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.     

空间相关噪声中电磁矢量阵二维DOA估计算法

针对空间相关噪声中二维DOA估计性能下降的问题,提出一种基于双子阵结构的电磁矢量阵DOA估计算法。算法假设其中一个子阵由普通标量传感器组成而另一个子阵由电磁矢量传感器组成,并且所有的传感器空间位置均为未知。算法分三个步骤实现。首先,定义一个互相关矩阵来消除空间相关噪声;然后,采用传播算子算法估计电磁矢量传感器导向矢量;最后,通过导向矢量中电场矢量和磁场矢量的叉积计算得到闭式且自动配对的方位-仰角估计值。提出的算法不仅具有良好的估计性能,而且由于无需进行特征值分解估计信号子空间或噪声子空间,无需二维谱峰搜索,因此具有较低的计算量。蒙特卡罗实验证明了算法的有效性。     

基于分数阶Fourier域滤波的单电磁传感器宽带Chirp信号二维DOA估计

提出一种基于单个电磁矢量传感器的宽带Chirp信号方位-仰角估计算法。对强度相差不大的信号,该算法利用分数阶Fourier变换分别估计不同信号的电磁矢量传感器导向矢量,并根据矢量叉积运算得到方位-仰角估计值。对强度相差较大的信号,该算法利用分数阶Fourier域滤波,采用逐次消去的方法分别估计电磁矢量传感器导向矢量,得到方位-仰角估计值。提出的算法不需要进行迭代搜索和二维DOA的配对,不受近场信号的球面波效应的影响,并且可估计具有相同或不同调频斜率的多个Chirp信号的二维DOA。计算机仿真试验证明了算法的有效性。     

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...     

多径条件下阵列互耦自校正算法研究

在实际的阵列中,阵元间的互耦和相干信源的存在都会使得大多数高分辨的DOA估计算法的性能严重下降,甚至完全失效.针对这一问题,在应用子空间原理的基础上,利用均匀线阵互耦矩阵的带状循环特性及对称Toeplitz性,并结合前后向空间平滑算法,提出了一种阵元互耦条件下的相干信源的波达方向估计新算法.该算法无需阵元的互耦参数信息,就可准确地估计出相干信源的DOA,估计性能优良,且只需一维搜索,计算量较小.仿真结果验证了该算法的有效性.     

阵列模型误差条件下稳健的DOA估计算法

为改善阵列误差时高分辨到达方向(DOA)估计算法的性能,引入精确校正的辅助阵元,应用子空间原理,提出了一种均匀线阵存在阵列误差条件下鲁棒DOA估计及方位依赖的幅相误差矩阵和互耦矩阵的估计算法。算法的方位估计无需任何阵列误差信息,估计精度高、分辨力强,且基于信源方位的精确估计,算法还可精确估计方位依赖的幅相误差矩阵和互耦矩阵,实现阵列误差的自校正。算法的运算量较小,无需高维非线性优化搜索,只需一维搜索。仿真结果证明了算法的正确性和有效性。     

一种分布式阵列波达方向估计方法

针对分布式MIMO雷达中的DOA估计问题,提出一种基于分布式子阵列作为发射,密布阵作为接收的DOA估计方法。发射阵元间隔为接收孔径大小。利用发射作为辅助提高阵列自由度,扩展阵列孔径,推导了DOA估计的过程。与密布阵MIMO雷达不同,在空间分集MIMO雷达中提高自由度并扩展阵列孔径。仿真结果表明了算法的正确性和有效性。     

一种单基地MIMO雷达多目标DOA估计算法研究

基于有特殊阵列配置的单基地多输入多输出（MIMO）雷达,提出了一种用于多目标波迭方向（DOA）估计的虚拟阵列Toeplitz重构（VATR）算法。利用MIMO雷达发射信号的正交特性将阵列有效阵元数和孔径同时扩展,可估计更多的目标。研究表明：与发射分集平滑（TDS）和虚拟子阵平滑（VSS）算法相比,VATR算法有更强的阵元节省能力和更好的统计估计性能。仿真结果证明了VATR算法理论的正确性和有效性。     

基于Toeplitz矩阵重构的相干信源DOA估计算法

提出了一种基于Toeplitz矩阵重构的相干信号源DOA估计算法。首先对各个阵元的接收数据与参考阵元（第一个阵元）的接收数据的相关函数进行排列,形成Hermitian Toeplitz矩阵,然后通过奇异值分解可以得到信号子空间和噪声子空间,从而实现相干信源的DOA估计。该算法在不减少阵列有效孔径的情况下,增加了可估计相干信号源数目,并在低信噪比条件下能够得到较好的估计性能,计算机仿真结果证实了算法的有效性。     

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。     

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。     

多级嵌套L型阵列及其测向算法

针对基于偶数(2q)阶累积量的测向算法中测向性能提高有限的问题,提出了一种基于多级嵌套 L 型阵列的2维测向算法。首先利用阵列的多级嵌套结构和2q阶累积量,形成具有更多自由度的虚拟均匀面阵;然后使用2维平滑方法,恢复其2q阶累积量矩阵的秩; 采用2维MUSIC算法,进行方位角和俯仰角的估计。与常规的2q MUSIC 算法相比,所提算法不仅具有更好的测向精度,而且由于虚拟均匀阵包含更多的虚拟阵元,因此能够估计更多信源的方位角。另外,针对该L型阵列的最优配置问题,推导了各级子阵阵元数的最优和次优分配表达式。仿真结果表明这些结论的正确性。     

基于匹配追踪算法的波达方向估计方法

利用辐射源到达方向的稀疏特性,结合最大似然原理提出了一种基于匹配追踪的波达方向估计算法,该算法具有比常用的波束成形和子空间类波达方向估计算法更优越的性能:在给出辐射源到达方向的同时给出对应的幅度输出;不要求辐射源数目的先验知识,无需预处理,且不受来自不同辐射源的信号相关性的影响;在低信噪比和小快拍数下仍具有较好的分辨特性。仿真结果验证了该算法的有效性。     

基于径向对称二元阵的非同向阵列测向方法

非同向阵列是指阵元指向互不相同的阵列,其在辐射源测向方面具有独特的优势,已广泛应用于电子侦察。由于多径传输、电离层折射等传播因素的影响,电子侦察面临着更多的（椭）圆极化信号,现有的非同向阵列测向方法对（椭）圆极化信号存在固有的测向偏差。研究了电磁波及天线极化对非同向阵列测向的影响机理,提出了一种基于径向对称二元阵的非同向阵列测向方法,能够测量任意极化信号的到达方向,对于非同向阵列技术的发展具有重要的意义。仿真结果对文中所提出的算法进行了验证。     

锥面共形阵列相干源DOA和极化参数的联合估计算法

针对共形阵列中的多参数联合估计问题,用交叉电偶极子对天线单元在锥面共形载体上构造极化敏感阵列并建立了快拍数据模型,在此基础上提出一种适用于相干源的多参数联合估计算法。该算法充分挖掘阵列中隐含的多个空域旋转不变结构,首先通过空间平滑预处理恢复子阵协方差矩阵的秩,实现信源的解相干,然后根据旋转不变子空间思想完成多个相干信源二维到达角和极化参数的联合估计。Monte Carlo仿真结果表明了算法的有效性。