估计问题,提出了基于时频方差聚类的算法。考虑在低信噪比(signal-to-noise ratio, SNR)和定频干扰同时存在的情况下,通过短时傅里叶变换(short time Fourier transform, STFT)将信号变换到时频域,利用遗传算法对信号的时频区间进行提取,根据时频方差对其进行k-means聚类,消除噪声和定频干扰并提取时频脊线,然后运用Haar小波对该时频脊线进行奇异点检测,进而估计出FH信号的FH周期、跳速和FH频率等参数。仿真结果表明,所提算法在SNR低于-5 dB且存在定频干扰的情况下,能够实现对FH参数的精确估计,参数估计正确概率达到90%以上。     

基于空时频分析的多分量跳频信号DOA估计

提出了一种基于空时频分析的多跳频信号波达方向(direction of arrival, DOA)估计方法。该方法能够在欠定条件下(传感器数目小于信号数目)实现多个信号的测向。首先将信号的短时傅里叶变换(short time Fourier transform, STFT)与平滑伪魏格纳-威利分布(smoothed pseudo Wigner-Ville distribution, SPWVD)组合,利用STFT的无交叉项和SPWVD的时频聚焦性性能,得到了一种切实可行、时频图清晰稳健的分布;然后在时频域提取有效跳(hop),并建立该hop的空时频矩阵,最后分别运用线性空时频、二次空时频和root-MUSIC共三种方法估计每hop信号的DOA。仿真结果验证了方法的有效性。     

基于时频域特征和分层决策的通信信号调制识别

针对实际通信信号具有时变、非平稳的特性,将时频分布引入通信信号调制类型识别,提出了新的品质优良的时频域识别特征和使用时频域特征的分层决策分类器。即以基于Wigner Ville分布(WVD)的一阶时间矩特征和基于Margenau Hill分布(MHD)的局部时频域特征作为分类特征向量,通过特征向量与判决阈值的逐层比较以实现通信信号调制分类。仿真结果表明,该方法在低信噪比下的识别性能明显优于基于单纯的时域特征或频域特征的传统方法。     

自适应核时频分布在抑制交叉项中的应用

分析了固定核函数时频分布在抑制交叉项方面的局限性以及基于信号特征的自适应时频分布对时频分辨率的改善。通过对基于信号特征的径向高斯核时频分布进行改进,提出了一种基于信号特征的自适应核时频分布的改进算法。该算法采用短时模糊函数和随时间变化的自适应核,能够在时频分布中区分出多分量信号的细节部分。仿真结果表明,该分布具有较高的时频分辨率,且无交叉项干扰。同时它还适合分析长时间信号和实现在线信号处理。