欠采样条件下相位编码信号参数估计

针对宽频段的相位编码脉冲压缩雷达信号,提出了一种在时空欠采样情况下估计相位编码信号子脉冲码率、载频、到达角的时频空三维估计方法。该方法综合时频分析和阵列信号处理方法,利用相位编码信号短时傅里叶变换的幅相特性和非均匀L阵的解角度模糊特性,不需要相位编码信号先验信息,对所采用的时频分析方法具有自适应性,对阵列形式无严格要求,具有更实际的应用价值。仿真实验证明了该方法的有效性。     

基于非均匀采样的空时级联频率和到达角估计

将时域的非均匀采样扩展到空域阵列信号处理,提出了一种基于非均匀采样的空时级联频率和到达角估计方法。利用非均匀时延间隔的延迟器组成的虚拟阵列估计出信号频率,再基于非均匀空域采样估计出该频率上的信号到达角。该方法充分利用了非均匀采样时间间隔的随机性,突破了时域和空域采样定理的限制,解决了在使用较大阵元间距的条件下空时二维频率和到达角估计的模糊问题,不需要二维搜索和额外的配对过程,同时增大的阵元间距也显然提高了估计的精度和分辨率,仿真实验证明了该方法的有效性及小信噪比条件下估计精度的改善。     

基于ESPRIT方法的近场源参数估计

提出了一种基于ESPRIT的近场窄带信源到达角及距离联合估计新方法。该方法选择特定序号阵元输出计算的四阶累积量构造高维矩阵,利用其特征值分解结果构造2个新的矩阵,再借助新构造矩阵的特征值联合估计信源参数。该方法无须参数配对,无须谱峰搜索;有效利用了阵列孔径,从而具有较高的估计精度。仿真结果表明算法是有效的。     

任意结构阵列基于高阶累积量的信号频率和二维角联合估计算法

提出了一种基于高阶累积量的信号频率和二维角估计算法。假设阵列中存在3个特性完全一致的阵元,此时使用高阶累积量实现的阵列虚拟展宽相当于存在两个和实际阵列相同的虚拟平移阵列,因而在其它阵元位置和响应特性未知的情况下也能实现空间信号频率和二维角估计。推导了使用PRO-ESPRIT算法实现联合估计的过程,并给出了相应的信号配对方法,计算机模拟结果证实了该算法的有效性。     

载频重频联合捷变雷达目标参数估计方法

针对载频-重频联合捷变体制雷达目标参数估计问题,提出了一种新的基于多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)算法的载频-重频联合捷变雷达目标参数估计方法。通过信号模型的空时等效,将时域信号的处理等效成空域阵列信号的处理,并将超分辨阵列信号处理方法应用到目标的参数估计中,从而把目标距离和速度的估计等效成阵列中二维参数的估计,解决了由于载频-重频联合捷变所带来的目标参数估计难题。仿真实验表明,所提方法能有效实现对目标距离和速度的超分辨估计。     

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。     

最优冗余线阵欠定信号双重构DOA估计方法

针对最小冗余线阵难以用于阵列设计的问题, 设计了一种性能相近的最优冗余线阵, 为实现相应阵列的欠定信号到达角(direction of arrival, DOA)估计, 又提出了一种基于两次重构的快速协方差向量稀疏表示方法。该方法利用凸优化中最优解条件, 实现了Toeplitz协方差矩阵的快速高精度重构, 进而基于构造的协方差向量稀疏表示模型, 实现了欠定信号DOA估计。仿真结果证明, 最优冗余线阵相较于其他稀疏线阵, 耦合影响更低, 测向精度更高, 所提算法较同类算法DOA估计精度更高。     

基于MEMP算法的二维DOA估计

针对L形阵列,提出利用增广矩阵束(MEMP)进行二维DOA估计的新算法。计算两个均匀线阵的互协方差矩阵,利用MEMP方法构造增广矩阵,运用ESPRIT算法实现二维波达方向的估计,并采用一种新的配对算法,实现二维波达角的自动配对。为了克服MEMP方法对阵列有效孔径的损失,利用四阶累积量的阵列扩展的性质,提出了基于MEMP方法扩展的二维DOA估计算法,该算法增加了阵列的有效孔径,无需进行谱峰搜索。仿真实验证明了算法的有效性。     

基于虚拟阵元内插的互质阵列目标DOD和DOA联合估计算法

传统算法通常采取舍弃互质阵列的“差联合”阵列形成离散虚拟阵元,只利用其中连续虚拟阵元进行离波方向角(direction of departure, DOD)和波达方向角(direction of arrival, DOA)联合估计,存在自由度提升受限、估计性能不佳等问题。对此,提出基于虚拟阵元内插的互质阵列目标DOD和DOA联合估计算法。首先,将两个互质子阵以零点为中心布列,分别构成双基地多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达的发射阵列和接收阵列,该布阵结构将传统的虚拟阵元由阵列“差联合”结构形式变成“和联合”结构形式,降低了虚拟阵列的冗余度。其次,在形成的虚拟阵元基础上,通过在虚拟阵列孔洞位置内插虚拟阵元使其连续,对于内插的虚拟阵元无实际接收信号问题,基于最小化核范数优化理论,采用协方差矩阵Toeplitz化重建的方式恢复内插虚拟阵元的等价接收信号,利于所有虚拟阵元层面的角度联合估计。最后,针对因角度配对导致的高运算量问题,结合降维多重信号分类(reduced dimension multiple signal classification, RD-MUSIC)算法使角度自动配对,从而减小算法运算复杂度。有效提高了目标分辨力和角度联合估计性能,仿真实验验证了算法的有效性。     

一种新的基于平行因子分析的近场源定位算法

提出了一种新的多个近场窄带信源距离、频率及到达角三维参数的联合估计算法。该算法将通常在数据和子空间域应用的平行因子分析模型扩展至高阶累积量域,利用阵元输出计算的高阶累积量矩阵构造三面阵,分析了该三面阵低秩分解的唯一性,并从分解得到的多个矩阵中联合估计信源距离、频率及到达角。该算法仅需使用3个高阶累积量矩阵,而且无须谱峰搜索和参数配对,计算简单。仿真结果表明该算法是有效的。     

旋转相控阵雷达变数据率目标跟踪算法

旋转相控阵雷达由于天线面阵旋转和电子波束偏移限制,每天线周期有66.7％左右的时间不能照射到正在跟踪的目标,可连续取值的自适应变数据率跟踪算法不适用于旋转相控阵雷达.在Cohen研究基础上,提出一种离散取值的变数据率跟踪算法应用于旋转相控阵雷达目标跟踪.该算法在直角坐标系下进行运动状态估计,在球坐标系下计算跟踪残差,利...     

基于频控阵的改进ESB波束形成算法

频控阵由于其波束方向图具有的距离-角度二维依赖特性而受到广泛关注, 理想情况下基于频控阵的自适应波束形成技术, 能够从距离维和角度维增强期望信号并抑制干扰, 但实际系统中较大的指向误差和采样协方差矩阵失配会造成算法性能严重下降。针对该问题, 提出一种改进的基于特征空间(eigenspace-based, ESB)自适应波束形成算法, 并将其应用在频控阵多输入多输出接收处理体制中, 仿真结果表明在5°的指向误差内, -20 dB信噪比, 及小快拍数的非理想条件下, 所提算法仍然能在目标位置附近形成高增益, 并在干扰位置形成零陷, 克服了传统ESB算法低信噪比条件下算法失效导致的波束方向图畸变问题, 具有更好的适用性。     

FDA-MIMO雷达稳健抗主瓣距离欺骗式干扰技术

频率分集阵(frequency diverse array, FDA)多输入多输出(multiple-input and multiple-output, MIMO)雷达可利用距离维自由度在发射-接收频率域内对欺骗式干扰进行抑制。但当存在目标导向矢量失配和协方差矩阵估计误差时,其抗干扰性能损失严重。针对该问题, 在FDA-MIMO雷达中提出了一种基于稳健波束形成的抗干扰方法。首先, 对剔除了残留噪声的Capon谱估计器在信号(或干扰)域内积分来构造期望信号(或干扰)导向矢量; 然后, 利用不同信号导向矢量间的正交性获得干扰功率并重构干扰加噪声协方差矩阵; 最后, 用更精确的导向矢量和重构矩阵计算自适应波束形成器的最优权值, 提高干扰抑制性能。仿真实验验证了所提方法的有效性。     

盖氏圆准则信源数估计算法的分析与改进

为了减少盖氏圆准则信源数估计算法的运算量并且提高信源数估计的精度,根据噪声空间与阵列导向矩阵的正交性原理,设计了基于特征空间的信源数估计算法(Estimator Based on Eigenvectors,EBE).EBE构造时空相关矩阵,利用色噪声在时间上相关性比较弱的特点,实现对空间色噪声的抑制.在空间白噪声环境下和空间色噪声环境下测试了EBE信源数估计的性能并且与传统的盖氏圆准则和其它色噪声类信源数估计的一些算法比较,证明了EBE在空间白噪声和空间色噪声环境下的有效性.EBE不仅节省了盖氏圆准则信源数估计中一次特征分解的运算量,并且同时提高了信源数估计的性能.     

阵列失效单元非凸压缩感知平面近场快速诊断方法

在阵列失效单元压缩感知近场诊断方法中,缺乏观测矩阵是否满足约束等距特性的先验信息,因此采用l1范数极小化凸优化算法将无法确保阵列失效单元的高概率精确诊断。针对该缺陷,提出了采用迭代重加权最小二乘的非凸压缩感知平面近场快速诊断方法。在失效单元个数远远小于单元总数的前提下,按照随机欠采样方式分别获取完好阵列和失效阵列的近场幅相信息,继而构造差异性阵列并利用所提的非凸优化算法对该阵列的激励进行重构,从而实现阵列失效单元的高概率精确诊断。数值仿真实验表明,所提方法不仅避免了观测矩阵约束等距特性的缺失对诊断性能造成的不利影响,而且克服了非凸范数易于陷入局部最优解这一弊端,明显缩短了诊断时间,有效提高了诊断成功概率。     

复杂随机系统的信噪比增益研究与阵列随机共振

复杂系统与非线性科学密切相关。为了探讨复杂随机系统信息处理的机制和利用“随机”因素自优化能力，研究了一类无限并联阵列的信噪比增益问题。阵列中每个子系统是一个双稳态振荡器，其输入都是同一个给定的含噪正弦信号。每个子系统内部噪声强度相同，但是相互独立。随着内部噪声强度的增加，信噪比增益出现了随机共振现象和存在大于一的区域，并且这一区域随着并联阵列数目增加而被放大。无限并联阵列的信噪比增益可达到全局最大值。依据阵列非稳态输出均值和稳态自协方差函数的极限性质，本文证明了无限并联阵列的信噪比增益问题可以归结为任两个子系统的统计性能分析。这些研究结果对于复杂系统信号处理理论具有重要意义。     

阵列天线通道误差的盲校正

基于特征值分解的高分辨率DOA估计MUSIC算法,在理想阵列条件下性能很好,但对噪声扰动和系统误差都很敏感,噪声扰动和系统误差会严重恶化这一类算法的性能,使其分辨率下降。提出一种基于MUSIC算法的盲校正方法,需要在阵列周围满足远场条件的地方布置一个RF信号源,不需要知道信号源的方位角,就可以精确校正阵列天线的通道误差。仿真结果证明这种方法有效,校正结果理想。     

干涉式L形阵的二维高精度方向估计

为了提高常规L形阵测角精度,结合干涉测量理论与常规L形阵波达方向估计技术,提出了以干涉式L形阵来实现阵列孔径扩展,提高测角精度的方法。由于干涉阵的基线长度远大于半波长,合成方向图出现栅瓣,导致测角模糊。采用双尺度旋转不变子空间解模糊算法,以短基线得到的粗估计为参考,解长基线得到的精估计的模糊,从而得到高精度无模糊的方向估计。在分析干涉式L形阵的波达方向估计性能时,采用近似法计算方向余弦估计的均方根误差下界,同时分析了干涉阵的基线模糊门限与信噪比门限之间的关系。仿真结果验证了干涉式L形阵的有效性及方向估计的高精度性能。     

基于对角减载的水声阵列SMI-MVDR

空间谱估计一直都是水声阵列信号处理研究的热点问题,而一般认为目标和背景干扰的信息都蕴含在接收信号协方差矩阵中,因而现有的谱估计技术大多针对接收信号的协方差矩阵进行处理。由于信号和噪声的相关性,导致协方差矩阵中主对角线元素上的噪声分量最大。针对这一特性提出了基于对角减载的水声阵列采样矩阵求逆(sample matrix inversion, SMI)最小方差无畸变响应(minimum variance distortionless response, MVDR)波束形成技术。理论推导了对角减载量对输出功率谱目标方位上输出信噪比的影响,分析了最佳对角减载系数的选取原则。并针对实际工程应用情况,研究了由有限次快拍数估计的采样矩阵得到最佳对角减载系数的方法,该方法无需预估信号源数。通过算法仿真和海试数据处理,对比验证了基于对角减载的SMI MVDR空间谱估计的有效性和可靠性。对于背景噪声级较强的水声阵列信号处理环境来说,所提方法能有效提高高斯白噪声背景下的声纳多目标分辨性能。     

基于双基地频率和方位联合估计算法研究

提出一种基于双基地频率和方位联合估计的新算法,是基于UN-ESPRIT方法和两个阵列之间的互相关DOA矩阵法,称之为UN-DOAa-ESPRIT算法。该算法可以同时估计目标信号的频率和两个基地(即两个阵列天线)方位角。所估计的参数自动配对,不需要额外的配对运算,而且在不知道的相关噪声环境下同样可以有效地进行估计。数值仿真结果证明了算法的有效性。