基于四阶累积量和时间平滑的相干信号DOA估计

高斯色噪声背景下,针对多径环境下的多用户波达方向（direction of arrival, DOA）估计问题,提出一种联合处理算法。新算法首先利用四阶累积量估计出各个用户的空间特征,然后利用基于时间平滑的多重信号分类 (multiple signal classification,MUSIC)算法实现各用户多径信号的DOA估计。该算法突破了传统空间平滑类算法的局限,对于M元均匀线阵,新算法最多可估计M×(M－1)个DOA,且各DOA与各用户可自动实现配对。计算机仿真结果验证了算法的有效性。     

基于子空间原理的共形阵列多参数联合估计算法

由于共形载体表面曲率变化的影响,共形阵列流形中的信源方位与极化状态产生“耦合”,为多维参数联合估计带来较大难度。针对该问题,利用交叉电偶极子对天线单元在锥面和柱面载体上合理布阵,建立了其快拍数据模型,并提出一种信源方位和极化状态的联合估计算法。算法利用锥面和柱面等单曲率结构的特殊性合理设置坐标系,从而避免了多维角度搜索,有效降低了运算量,并且很容易推广到其他多种单曲率几何结构的共形载体中。Monte Carlo仿真验证了算法的有效性。     

宽带相控阵雷达中波束形成问题的研究

多功能宽带相控阵雷达可以灵活地切换于多种工作模式和实现高分辨成像,成为相控阵雷达发展的重要方向。工作在成像模式时,系统采用具有一定带宽的信号,传统窄带波束形成的方法在宽带相控阵雷达中不再适用。对宽带相控阵雷达中波束形成问题进行了讨论,对波束方向图的畸变给出了定量分析和实验结果。在此基础上,提出了频域宽带波束形成方法中频率柜划分的依据。     

基于加权信号子空间投影的MUSIC改进算法

针对MUSIC算法在小快拍条件下DOA估计时性能降低的缺点,提出采用加权信号子空间投影的方法加以改善。首先对信号子空间进行主特征值倒数加权,并将结果与MUSIC空间谱进行叠加。新方法保持了噪声子空间处理的高分辨力,并通过信号子空间处理提高了对有限数据误差的稳健性。理论和统计性能分析表明其对多目标分辨力优于MUSIC方法,特别是在小快拍条件下表现了良好的性能。     

基于多分类器融合的SAR图像自动目标识别方法

给出一种内存需求小、计算复杂度低且性能较好的合成孔径雷达自动目标识别(SAR ATR)方法。先对原始图像预处理获得目标及阴影,然后提取目标和阴影的形状描述子以及基于极化映射提取目标及阴影的形状特征、目标的强度分布特征,最后基于平均准则融合分类器对目标进行分类。基于美国运动和静止目标获取与识别(MSTAR)计划录取的数据的实验结果表明,所提融合的分类器可获得比单个分类器好的识别性能,并且利用阴影信息可大大提高识别性能。     

阵列通道不一致条件下波达方向估计及其校正

现有的基于特征分解类的角度超分辨算法在理想阵列条件下,其估计性能良好,但当信号模型与实际信号环境不匹配,即存在系统误差时,算法的估计性能会严重下降,甚至失效.针对此问题,提出了一种波达方向估计和通道误差校正的新算法,先对各子阵接收信号预处理,使得通道误差对每个子阵的影响一致,这样阵列旋转因子就与通道误差无关,再利用阵列旋转不变性,实现波达方向估计和阵列通道误差的校正.无需校正源,也不需要知道通道误差的先验信息,无需多维搜索寻优和迭代.理论分析和计算机仿真都表明新算法的优越性.     

基于多载波信号的确定型自适应阵列波束形成方法

确定型波束形成方法利用单次采样数据完成波束形成,不需要信号的统计特性.该类方法在雷达系统中均需要两个步骤:波达方向估计和波束形成.一般为了保证系统稳定性,需要保持一定的主瓣宽度,其代价是牺牲部分波束形成自由度.研究了确定型波束形成算法在多载波扩频通信系统中的应用,提出了利用多载波调制信号的频率分集特性完成波束形成,不需要波达方向估计过程,也不需要牺牲波束形成自由度以保证系统稳定性,同时还获得相干多径合并.给出了相应的仿真实验及相关分析,验证了算法的有效性.     

基于阵列天线的UWB定位方案研究

为实现简单而精确的定位,提出了一种基于阵列天线的超宽带(ultra wideband, UWB)定位方案。在定位源末端设置4根阵元天线,用于检测未知节点发射的UWB信号,各天线接收的信号经统一的中央处理单元,只需单个定位源就能完成未知节点的三维定位。通过UWB多径信号检测算法进行到达时间差(time difference of arrival, TDOA)估计,无需收发两端时钟同步,且避免了使用复杂的波束赋形技术。同时,提出了一种UWB多径信号检测算法,在分析误差模型对定位精度影响的基础上,以IEEE 802.15.4a信道模型的CM1~CM8为依据,对方案进行了误差性能仿真实验。结果表明,所提方案可实现精确定位,误差达厘米级。     

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。     

全极化SAR半实物仿真系统

在微波暗室内构建了一种全极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)半实物仿真系统。系统利用可移动的取样架模拟SAR的飞行轨迹,矢量网络分析仪作为核心仪表放置于取样架上一起运动。矢量网络分析仪的双通道经过扩展端口分别连接到两路垂直和两路水平极化的天线上,在取样架移动的过程中,可一次性获取目标的全极化散射矩阵测试数据。通过改进的滤波〖CD*2〗逆投影算法进行信号处理,获得了目标全极化二维图像。实验给出了L波段和C波段的场景测量及成像结果,通过处理得到的图像分辨率优于0.2 m,并且成像结果与场景的物理特征相一致,验证了该系统的可行性。