基于频域稀疏压缩感知的雷达目标三维散射中心反演方法

基于平面阵列的微波天线结构可以获取多视角下的目标散射中心三维分布。针对平面阵列稀疏分布导致的目标成像及散射中心反演精度较差的问题, 设计了一种基于组合巴克码的稀疏孔径分布方式。在此基础上, 利用稀疏孔径回波和频域主成分分析得到参考复数信号。利用该参考复数信号对原始回波进行干涉处理, 获得回波频谱的稀疏表征方式。在频域建立基于压缩感知的目标散射中心三维分布模型并进行优化求解, 得到重构后的目标三维频谱, 并逆变换至空间域, 可实现目标散射中心幅度及三维位置重建。暗室试验数据处理结果表明, 所提方法在X波段和稀疏采样率为50%的条件下, 目标散射中心幅度及三维位置反演精度均优于90%。     

非均匀噪声背景下的欠定DOA估计方法

针对非均匀噪声背景下欠定波达方向(direction of arrival, DOA)估计问题,结合互质阵列的结构优势,提出了基于全变分范数最小化的DOA估计方法。首先利用连续差联合阵列与连续波程差一一对应的特性,构造出新的阵列接收数据,阵列孔径得到扩展;然后将其转化为一个联合优化问题,在代价函数中利用全变分范数和L₁范数惩罚项分别对角度的稀疏性和噪声项进行约束;最后通过求解相应的凸优化问题以及多项式求根得到DOA的高精度估计。与现有方法相比,所提方法不仅无需进行预白化处理,而且考虑了连续角度域内的所有角度信息而不是对角度域进行离散化,有效避免了模型失配对估计性能的影响,提高了估计精度和分辨率。仿真实验验证了所提方法的有效性与优越性。     

矩形平面稀布阵旁瓣电平的免疫算法优化

首次采用免疫算法对稀疏阵列的方向图综合问题进行了研究。针对矩形平面稀布阵的结构特点,推导了克罗内克积形式的位置阵列因子这一新参数,减少了运算量,提高了运算速度;并对免疫算法进行了改进,通过采用自适应克隆和高斯变异等操作克服算法搜索的盲目性,提高了算法的搜索效率。针对阵元位置分布和激励幅度的特点依次应用二进制免疫算法和实数免疫算法来优化矩形平面稀疏阵列的旁瓣电平,表明了免疫算法的灵活性和有效性;采用免疫算法的优化结果要明显优于采用基本遗传算法的,表明了免疫算法具有更好的全局收敛特性。     

稀疏阵列的鲁棒矩阵填充DOA估计算法

稀疏阵列布阵灵活,增大阵列孔径的同时还能减少阵元间耦合,但基于稀疏阵列的传统波达方向估计会导致角度模糊混叠,带来估计精度差和稳健性不足的问题。针对以上问题,提出一种适用于稀疏阵列波达方向估计的加权截断奇异值投影(weighted truncated singular value projection, WT-SVP)的鲁棒矩阵填充算法。在填充迭代过程中根据奇异值的大小分配权重,突出大奇异值包含的阵列信息,减少小奇异值中不必要的噪声信息,从而优化传统奇异值投影算法。该算法可以实现稀疏阵列的孔洞信息恢复,对不连续阵元充分利用,同时WT-SVP填充算法实现了稀疏阵列波达方向估计的高精度、高分辨以及在低信噪比、低快拍时的高鲁棒性。     

基于L型级联互素阵列的多目标源载频和到达角联合估计

随着通信频段的不断拓展，受到Nyquist意义下的阵列间隔和采样频率的限制，多带信号载频和到达角的联合估计难度急剧增大。为突破该瓶颈，设计了一种基于L型级联互素阵列的空时欠采样接收结构，并结合伪噪声空间重构、信源相关性配对，提出了一种全解析的载频和到达角的配对和无模糊联合估计方法。得益于稀疏阵列和时域欠采样，所提结构有效增大了阵列孔径并降低了采样成本。仿真实验证明了所提载频和到达角联合估计方法在较低快拍数和信噪比的条件下，可取得较高的估计精度。     

阵列声强器及其应用

声矢量传感器能够同时拾取空间同一点的声压振速信息,可以进行声场声强测量.据此提出了阵列声强器的概念.即当声矢量传感器成阵时,在波束域进行声强处理,以获得目标的方位信息.当空间高度欠采样时,声矢量传感器阵将产生栅瓣模糊,利用阵列声强器获得的方位信息可以抑制稀疏阵的栅瓣模糊,使得声矢量传感器阵在不增加阵元个数的前提下增大了阵列孔径,从而提高了方位分辨力.对阵列声强器去模糊性能进行了理论分析,仿真结果表明了所提算法的有效性.     

星载GMTI稀疏阵雷达的STAP研究

针对稀疏阵的欠采样会引起动目标检测盲区的问题,基于星载GMTI(ground moving targets indica-tion)稀疏线阵雷达,分析了多载频稀疏阵雷达的系统模型和空时自适应处理(space time adaptive processing,STAP)的基本原理,考虑了非周期阵列对减少盲区的作用。仿真结果表明采用多载频模式可有效改善稀疏引起的动目标检测盲区。     

一类互注入锁相耦合振荡器阵列的局部稳定性分析及其应用

提出了一类任意拓扑结构的互注入锁相耦合振荡器阵列的数学描述方法,分析了阵列在同步解附近的稳定性,得到了阵列的同步和稳定条件。利用推导得到的阵列相位分布控制方法和稳定性条件,实现了矩形结构阵列的不对称副瓣波束以及菱形结构阵列的平面相位分布,并给出了仿真结果。     

基于多任务学习方向图可重构稀疏阵列天线设计

方向图可重构天线能够根据实际需要实时改变阵列天线的方向图,稀疏天线阵在满足方向图要求的前提下可以有效降低天线设计的复杂度。提出了一种基于多任务学习的方向图可重构稀疏阵列天线设计方法。将稀疏阵列优化设计及其方向图综合问题转换成为稀疏矩阵的线性回归问题,利用多任务学习能同时对多个相关任务优化学习的特性,建立了多个方向图联合赋形的多任务学习模型。通过迭代收缩阈值的方法,对多任务学习问题进行优化求解,使得阵列天线能够使用更少的阵元实现多个方向图的重构。仿真结果表明,该方法可以生成相同阵列结构的稀布天线阵,并通过动态改变其权值向量,实现多个方向图的精确赋形。     

MIMO雷达稀疏阵列优化设计方法

针对运动平台多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达应用中无法进行规则稀疏布阵, 传统的稀疏阵优化设计方法优化对象单一的问题, 提出一种利用多目标进化算法(multi-objective evolutionary algorithm, MOEA)进行阵列结构优化的方法。将MIMO雷达接收端的收发联合和差波束的旁瓣电平为优化目标, 使系统具有尽可能好的和差波束旁瓣抑制性能。仿真结果表明, 基于Pareto秩排序的MOEA的MIMO雷达稀疏阵优化设计可以使系统多种性能得到提升。     

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。     

基于二次编码的MIMO雷达阵列稀布与天线综合

研究MIMO雷达在阵元数有限、阵列孔径有限、水平维和垂直维分别存在最小阵元间距等约束条件下的天线方向图综合问题。MIMO雷达采用稀布天线,为了降低旁瓣电平,天线综合过程中同时考虑发射方向图和接收方向图的影响,将阵元间距的稀疏约束从规则栅格扩展为仅有两维坐标的约束,提出采用二次编码的改进遗传算法,有效地解决了MIMO雷达天线方向图综合中低旁瓣电平设计问题。结合某工程要求给出了某MIMO雷达天线阵优化结果。仿真结果证实了方法的有效性。     

共置天线的分布式相参MIMO雷达布阵优化研究

多输入多输出（multiple-input multiple-output, MIMO）雷达与传统相控阵雷达相比,其最大优势在于由天线孔径空间卷积带来的更高的角度分辨力。将多部X波段相控阵雷达组成共置天线的分布式相参MIMO雷达可以实现更窄的波束宽度,但随之而来的是严重的栅副瓣问题。以降低MIMO雷达稀布阵旁瓣电平为目标,对共置天线的分布式相参MIMO雷达阵地布置进行优化。仿真试验结果显示粒子群算法应用到该最大最小问题是有效和稳健的。     

毫米波FPA成像系统馈源天线研究

毫米波焦平面阵列（focal plane array,FPA）成像系统中,馈源天线的排列密度是决定系统空间采样率的主要因素。提出了一种新型结构的介质棒天线,相对于其他馈源天线,它具有宽频带、低副瓣、低互耦和低交叉极化,通过改变长度而不是横截面来改变天线增益等优点,易于排成紧密的馈源阵列,以更低的溢出损耗实现对透镜或反射面天线的有效照射。通过详细的理论分析、仿真和优化设计,研制了介质棒天线及其阵列并将其应用于毫米波FPA成像系统中。该系统可用于探测人体隐匿物品,成像效果较好。     

稀疏阵列方向调制信号综合算法

方向调制技术是近年来物理层安全通信领域研究的热点之一。现有的研究都是采用均匀相控阵根据应用场景性能要求的不同来研究方向调制信号的综合算法,不同场景性能要求下综合算法不具有通用性。针对这一问题提出了一种基于稀疏阵列的方向调制信号综合算法,算法中首先利用前向后向矩阵束方法求解稀疏阵列的阵元位置,然后针对方向调制信号应用场景性能要求建立相应的优化问题,通过优化问题中的目标函数和约束条件将不同的性能要求统一到一个优化问题中求解稀疏阵元对应的激励。仿真结果表明所提的基于稀疏阵列的方向调制信号综合算法相比于均匀阵列的方向调制信号综合算法能够更好地适应不同场景性能要求下方向调制信号发射机的设计。     

利用贝叶斯决策的GBAS保护级完好性风险分配

完好性风险是描述导航系统完好性重要指标之一。美国航空无线电技术委员会(Radio Technical Commission for Aeronautics, RTCA)在其标准DO-245A中提到,可依据Ⅰ类陆基增强系统(groud-based augmentation system, GBAS)地面基准站中的基准台数将保护级完好性风险分配于H₀和H₁假设,用于计算漏检乘积因子和GBAS保护级。此方法未能依据基准台故障情况分配完好性风险概率,导致保护级无法较准确地反映GBAS位置误差。本文利用Bayesian决策,基于最小总错误率准则重新分配H₀和H₁假设下的完好性风险概率。仿真分析了不同基准台数以及不同误差分布下完好性风险概率的分配,并计算了漏检乘积因子和垂直保护级,结果表明在基准台数大于2以及存在零均值或非零均值高斯分布的垂直位置误差时,基于Bayesian决策的完好性分配算法降低了保护级数值。理论分析和仿真实验表明,基于最小总错误率准则重新分配H₀和H₁假设下的完好性风险概率,减小了完好性风险分配的错误率,使保护级紧致地包络实际定位误差。     

基于稀疏重构的L型阵列MIMO雷达降维DOA估计

针对L型阵列多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)雷达二维空间角估计问题,提出一种基于协方差矩阵联合稀疏重构的降维波达方向(direction of arrival,DOA)估计算法。该算法根据L型阵列MIMO雷达联合流型矢量的特点,通过降维矩阵的设计及回波数据的降维变换,最大程度地去除了所有的冗余数据;通过协方差矩阵联合构造稀疏线性模型,将2维角参量空间映射到1维空间,极大降低字典长度和求解复杂度的同时,不牺牲阵列孔径,实现了二维空间角度的有效估计和参数的自动配对。理论分析与实验仿真表明:与RD_MUSIC算法相比,本文降维处理有效提高阵元利用率的同时,最大程度地降低了回波数据的维数;与传统子空间类算法相比,基于协方差矩阵联合构造的稀疏线性模型充分利用了阵列孔径,无需预先估计目标数目,参数估计性能在低信噪比及小快拍数据长度下优势明显。最后,仿真结果验证了本文理论分析的正确性和算法的有效性。     

基于协方差矩阵重构的单基地MIMO阵列无网格DOA估计方法

提出了一种单基地多输入多输出(multiple-input multiple-output, MIMO)阵列中的协方差矩阵重构的无网格波达方向(direction-of-arrival, DOA)估计方法。该方法通过降维处理将MIMO阵列等效为信噪比(signal-to-noise ratio, SNR)提升的均匀线列阵,将目标方位估计问题转化为混合范数最小化(mixed norm minimization, MixNM)稀疏信号重构问题。进一步给出了与该稀疏重构问题等价的基于网格的凸优化问题,并模型化为半定规划来求解。为了解决网格大小影响估计性能的问题,利用了等价均匀线列阵的托普利兹结构,模型化为半定规划问题来重构无噪声协方差矩阵,最后通过范德蒙分解来估计目标方位。与传统的基于MixNM方位估计方法相比,该方法减少了优化变量个数。与其他离网格方法相比,该方法估计精度不受网格大小的影响,且能够估计相干源目标。实验仿真验证了该方法的有效性。