基于变换域张量的机载阵列DOA和极化参数估计

针对强杂波背景下多目标回波的参数估计问题,现有的基于长矢量的多重信号分类(long vector multiple signal classification, LV-MUSIC)法精度下降,基于张量的MUSIC(tensor MUSIC, T-MUSIC)方法通道数不足,无法计算噪声子空间投影矩阵。因此提出基于变换域张量的MUSIC方法。算法利用张量结构,在时域分离不同多普勒频率的信号,分别估计各多普勒通道的回波参数。相比于LV-MUSIC和T-MUSIC,所提算法避免了多目标背景下自由度不足导致的目标分辨力下降的问题,并且能获得更高精度的参数估计。仿真实验证明,所提算法有更高的目标分辨能力,在低信噪比条件下仍保持良好的性能。     

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。     

基于电磁矢量阵列的加权极化平滑解相干算法

针对极化平滑(polarization smoothing, PS)算法解相干源时没有利用子阵的互相关信息导致分辨率较差的问题,提出一种新的解相干源预处理方法--加权极化平滑(weighted polarization smoothing, WPS)算法。该算法利用了电磁矢量阵列6个分量组成的子阵的全部自相关和互相关信息。对接收阵列协方差矩阵的36个子矩阵做加权滑动平均,得到等效阵列协方差矩阵,以该协方差矩阵对角化为约束,推导最优加权系数的理论表达式,并分析等效信源协方差矩阵的秩,得到WPS算法最大的解相干源数为6。计算机仿真结果表明WPS算法与PS算法相比具有更高的分辨性能和估计精度。     

基于稀疏非均匀COLD阵列的极化信号DOA估计

基于稀疏非均匀COLD(concentered orthogonal loop and dipole)阵列,提出了一种极化信号的DOA(direction-of-arrival)无模糊估计算法.该算法利用了稀疏非均匀COLD阵列的阵元数少和孔径大等特点,因而在阵元数目一定的情况下,可获得较高的DOA估计精度.由于稀疏非均匀COLD阵列可分成电磁环和偶极子两个子阵列,通过分析每个子阵列DOA估计的模糊性,给出了整个稀疏非均匀COLD阵列不发生DOA估计模糊的条件.通过计算机仿真证明了该算法的有效性.     

基于分离式电磁矢量传感器阵列的相干信号波达方向估计

目前,分离式电磁矢量传感器相干源估计问题研究处于起步阶段,现有方法最多只能解6个相干信号源。研究空间平滑算法在分离式电磁矢量传感器阵列中的应用,以解决该问题。首先对平面阵列进行两维子阵划分,然后通过选择矩阵对该划分子阵进行抽取,最后对各抽取子阵进行空间平滑处理。完成两维空间平滑后,利用子空间旋转不变技术和矢量叉积算法完成目标的两维波达方向估计。所提方法在解决共点式电磁矢量传感器互耦严重、硬件设计困难的同时,采用稀疏阵列提高了波达方向测量精度,且该方法不受制于6个相干入射信号源。计算机仿真结果证明了所提空间平滑方法在均匀分离式电磁矢量传感器平面阵中解相干的有效性。     

基于矢量传感器阵列的“矢量-空间”预处理算法

首先建立了位于反射界面附近的三维圆柱形矢量传感器阵列的数学模型;基于此阵列的“矢量-空间”域,提出了一种新的相干信号预处理算法,并分析了算法的性能。数值仿真验证了在不同的阵列参数下算法的有效性。理论推导和数值仿真表明此算法具有减少整个阵列空间孔径的损失,增加平滑相干信号的数目等优点。     

基于声矢量传感器阵列的空速估计算法

研究了一种新型的空速测量方法。通过引入大气声学中的有效声速概念,建立了稳定气流作用下声矢量传感器阵列的近场输出模型,模型的阵列流形矢量中包含了待估计的空速信息。在此基础上提出了一种基于多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)的空速估计（airspeed estimation,ASE）算法,该算法可用于对空速的高精度估计。为了降低计算复杂度,进一步提出了一种快速的空速估计（fast airspeed estimation, FASE）算法,该算法虽然在ASE的精度上不如MUSIC ASE算法,但无需谱搜索,具有更强的实时性。最后,对算法的估计性能进行分析,推导了ASE的克拉美〖CD*2〗罗界表达式。仿真实验验证了算法的有效性。     

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。     

初探阵列误差对矢量阵波束形成系统的影响

针对阵列误差是制约矢量传感器阵列波束形成系统性能的重要因素,在提出用运动学中的"广义欧拉角"来描述阵元姿态误差的基础上,建立了阵列误差的高斯扰动模型,进而推导了基于矢量传感器阵列的实际波束响应的理论表达式,并深入分析了各类随机阵列误差对系统性能的影响,得出若干条颇有意义的结论,最后给出了仿真实验验证结果。     

宽带循环平稳信号二维DOA和极化参数联合估计算法

基于圆形紧凑矢量传感器阵列，提出一种新的宽带信号二维波达方向（DOA）和极化参数联合估计算法。充分利用了信号的循环平稳特性以及均匀圆阵的阵列流形，对宽带信号和窄带信号均有效，而且能利用信号在极化域的差异来定位空间上靠的很近的信号。在估计过程中不需谱峰搜索，二维DOA以及极化参数自动配对，具有很好的实用性。能抑制宽带干扰和加性噪声的影响。仿真结果验证了该方法的有效性。     

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 ...     

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。     

基于四阶累积量的测向方法研究

针对MUSIC-LIKE方法能很好地扩展阵列孔径但计算量较大的问题,基于均匀线阵提出了一种快速提取阵列无冗余数据的新方法。该方法基于四阶累积量孔径扩展的原理,摒弃了原MUSIC-LIKE算法在均匀线阵DOA(direction of arrival)估计中的大量冗余数据,从而大大降低了矩阵运算的维数,降低了计算量。经过处理后的四阶累积量具有和二阶统计量类似的形式,因而可以将大多数业已成熟的基于信号二阶统计特性的阵列信号处理方法应用于四阶累积量中,计算机仿真证明了算法的有效性。     

基于互相关矢量重构的解相干算法研究

针对相干信号源的波达方向角估计问题,提出了一种能有效解相干的互相关矢量Toeplitz算法。该算法利用了阵列接收数据互相关矢量的内在关系实现了相干源的完全解相干,在相干系数等于1的情况下,不损失阵列孔径,不需要通过空间平滑和加权。相对常规的空间平滑类算法,该方法实现简单,运算量小、鲁棒性好、估计精度高。通过仿真试验证明了该方法的有效性。     

一种新的波达方向与幅相误差联合估计方法

研究了信源方向未知时,对信源方向与幅相误差同时进行估测的问题。针对两者的耦合导致估计精度下降的问题,提出了一种阵列幅相误差校正方法。该方法通过对分时工作信号的分析,分离信源方向与幅相误差的耦合,通过一次迭代即可得到信源方向、幅相误差的精确估计值,且适用于任意阵列。给出了该方法实现的具体步骤,通过仿真结果验证了该方法的有效性和可行性。     

Low-complexity method for DOA estimation based on ESPRIT

A low-complexity method for direction of arrival (DOA) estimation based on estimation signal parameters via rotational invariance technique (ESPRIT) is proposed. Instead of using the cross-correlation vectors in multistage Wiener filter (MSWF), the orthogonal residual vectors obtained in conjugate gradient (CG) method span the signal subspace used by ESPRIT. The computational complexity of the proposed method is significantly reduced, since the signal subspace estimation mainly needs two matrixvector complex multiplications at the iteration of data level. Furthermore, the prior training data are not needed in the proposed method. To overcome performance degradation at low signal to noise ratio (SNR), the expanded signal subspace spanned by more basis vectors is used and simultaneously renders ESPRIT yield redundant DOAs, which can be excluded by performing ESPRIT once more using the unexpanded signal subspace. Compared with the traditional ESPRIT methods by MSWF and eigenvalue decomposition (EVD), numerical results demonstrate the satisfactory performance of the proposed method.     

基于投影预变换的快速DOA估计算法

利用信源分布的先验信息,提出了一种基于投影预变换的快速DOA估计算法(projection pretransfor-mation method,PPTM),它将存在阵的输出数据向量变换到低维阵列流形的输出数据向量,降维变换后可明显减小DOA估计算法的运算量,并可提高谱分辨力。基于虚拟interpolate思想,将该方法进一步应用到整个阵列空域,在每一子空域实施降维投影变换,可大大减小谱估计算法的运算量。计算机仿真结果表明,PPTM比常规空间谱估计算法具有更好的分辨性能和更低的信噪比门限。     

基于特征向量空间聚焦的宽带DOA估计方法

针对传统宽带阵列信号波达方向(direction of arrival,DOA)估计方法中由入射角预估带来的DOA估计偏差及其在多径效应等环境下的应用问题,提出基于特征向量空间聚焦的宽带阵列DOA估计方法.首先,考虑多径干扰等对DOA估计算法的影响,对接收信号自相关矩阵进行平滑处理.然后,以平滑自相关矩阵特征向量空间过...