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.     

基于子空间追踪的无源信号检测技术

数字阵列瞬时全空域覆盖时,所需的波束数量随着阵列规模增大而增加,这将使得信号处理复杂度提升,设备量增大.为了减少大型阵列的设备量,提出了一种基于子空间追踪的无源信号检测技术.该技术利用辐射源信号在空域的稀疏性,用子空间追踪算法实时跟踪辐射源信号,将波束对准辐射源信号方向,进行自适应空域滤波,从而减少波束个数,降低计算量.该算法可以适应多信号形式,自适应地对多个辐射源的来波进行滤波,滤波之后的信号可以进行信号检测及信号分选,且波束个数不随阵列规模的增加而增加,可以大大减少大型阵列的设备量.     

基于动力学模型的积分滤波机动检测方法

给出了一种基于动力学模型的积分滤波机动检测方法，通过滤波时对机动时间、机动强度和滤波残差的实时统计，可以准确识别目标的机动状态，并自适应调整滤波参数，保证滤波的精度。对野值具有很强的抑制能力，能够在很大程度上减小虚警的概率。该方法适合靶场对高机动弹道的机动检测。