提高卫星导航性能的阵列参数估计算法

针对卫星导航信号参数估计性能严重影响导航定位精度,提出了一种利用电磁偶极子对提高信号波达方向和极化参数估计性能的方法。充分利用接收数据协方差矩阵,通过两次特征分解,由特征分解的特征值进行极化参数估计。利用小圆环子阵导向矢量得到波达方向的粗略而无模糊的估计,大圆环子阵导向矢量得到有模糊的估计,通过解模糊得到精确的无模糊的估计,从而大幅提高了到达角的估计精度。比较了单个圆环阵列和同心圆环阵列的参数估计性能,分析了参数估计精度对抗干扰性能的影响,仿真结果表明参数估计精度的提高有效改善了卫星导航抗干扰的性能。     

阵元指向未知条件下的信号波达方向估计

提出了一种适用于阵元指向未知情形的极化敏感阵列信号波达方向(DOA)估计方法。该方法利用降秩准则将信号方向、极化和阵元指向信息进行解耦,通过唯角度参数搜索完成信号DOA估计,避免了复杂的多维寻优。讨论了新方法实现无模糊DOA估计的必要条件,并将其与利用错误指向信息的DOA估计方法进行了性能比较。结果表明:对于阵元指向未知或存在一定误差的场合,该算法的估计性能更优。     

相位干涉仪参差基线解模糊算法研究

针对多基线相位干涉仪测向时存在的相位模糊问题,分析相位差变化值的相位模糊特点,提出一种利用相位干涉仪基线间的参差距离对相位差进行解模糊的方法,讨论正确解模糊的条件、范围以及波达角估计精度与入射角之间的关系,并给出了仿真结果。     

基于极化敏感阵列的高效DOA与极化参数联合估计算法

提出一种基于极化敏感阵列的二维波达方向(DOA)和极化参数联合估计算法.首先建立入射信号模型,然后利用重构的x轴、y轴、z轴阵列导向矢量之间的关系计算出入射信号的DOA和极化参数的无模糊粗估计值;同时根据重构阵列导向矢量内在的旋转不变结构估计出x轴和y轴空间相移因子,得到入射信号的高精度无模糊DOA估计.最后利用粗估计精估计相结合的方式进行解模糊,进而完成DOA估计.算法允许阵元间距大于入射信号的半波长,扩展了有效阵列孔径,提高了算法的测向精度.此外,算法避免了复杂的四维谱峰搜索,具有较低的运算复杂度.仿真实验结果验证了算法的有效性和良好的估计性能.     

圆阵相位干涉仪二维测向解模糊新方法

长短基线结合和模糊角度聚类是圆阵相位干涉仪测向中两种常用的解模糊方法。针对角度聚类解模糊方法存在的不足,在对模糊方向的方向矢量投影在阵列所在平面的分布规律进行分析的基础上,提出一种基于模糊方向矢量投影聚类的解模糊新方法。该方法不但有效地减小了聚类所需的计算复杂度,而且易于选择聚类门限。仿真实验表明,所提出的新方法具有很好的解模糊性能。     

一种多尺度稀疏极化敏感阵列及其DOA估计方法

针对单个电磁矢量传感器(SS-EMVS)的孔径受限和传统稀疏阵列无法提供目标极化信息的问题,结合分离式电磁矢量传感器和稀疏阵列,提出了一种由SS-EMVS组成的多尺度稀疏极化敏感阵列。该阵列的阵列单元为1个完整的分离式电磁矢量传感器,沿y轴分布,整个阵列按阵元间距分为2个均匀子阵,而且这2个阵元间距都可以大于入射信号的半波长,从而构造一个多尺度稀疏极化敏感阵列以得到目标波达方向(DOA)的高精度估计值。该阵列结合了SS-EMVS可降低阵元互耦和稀疏阵列可扩大阵列孔径的优点,提高了目标DOA估计精度的同时降低了阵元互耦,并且对噪声也具备较好的鲁棒性。而在算法上,首先利用矢量叉积算法得到目标方向余弦的低精度无模糊估计值;其次根据2个子阵的空域旋转不变性得到目标方向余弦的高精度模糊估计值,针对这些方向余弦的估计值提出了一种多尺度解模糊算法,可得到目标方向余弦的高精度无模糊估计值;最后经过运算得到目标的高精度DOA的估计结果。仿真结果证明了所提阵列和算法的有效性。该阵列可应用于某些空间受限的实际应用场合中,如安装在飞行器上的传感器阵列,从而发挥电磁矢量传感器的单天线多分量的特点,也可以与MIMO雷达进行结合,借助极化信息提高雷达系统的检测性能和目标二维DOA的估计精度。     

基于多分辨率复合阵列的未知信源数波达方向估计

为解决信源数未知情况下的多分辨率复合阵列波达方向(DOA)估计问题,将未知信源数的相干信号DOA估计算法拓展到多分辨率复合阵列中。本文研究了基于子阵空间谱联合的DOA估计方法,首先构造各个子阵列的托普利兹矩阵,并进行未知信源数的相干信号DOA估计;然后利用多分辨率复合阵互质的特性,构建联合代价函数进行解模糊。针对全范围搜索计算量大的不足,文中提出了单个不模糊区搜索,反推全部模糊角度的改进方案。仿真结果验证了所提方法的有效性,相比于全空间搜索的MUSIC算法和Capon算法,该算法无需信源数先验信息,且在信噪比大于15 dB和快拍数大于300时,其DOA估计的均方根误差仅为传统方法的1/2。     

噪声调幅干扰信号波达方向估计研究

利用噪声调幅干扰信号频谱结构的特殊性,提出基于阵列接收信号载频处频域数据的波达方向估计算法,通过仿真分析表明该算法的角度估计性能明显高于目前广泛采用的比幅比相单脉冲测角法,并且计算量也大大低于传统的波达方向估计算法.     

基于多级维纳滤波器的二维测向算法及DSP实现

为了对辐射源目标进行精确定位,需要对来波信号进行二维到达角估计。将一维MUSIC算法推广到空间阵列可以对辐射源进行二维高精度测向,但由于其需要估计接收数据的协方差矩阵和进行特征分解,因而计算量较大。为了降低MUSIC算法特征分解的计算量,提出一种基于多级维纳滤波器的子空间分解算法,通过多级维纳滤波器的前向递推估计信号子空间和噪声子空间,获得噪声子空间后采用MUSIC算法实现波达方向的估计,该算法不需要估计协方差矩阵和特征分解。应用于空间阵列的二维DOA估计中进行计算机仿真和DSP实现,仿真结果表明该方法有效地降低了计算量、节省了计算时间,且达到了MUSIC算法的估计性能。     

阵元间互耦和幅度/相位失配参数的联合估计

针对阵列信号处理中存在的阵元间互耦和阵元幅度/相位失配的问题,提出了一种适用于任意阵列结构的估计算法。该算法使用一个辅助信号源,从不同方向分时发射信号,发射方向的个数决定于阵列中的阵元个数。算法能够利用信号子空间与噪声子空间的正交特性同时求解阵元间互耦系数和阵元幅度/相位失配参数。计算机仿真实验结果证明了该算法的正确性和有效性。     

单差PPP相位偏差估计方法及有效性分析

针对常规浮点解精密单点定位收敛时间长的问题,分析了PPP模型中模糊度不具备整数性质的原因,采用方向数据统计的计算方法,以单差模糊度为研究对象,对相位偏差进行了建模估计。算例从精密单点定位单差模糊度固定、定位精度以及收敛速度等方面对相位偏差改正的有效性进行了分析,结果表明,经相位偏差改正后的PPP模糊度固定成功率、收敛速度有了明显提高,定位精度较浮点解提高了一个量级。     

基于双通道距离频率干涉相位解运动目标径向速度模糊方法

针对合成孔径雷达/地面动目标检测系统中动目标径向速度估计存在模糊的问题,提出一种基于双通道距离频率干涉相位解模糊的方法。该方法通过构造干涉相位与距离频率的关系,利用干涉相位随距离频率变化的斜率关系实现径向速度无模糊估计。该斜率与相位缠绕无关,所以所提方法具有不受相位缠绕影响的优点。为了减小噪声对径向速度估计的影响,利用最小二乘线性拟合方法估计该斜率。此方法能实现杂波背景和多目标情况下的应用。通过仿真和实测数据处理验证了所提方法的有效性。     

基于MIMO圆阵雷达的二维DOA估计新算法

基于对均匀圆阵导向矢量的分析,将四元均匀圆阵作为多输入多输出(MIMO)雷达的发射阵,通过构造相应的二阶统计量并对其进行联合对角化获得了目标方位角和俯仰角的闭式解,以实现存在角度兼并时目标的二维到达方向(DOA)的估计,并保持原DOA矩阵方法无需二维谱峰搜索和参数配对等优点。仿真结果证明算法正确、可行。     

基于改进遗传算法的波达角估计

利用线阵进行波达角估计的常用方法是长短基线配合测向,但是短基线长度往往达不到理论要求值,必须采用其他手段对测相数据进行处理.将遗传算法引入波达角估计运算,并进行了改进,将各条基线对应的相位差模糊数作为解空间的二进制编码对象,既简单易行,又不会受到二进制编码精度较低的影响.整个算法取得了较好的效果,能够较准确地估计各基线对应的相位差模糊数.     

一种基于稀疏表示的DOA估计新方法

提出了一种基于空间频率稀疏表示的宽带波达方向DOA估计方法。首先利用空间频率构建过完备字典,以代替传统的频率和角度的二维字典,大大缩小了字典长度。然后对接收到的数据进行傅里叶变换,建立稀疏模型进行DOA估计,提高了算法在低信噪比下的性能。经验证,该算法可对宽带范围内的多个窄带信号及宽带信号进行高精度DOA估计,且适用于非相干信号和相干信号。     

基于投影矩阵搜索的相干源DOA估计算法

在强相关或相干信号源环境下，基于子空间分解的高分辨方法无法准确估计信号到达角，而许多传统的解相干方法，如空间平滑法等，会减少阵列的有效孔径，且只适用于具有移不变性的阵列结构。针对相干信源DOA估计问题，提出了一种基于投影矩阵搜索的DOA估计算法。首先根据阵列流型构造噪声子空间的投影矩阵，并将阵列接收信号投影到噪声子空间；然后通过遍历搜索所有可能的投影矩阵获得空间谱，进而得到相干源的DOA估计。该算法能有效进行相干信源DOA估计，与传统的相干源DOA估计方法相比，该算法不会减小阵列的有效孔径，且适用于任意阵列结构，并具有良好的估计精度和超分辨能力，但计算复杂度较高。通过仿真实验，验证了该算法的有效性，比较了该算法与传统算法的性能。     

极化敏感阵列的空间谱估计测向技术研究

传统的空间谱估计测向模型中没有考虑来波极化这一维度的信息,将其用于极化敏感阵列进行测向时会导致测向的灵敏度和精度下降。为此,对传统的空间谱估计测向模型进行了修正,加入对来波极化信息的考虑,提出一种极化敏感阵列的空间谱估计测向技术,并对该技术的可行性进行了研究。给出极化敏感阵列的空间谱估计测向模型,在此基础上,采用M USIC算法进行测向,并对影响测向精度的因素进行仿真。仿真结果表明,提出的极化敏感阵列空间谱估计测向技术可以实现极化敏感阵列的测向,所得结果对极化敏感阵列的测向问题具有重要意义。     

基于极化时频分布的改进DOA估计算法

针对雷达回波信号波达方向估计精度差和时频分析方法运算量大的问题,以极化敏感阵列为模型,结合时频分析方法,充分利用回波信号的空域、时频域和极化域信息,对雷达回波信号进行更准确的估计,并简化其计算量。分析基于空间极化时频分布的多重信号分类(MUSIC)和旋转不变子空间(ESPRIT)算法,并结合两者的优缺点提出了一种改进算法。改进算法用极化时频ESPRIT算法对来波信号确定大致的方位角,以每个方位角为中心确定一个小角度范围,在此范围内用MUSIC算法进行谱峰搜索,得到较准确的波达方向(DOA)估计值,在确保DOA估计精度的基础上节省大部分运算时间。仿真试验验证了该改进算法的有效性。     

雷达低空测向环境中的直达波DOA估计算法

基于低空测角模型,提出了一种基于四阶累积量的直达波方位估计算法。该算法首先采用Pro—VESPA算法估计出广义方向矩阵,再利用目标直达波信号和多径信号之间的仰角几何关系,不需已知多径信号的相干系数,对广义方向矩阵函数一维搜索就可直接精确获得直达波方位,算法适用于高斯白噪声或色噪声环境,具有较好的鲁棒性。计算机仿真验证了该算法的有效性。