空间交叉阵被动声定位算法及其性能分析

线性声阵被动目标定位方法无法准确确定方向,而平面十字交叉声阵被动目标定位虽然可以基本确定目标的方位角和俯仰角,但定位精度较低,而且当目标的俯仰角较大时,误差越来越大。研究了空间七元交叉阵的目标被动声定位算法及其性能。分别就目标测向和测距的精度进行了理论分析和计算,讨论了阵列尺寸和时延估计等诸因素对空间七元阵定位性能的影响,而且提出了简化的空间五元声阵定位方法。实验结果显示提高了俯仰角的定位精度,尤其在大俯仰角情况下的方向定位更精确。对空中和水下的运动目标被动声定位的实际工程应用有重要的参考意义。     

基于均匀圆阵伪协方差矩阵的单快拍测向方法

传统的单快拍测向算法只适用于具有Vandermonde形式的阵列流型, 均匀圆阵的阵列流型不具有Vandermonde矩阵结构, 因此大部分基于线阵的伪协方差矩阵的构造方法无法直接适用于均匀圆阵。针对该问题, 从侦察方的角度对波达方向(direction of arrival, DOA)估计算法进行了研究, 改进了伪协方差矩阵的构造方法, 提出了一种基于均匀圆阵的单快拍测向算法。通过与模式空间前后向平滑(mode forward-backward spatial smoothing, MODE-FBSS)算法的对比仿真, 验证了算法的有效性, 证实了所提方法的性能优于MODE-FBSS算法。     

基于阵列基线旋转的多目标DOA估计算法

传统均匀圆阵波达方向(direction of arrival, DOA)估计算法要求天线数目多于目标数量,易受阵列的通道不一致性影响。针对此问题,引入阵列基线旋转这一思想对多目标进行测向。通过旋转两天线阵列基线,并以固定的时间延迟对阵元的接收数据进行采样,相当于利用有限的两个阵元对目标进行多位置观测,增加了阵元的利用率,提高了DOA估计的测向精度。计算机仿真实验表明,该算法采用两阵元就可以实现多目标测向,其测向性能与基于均匀5元圆阵的传统多重信号分类算法相当,具有对多通道间相位不一致鲁棒性强的优点。     

圆柱极化敏感阵列降维插值角度估计方法

圆柱极化敏感阵列可直接利用同一母线上的阵列数据估计目标的俯仰角，但是在估计方位角时面临未知极化的影响。对此，提出一种降维插值方法，解决圆柱极化敏感阵列在未知极化下的二维波达方向(two-dimensional direction-of-arrival, 2D-DOA)估计问题。首先通过母线阵列的旋转不变性估计俯仰角，然后利用估计的俯仰角降维设计插值方法的感兴趣范围(range of interest, ROI),最后利用降维插值方法得到对应的方位角估计值。圆柱天线阵的每个阵元只需由一个电偶极子构成，有效降低了系统运算负担和阵元间的互耦效应。数值实验验证了所提方法的2D-DOA估计性能。     

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。     

模拟鉴相圆阵干涉仪测向性能的提高及其验证

模拟鉴相圆阵干涉仪相对于数字鉴相需要较高的信噪比,故其测向性能即解模糊概率和测向精度较低。针对这一问题提出两种提高其测向性能的方法,分别为改进型相位积累法和最优基线法。改进型相位积累法用于提高解模糊概率和测向精度,解决了因模拟鉴相特有的±π附近的相位跳变性造成的传统积累错误的问题。最优基线法以某一基线组合对应的方位角为参考输出测向精度最高的基线组合对应的方位角和俯仰角,用于提高测向精度。两种方法可组合使用。仿真和实测结果均表明了这两种方法的有效性和正确性。     

基于相位差的均匀圆阵DOA估计新方法

根据均匀圆阵阵列结构的特点,提出一种利用相邻阵元间相位差进行二维波达方向(direction of arrival, DOA)估计的方法。分析了均匀圆阵相邻阵元间接收信号相位差的变化规律,得出了其与入射信号的方位角和俯仰角的对应关系,在此基础上推导出入射信号方位角和俯仰角的闭式解。同时,针对相位差测量中存在相位模糊的问题,提出一种循环搜索算法有效地实现了相位差的解模糊,极大地提高了利用相位差进行DOA估计的稳健性和适用范围。理论分析和仿真结果表明,该二维DOA估计方法可以在存在相位模糊的情况下稳健有效地工作。     

均匀圆阵相干信源二维波达方向估计

提出一种基于弹载双均匀圆阵（uniform circular array, UCA）的相干信源二维波达方向（direction of arrival, DOA）估计算法。算法首先沿轴向对阵列进行虚拟平移,利用空间平滑技术处理数据以恢复协方差矩阵的秩,实现相干信号解相干,再依据轴向双圆阵列的结构特点构造波达方向矩阵,对波达方向矩阵进行特征值分解可得到包含俯仰角信息的特征值和包含俯仰角信息与方位角信息的特征矢量,完成相干信源DOA估计。算法将波达方向矩阵法引入均匀圆阵,估计参数自动配对,同时避免了常规算法的二维谱峰搜索,实时性好。仿真结果表明,与矩阵重构的均匀圆阵旋转不变子空间（uniform circular array estimation of signal parameters via rotational invariance techniques, UCA-ESPRIT）算法相比,本文算法计算量较小,分辨率高。     

宽带LFM信号的压缩感知测向算法

在采用均匀圆阵对宽带线性调频(linear frequency modulation, LFM)信号进行测向时,由于满足奈奎斯特采样所需采样数据量很大,加重了实时处理系统负担。针对这一问题,在小孔径圆阵环境下提出并构建了基于压缩感知理论的时差测向模型,以较少的观测点实现了信号的波达方向估计。研究结果表明,应用所提的基于压缩感知的分数时延估计法对宽带LFM信号测向时,能够获得与分数时延估计测向算法相似的测向精度,并且大量减少了数据的运算量,提高了算法的时间效率。     

基于均匀圆阵模式空间和多重旋转不变子空间算法的完备二维DOA估计算法

为了在低运算量下提高均匀圆阵中二维测角的精度,提出一种基于圆阵模式空间和多重旋转不变子空间算法的二维波达方向估计算法。首先利用模式空间算法将均匀圆阵等效为虚拟均匀线阵,并利用贝塞尔函数的递推性质推导此种情况下阵列的旋转不变特性。然后根据虚拟线阵的结构提出一种简便有效的子阵划分办法,在此基础上得出阵列的多重旋转不变方程,并利用多重最小二乘准则得出其完备解,从而完成对信号二维到达角的估计,仿真实验验证了算法的有效性。     

对MIMO雷达参数的侦察估计及性能分析

针对多输入多输出(multiple input and multiple output, MIMO)雷达的侦察对抗问题,基于被动合成阵列技术构建了对MIMO雷达方位、辐射频率联合侦察估计的信号模型,通过多次不同速度联合谱估计算法实现了对MIMO雷达方位、频率的无模糊估计。此外,推导了多辐射源条件下方位与频率联合侦察估计的克拉美〖CD*2〗罗界(Cramer Rao bound, CRB)。频率已知条件下推导了对单部阵列雷达方位侦察估计的CRB表达式,并进一步分别给出了对MIMO雷达和相控阵雷达进行侦察估计的CRB闭解式,对比分析了两种体制下方位侦察估计的性能。理论分析与仿真实验表明:信号频率未知条件下,所提算法能够实现对MIMO雷达方位、频率的无模糊估计,侦察估计精度随着信噪比以及不同速度联合估计次数的增大趋近于CRB;信号频率已知条件下,对单部相控阵雷达和MIMO雷达方位侦察估计性能之比仅与相控阵雷达发射波束方向增益以及阵元个数有关。最后,仿真实验结果验证了本文理论分析的正确性和方法的有效性。     

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 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。     

互耦误差下MIMO雷达低仰角估计方法

针对互耦误差下多输入多输出（multiple input multiple output, MIMO）雷达的低仰角估计的问题,提出一种目标角度估计的自校准算法。首先分析了收发阵列同时存在互耦误差时的多径回波信号模型,然后利用均匀线阵互耦矩阵的特点对互耦误差下的阵列导向矢量进行变换,最后基于子空间原理推导出目标角度的搜索函数,同时给出多径衰减系数和收发阵列互耦矩阵的计算表达式。推导了各参数的任意无偏估计的Cramer-Rao界（Cramer-Rao bound, CRB）。算法在未知互耦矩阵和存在相干多径信号的情况下可直接进行参数估计,不需要辅助校准源和迭代处理。仿真结果分析了算法估计性能与信噪比、快拍数的关系并与CRB进行了比较。     

锥面共形阵列天线的极化-DOA估计

由于共形载体曲率的影响,锥面共形阵列中的阵元不仅具有不同指向的方向图,而且具有不同的极化特性,从而使得共形阵列呈现多极化特性。利用锥面共形阵列的多极化特性,针对现有共形阵列下空间超分辨算法对信号极化参数估计缺失这一问题,结合多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)算法实现了入射信号的极化参数与二维波达方向(direction of arrival, DOA)的联合估计。算法对阵列形式无特殊要求,不需要参数配对;在此基础上进一步对算法的估计性能进行了理论分析与推导,给出了算法多参数估计的克拉美-罗边界(Cramer-Rao bound, CRB)。最后通过计算机仿真验证了算法的有效性。     

Angle estimation in bistatic MIMO radar using improved reduced dimension Capon algorithm

This paper discusses the problem of direction of departure (DOD) and direction of arrival(DOA) estimation for a bistatic multiple input multiple output(MIMO) radar,and proposes an improved reduced-dimension Capon algorithm therein.Compared with the reduced-dimension Capon algorithm which requires pair matching between the two-dimensional angle estimation,the proposed algorithm can obtain automatically paired DOD and DOA estimation without debasing the performance of angle estimation in bistatic MIMO radar.Furthermore,the proposed algorithm has a lower complexity than the reduced-dimension Capon algorithm, and it is suitable for non-uniform linear arrays.The complexity of the proposed algorithm is analyzed and the Cramer-Rao bound (CRB) is also derived.Simulation results verify the usefulness of the proposed algorithm.     

基于非均匀线性阵列双远场信源DOA估计的最小分辨率极限

考虑到雷达阵列对多目标的分辨率大小是评价波达方向估计算法性能的重要因素,论文基于非均匀线阵模型从克拉美罗界角度分析了不同信噪比下阵列对两目标的最小分辨率极限。首先推导了关于未知参数(电角度和噪声方差)的双源远场信号模型下非矩阵形式的闭式克拉美罗界解析式。在此基础上,通过建立最小距离分辨率与克拉美罗界之间的关系等式,并用泰勒展开等数学运算做近似处理,推导得到了阵列对两信源在正交和非正交情况下的最小距离分辨率极限公式,并进一步揭示了影响系统分辨率性能的物理因素,蒙特卡罗仿真结果验证了理论推导的正确性。该结论可作为评判非均匀阵列设计和衡量波达方向估计算法性能优劣的重要理论依据。     

一种双L型阵列DOA估计参量的精确配对方法

针对配对算法中可能出现的配对错误及运算量较大的问题,提出一种基于双L型阵列的三角函数配对法。首先用一维波达方向(direction of arrival, DOA)算法得到由仰角和方位角三角函数组成的向量,而后利用双L型的阵形特点和三角函数之间的关系完成配对过程,有效地解决了不同信源之间的仰角和方位角之差较接近时所出现的配对错误。此方法在不依赖于信号形式和一维估计方法的前提下,提高了配对检测概率和估计精度,同时大大降低了运算量。仿真结果证实了算法在配对成功率和估计性能上的提高。     

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。     

基于目标高斯分布的定位系统节点最优部署方法

针对三维空间定位系统中目标位置服从高斯先验分布假设条件下节点最优部署问题,分析了纯方位目标定位算法中估计误差的费希尔信息矩阵,推导出基于目标先验分布的克拉美罗界(Cramer-Rao bound,CRB).为了解决目标位置在任意高斯分布时,协方差矩阵为非对角阵的问题,提出了基于三维坐标旋转的最大后验概率估计方法,将协方...     

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。