柱面共形阵列天线盲极化2D DOA 估计

针对柱面共形阵列天线的DOA估计问题,充分利用柱面载体的单曲率特性,通过合理的阵元设置,基于子空间原理,提出了盲极化2DDOA估计算法。首先,利用一条母线上的阵元构成子阵1,基于ESPRIT算法,实现信源俯仰角估计。然后,利用剩余阵元构成子阵2,结合子空间原理以及俯仰角估计值,通过一维参数搜索完成方位角估计,并实现了俯仰角与方位角的自动配对。该算法在不需要信源极化状态与阵元方向图任何信息的情况下进行二维来波方向估计,估计精度高、分辨力强。同时,所提算法不需要额外的参数配对,简化了估计方法的步骤,计算量小,易于实现。在不同信噪比、快拍数条件下的计算机Monte-Carlo仿真实验表明,所提算法可有效地解决共形阵DOA估计问题。     

柱面共形阵列DOA与极化参数高效联合估计算法

针对共形阵列天线信源方位与极化状态联合估计算法计算量大的问题,给出了一种基于多级维纳滤波器前向递推的柱面共形阵列天线信源方位与极化参数高效联合估计算法.新算法推导了柱面共形阵列天线多级维纳滤波器的前向递推.算法以某一期望信号的训练信号为已知条件,通过多级维纳滤波器的前向递推,来实现信号子空间和噪声子空间的快速估计,避免了协方差矩阵估计与特征值分解,大大减少了已有联合估计算法的运算量,使计算量由原来的O(N3+N2L)降低到O(N2L).仿真实验表明:算法在降低算法复杂度的同时,可保证算法的估计精度,在信噪比大于10 dB时,与已有算法具有近似相同的估计精度,证明了算法的有效性.     

锥面共形阵列天线实值盲极化DOA估计方法

将快拍数据协方差矩阵分裂思想引入到锥面共形阵列天线的测向中，提出了一种高效的锥面共形阵列盲极化波达方向(DOA)估计方法。该方法将子空间估计过程进行了实值化处理，通过子阵分割解决了协方差矩阵分裂引起的“镜像模糊”问题，同时，对参数估计的理论性能界进行了分析，推导了实值盲极化DOA估计的克拉美-罗界，并讨论了算法复杂度改善情况，在保证DOA估计精度的前提下有效降低了算法复杂度。仿真实验表明，所提算法在信噪比为10 dB时，估计精度与已有盲极化复值算法基本一致，而运算量仅为原算法的60%～70%,证明了算法的有效性。     

基于MUSIC算法的圆柱共形阵DOA估计

柱面共形阵由于其载体曲率的影响,导致在利用经典MUSIC(Multiple Signal Classification)算法进行DOA(Direction-of-Arrival)估计时,导向矢量与噪声子空间不正交,算法性能严重下降甚至失效。在考虑载体遮挡效应的同时,结合阵元的方向性,通过对导向矢量进行重构,解决了导向矢量与噪声子空间不正交这一问题。对比子阵分割MUSIC算法,进行了Monte Carlo仿真验证,分析了有向阵元MUSIC算法的估计性能。最后以多层圆柱阵为例对4个从不同方向入射的信源进行了DOA估计仿真验证。仿真结果表明：该方法具有分辨力高,估计精度高的优点,证明了该方法的有效性和高估计性能。     

基于旋转不变子空间原理的共形阵列DOA与极化状态联合估计

利用交叉电偶极子天线单元在锥面共形载体上构造极化敏感阵列,推导并建立了其快拍数据模型.在此基础上,利用锥面共形载体的单曲率特性构造满足旋转不变关系的成对子阵,根据旋转不变子空间思想提出一种信源方位和极化参数的联合估计算法.Monte Carlo仿真实验表明,该算法能够很好地解决锥面共形阵列应用中的多参数联合估计问题.
     

宽带共形阵列信源方位与极化联合估计算法

针对共形阵列天线的宽带独立信源方位估计问题,给出了一种信源方位与极化参数的联合估计算法.首先通过短时傅里叶变换(STFT),将宽带信号划分为多个窄子带信号,然后延时接收信号,构造满足旋转变换关系的成对快拍数据,从而估计出不同子带的信号流型矩阵.在此基础上,利用各子带间的频率差异性,实现信源方位与极化参数的联合估计.所提算法适用于任意共形载体,无需参数搜索和配对,可完成二维波达方向和极化参数的联合估计,极大地降低了估计算法复杂度,具有较强的普适性与工程实现价值.计算机仿真实验验证了算法的有效性.     

L波段圆极化弹载共形微带天线阵列的设计

以工作频率为1.575GHz,4单元圆极化共形微带天线阵为研究对象,设计出了与馈电网络为一体、具有圆极化特性的微带天线阵,从而解决了共形圆极化微带天线阵馈电网络较为复杂、工程实现较为困难这一问题。实验结果表明该天线阵具有良好的圆极化特性,进而说明了该方法是有效可行的。     

关于几种DOA估计算法的性能分析

本文介绍了Bartlett、Gapon和Music三种波束形成算法的性能.仿真结果证明了在其它条件相同的情况下,Music算法的性能最优.     

关于几种DOA估计算法的性能分析

本文介绍了Bartlett、Gapon和Music三种波束形成算法的性能。仿真结果证明了在其它条件相同的情况下Music算法的性能最优。     

阵列信号处理中DOA估计的误差分析

多重信号分类法(即MUSIC算法)具有很高的分辨力、估计精度及稳定性,在阵列信号处理中对DOA(direction of arrival)的估计也一直是人们研究的热点。通过对MUSIC算法中影响DOA估计的误差因素进行分析和研究,讨论MUSIC算法的估计性能。理论分析和仿真结果表明,对非相关或相干信号,MUSIC算法是一种有效的测量目标方位角的方法。     

柱面共形蝶形微带天线

研究了共形于小曲率半径圆柱体的蝶形微带天线，首先计算了平面蝶形微带天线，然后对不同圆柱半径下天线的反射损耗和方向图进行了仿真，与文献结果进行了比较，验证了程序的有效性。表明，当圆柱半径较小于一个波长时，随着圆柱半径的减小，天线谐振频率有所下降，阻抗带宽有所减小，而且方向图有较大变化。     

基于遗传算法的圆柱共形微带天线阵的综合

针对基于梯度信息的经典阵列天线的综合方法一般不能直接应用于共形天线阵的综合,文章采用遗传算法,以圆柱共形微带天线阵为例,进行了共形阵波束形成的研究。提出了根据目标方向图,通过构造特殊适应度函数的方法达到优化目标。计算机仿真结果表明,遗传算法对共形天线阵方向图的灵活控制简便有效。     

平面阵列的半实值MUSIC波达方向估计算法

针对二维波达方向(DOA)估计算法运算量大的问题,基于平面阵列提出一种优化后的半实值MUSIC算法,将问题转化为对目标与x轴、y轴的2个夹角的估计,首先提取接收信号协方差矩阵的实部,并对其特征值分解得到噪声子空间;利用Kronecker积降维得到搜索区域减半的MUSIC谱,估计入射方向与x轴夹角;接着利用最小二乘法得到目标与y轴夹角的估计值;最后根据角度的对应关系方程求得二维DOA的估计值。仿真结果表明,该算法在保证精度的同时显著减小了运算量,且算法估计性能与常规MUSIC算法相当。     

阵列天线MC-CDMA系统用户波达方向估计

提出了一种阵列天线MC-CDMA系统用户波达方向估计算法.该算法首先利用MC-CDMA系统用户扩频码的正交性、子载波频域分集性,进行用户信号的分离、多址干扰的抑制和用户信号的增强,然后再通过传统波达方向估计的子空间算法实现用户信号波达方向的估计.仿真结果显示所提出算法在估计阵列天线MC-CDMA系统用户波达方向时,波达角估计误差很小,表明了算法的有效性.