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 of arrival, DOA)估计。首先，提出一种通过插值拟合思想将抛面共形阵带有极化参数的阵列流形拟合成无极化参数的阵列流形, 然后合理选择子阵对, 再利用旋转不变技术估计信号参数(estimation of signal parameters via rotational invariance techniques, ESPRIT)方法实现盲极化的DOA估计, 同时给出了经过插值拟合后的克拉美罗边界(Cramer-Rao bound, CRB)。最后仿真验证了方法的有效性。     

椭圆极化前馈抛物面天线的焦场分析

在大型反射面天线中,研究焦面场的分布对于合理设计与配置馈源或馈源阵列具有指导意义。采用物理光学法,推导了平面入射波为椭圆极化、斜入射时,前馈抛物面天线的焦平面、及与焦面平行的平面上的电场计算公式。并以我国计划建造的500 m口径球面反射天文望远镜(FAST)为实例,计算了其焦面场并得到结论:入射波的极化方式主要影响焦场的极化,而对场强分布影响不大。     

水声二维方向角估计降维算法及其仿真分析

为减少水声二维角估计时波束形成的运算量,基于十字阵采取降维措施,提出一种二维方向角估计的新方法.首先,根据十字阵的阵形结构,由横纵两直线阵列分别进行一维DOA估计;其次,利用十字阵阵列流形和直线阵流形的关系,通过参数换算给出目标的二维DOA估计.计算机仿真验证了此算法的有效性,并着重分析了幅相误差对此方法的影响,提出多目标源时采用功率谱强度来匹配角度的方法.     

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。     

变形双射面天线的研究

本文用天线的接收观点推导出变形双反射面天线的焦面场、交叉极化、“和”波束效率、“差”波束斜率的表达式。这些表达式均与反射面的形状有关,从而为分析和综合变形双反射面天线提供了基本公式。     

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。     

基于特殊阵列的相干信源二维测向新方法

基于特殊天线阵列,提出了一种有相干源存在情况下的二维波达方向(DOA)估计的新方法。该方法利用天线阵列结构的特点来构建一个特殊的协方差矩阵,再根据2-D ESPRIT方法实现二维DOA估计。该方法不需采用空间平滑技术,也不需谱峰搜索,而且参数可以实现自动配对。最后计算机仿真验证了该方法的有效性。     

抛物面天线小形变赋形及波束重构方法

针对星载抛物面天线波束大角度重构实现方法复杂及天线在轨赋形难度大的问题,提出了一种基于馈源纵向偏焦及多参数联合优化的波束重构方法。天线的馈源阵列作纵向偏焦,采用Zernike多项式拟合抛物面并提取多项式系数作为优化变量,运用粒子群算法对多项式系数、馈源阵的幅度和相位3类参数进行联合优化。以赋形反射面算例和波束重构算例验证方法的有效性。仿真结果表明，提出的方法简单易操作,可获得较小的反射面形变量,有效降低了抛物面在轨赋形难度,并可使波束重构得以灵活实现。     

基于TLS-CS的外辐射源雷达超分辨DOA估计方法

针对外辐射源雷达中，传统基于压缩感知（compressed sensing，CS）的超分辨波达方向（direction of arriving，DOA）估计方法在阵列天线存在幅相误差时测角精度差和目标分辨性能低的问题，提出一种基于总体最小二乘（total least squares，TLS）-CS的超分辨DOA估计方法。首先，通过奇异值分解方法求解TLS信号模型来修正阵列天线的幅相误差；然后利用贪婪迭代追踪算法进行CS稀疏重构得到目标的方位信息。仿真分析表明，当阵列天线存在幅相误差时，本文所提方法具有良好的超分辨DOA估计性能。     

独立分量分析联合最小二乘的DOA估计

研究了线性均匀阵列的信号波达方向(direction of arrival, DOA)估计问题。提出了一种基于独立分量分析(independent component analysis, ICA)联合最小二乘(least square, LS)处理的DOA估计新方法。通过天线阵列因子的虚部,建立新的信号接收模型,并以此进行ICA应用的可行性分析,将获取源信号的幅值转化为LS问题进行求解。设计了方法的实现步骤,推导了新方法用于DOA估计的角度公式,指出天线阵元间距应满足的条件,在提高精度方面可采用细估计对粗估计的更新来实现。仿真表明,所提方法具有较好的低信噪比性能、角度分辨力较高以及所需数据长度较短,为DOA估计问题提供了一种新的解决方式。     

Direction finding of coexisted independent and coherent signals using electromagnetic vector sensor

The existing direction of arrival (DOA) estimation algorithms based on the electromagnetic vector sensors array barely deal with the coexisting of independent and coherent signals. A two-dimensional direction finding method using an L-shape electromagnetic vector sensors array is proposed. According to this method, the DOAs of the independent signals and the coherent signals are estimated separately, so that the array aperture can be exploited sufficiently. Firstly, the DOAs of the independent signals are estimated by the estimation of signal parameters via rotational invariance techniques, and the influence of the coherent signals can be eliminated by utilizing the property of the coherent signals. Then the data covariance matrix containing the information of the coherent signals only is obtained by exploiting the Toeplitz property of the independent signals, and an improved polarimetric angular smoothing technique is proposed to de-correlate the coherent signals. This new method is more practical in actual signal environment than common DOA estimation algorithms and can expand the array aperture. Simulation results are presented to show the estimating performance of the proposed method.     

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。     

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。     

极化域DOA估计与阵元姿态位置误差自校正

极化阵列波达方向估计的多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法可以利用数据的多线性关系减少需搜索参数,适用于跳频、宽带信号。电磁矢量传感器在空间单一位置接收的完备电磁信息,可以转化为任意姿态下接收信号。无需专用校正信号源,利用系统使用期间获得的参照信号,可得到各传感器位置误差参数。仿真实验表明,该方法可实现极化阵列阵元六维空间参数误差自动校正。     

一种非理想阵列的快速宽带信号方位估计算法

针对宽带信号方向估计算法需要进行初次估计和进行多次奇异值分解的问题,提出了在传感器阵列存在误差的情况下,基于Prony-Lanczos方法的快速宽带信号方位估计算法。方法将接收信号转换到频率域内,分离阵列流形中信号方向和阵列参数;其次,在考虑阵列互耦的情况下,采用快速奇异值分解的方法求取奇异向量,并利用奇异向量构造聚焦矩阵;最后,利用聚焦求和窄带方位估计对宽带信号进行方法估计。仿真试验表明,存在阵列误差的情况下,本算法具有较好的分辨率和较低的计算复杂度和鲁棒性。     

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...     

ULA中基于LS-ICA的短时高效DOA估计

研究了均匀线阵(uniform linear array, ULA)的波达方向(direction of arrival,DOA)估计问题,提出了一种能充分利用阵列结构上来波数据的信号处理方法进行角度估计。所提方法的关键是采用天线阵列因子的实部来构造新的信号接收模型,进而通过独立分量分析(independent component analysis,ICA)对接收信号进行盲分离,用最小二乘(least square,LS)法求解入射信号的角度,同时给出了天线阵元间距应满足的条件。仿真表明,与多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)方法相比,本文方法能够适应阵元间距的变化,在低信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)时估计性能以及角度分辨力均较优,通过一步粗估计就可获得较高精度且具有实时性,均方根误差(root mean square error,RMSE)向克拉美-罗界(Cramer-Rao bound,CRB)的逼近程度也说明了新方法的优势,此外还可以采用细估计来提高估计精度。     

基于均匀圆阵时频干涉仪的LFM信号二维测向算法

提出了一种基于均匀圆阵时频干涉仪的线性调频(linear frequency modulation, LFM)信号二维波达方向估计算法。首先利用LFM信号时频聚集性非常好的特点,对阵元的输出进行互维格纳〖CD*2〗威尔分布(Wigner-Ville distribution, WVD)计算,然后提取互WVD时频冲激点的相位,从而得到包含信号到达角的方程组,解算出信号的到达角。通过选取不同的阵元对组,采用模糊数搜索的算法进行解模糊运算,最终完成信号到达角的估计,仿真实验验证了算法的有效性。     

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。