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.     

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。     

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。     

基于虚拟基线变换和RBFNN的宽频段DOA估计

提出利用虚拟基线变换的方法解决了频率高端的相位模糊,克服由于相位模糊性造成的方向特征的多值模糊问题,从而简化了从方向特征到波达方向的映射关系。提取无模糊的方向特征,训练RBF神经,进行宽频段波达方向估计。理论分析和试验表明,该解模糊方法计算量小,能有效消除圆阵列的相位模糊,适用阵元数大于等于5的任意均匀圆阵列天线（6元除外）;利用解模糊后的特征建立的DOA估计模型结构简单,性能大大优于直接建模和相关干涉仪法,具有优越的性能和工程实用性。     

采用阵列天线的GPS接收机的多径抑制方法

提出一种新的用于阵列天线GPS接收机的多径抑制方法。考虑到通常GPS视线信号的来波方向与多径的来波方向不同,在每个导航数据符号位内测距（C/A）码重复,通过对阵列接收的信号矢量与它本身的延迟信号矢量互相关,提高接收机前端信噪比,再利用最大特征值法和前后向空间平滑技术准确地估计期望卫星视线信号（LOSS）的来波方向。最后综合多个GSC子阵列有效地降低了相关多径对码跟踪精度的影响。仿真结果显示,该方法能使接收机在与LOSS码同步前准确估计LOSS的角度信息,有效抑制相关多径,且鉴相结果准确。     

双极化天线阵列抗干扰性能研究

现代战场的电磁环境十分复杂,这使得卫星对导航抗干扰接收机的鲁棒性需求变得更为迫切。极化敏感阵列是一种利用极化信息增加信号处理维度的技术,应用在导航领域可以改善接收机抗干扰性能。本文研究了双极化阵列在复杂电磁环境下的抗干扰效果,理论分析了信号模型与双极化阵列原理,通过HFSS对阵列天线进行有限元仿真获取各阵元的幅度相位信息,利用幅相信息合成导向矢量,在MATLAB中对普通阵列和双极化阵列抗干扰能力进行仿真。为验证理论仿真的可行性,研制了双极化阵列原理样机,在暗室环境采集数据并分析信号与干扰的输出功率。在外场进行的收星定位测试中比较了普通阵列与双极化阵列的定位结果。仿真和实测的结果表明,双极化阵列能抑制超自由度干扰,且对低仰角干扰有较好的鲁棒性。值得注意的是,双极化天线在保持接收机小型化的同时表现出较好的鲁棒性,为接收机小型化提供了可行的解决方案。     

卫星导航接收系统中一种快速稳健的干扰抑制技术

在基于阵列信号处理技术的卫星导航接收系统中,当卫星信号的估计导向矢量与真实导向矢量失配时,常规的干扰抑制算法将有较大的性能损失.将导向矢量旋转法引入到多级维纳滤波器中(CSA-MWF),该方法在提高系统稳健性的同时,有效降低了计算量.计算机仿真表明,小快拍条件下新算法的干扰抑制性能优于导向矢量旋转法.     

基于线性tripole阵列的相干信号角度和极化估计与跟踪

提出了一种利用均匀线性tripole阵列的计算简单的相干信号二维角度和极化参数的估计和跟踪算法。算法采用子阵平均进行去相关,采用只需线性计算的类ESPRIT算法实现内嵌在tripole子阵中的角度和极化参数的自动配对估计。对运动目标,可用LMS算法自适应地估计和跟踪其角度和极化参数。该算法可通过扩展阵列孔径提高参数估计的精度。计算机仿真验证了算法的有效性。     

一种新的共轭增强MUSIC测向算法

提出一种新的测向算法。利用阵列输出的非零时延互相关函数及其共轭形成伪阵列输出,从而得到伪协方差矩阵,对其进行特征分解,利用信号子空间与噪声子空间的正交性,搜索得到的空间谱函数的极大值点对应的角度就是波达方向。仿真实验表明,新算法可对多于阵元数的信号进行测向,其测角精度和分辨力优于MUISC和MUSIC-like算法。     

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。     

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。     

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。     

基于Krylov子空间的宽带信号DOA快速估计方法

提出了一种基于Krylov子空间的宽带信号DOA（Direction of Arrival）快速估计方法。该方法首先对方向矩阵进行Jacobi—Anger展开来构造“聚焦”矩阵，然后通过多级维纳滤波（MSWF：Multi-Stage Weiner Filter）算法求得聚焦后的阵列协方差矩阵的Krylov子空间，因为在满足一定的条件下，Krylov子空间等价于阵列的信号子空间，所以可以求得信号的DOA。采用Jacobi-Anger展开式构造聚焦矩阵不需要进行角度的预估计，通过MSWF算法求Krylov子空间不需对观测数据的协方差矩阵进行特征值或奇异值分解，从而使得该方法运算量比常用的宽带空间谱估计方法要小。计算机仿真试验证实了方法的有效性。     

双基地MIMO雷达收发角和径向速度联合估计

在双基地MIMO雷达信号模型基础上,提出一种新的目标收发角和径向速度联合估计方法。该方法首先将三参数估计问题转化为非对称联合对角化问题,然后采用最小二乘循环算法对其求解,估计收发导向矩阵和速度矩阵,最后利用谱分析算法恢复收发角和径向速度。同时采用截断高阶奇异值分解(THOSVD)对数据进行压缩处理,减小运算量。该方法充分利用匹配滤波输出的所有信息,无需二维谱峰搜索,每次循环均可得到精确的闭式解。与基于并行因子(PARAFAC)分析的方法相比,该方法可获得更高的参数估计精度,且三参数自动配对。仿真表明了方法的有效性。     

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。     

一种GPS抗干扰及干扰DOA估计工程集成方法

卫星导航干扰对消技术和干扰测向技术是卫星导航干扰对抗的两个典型方向,并逐渐成为当前卫星导航抗干扰装备的标配功能。如何实现干扰对消和干扰测向的高效集成成为制约工程实现的主要瓶颈之一。提出一种GPS抗干扰及DOA估计的工程集成方法,通过优化噪声子空间估计工程实现,实现了高性能抗干扰和高精度干扰测向的高效集成,与抗干扰模块和干扰测向模块相比,集成模块极大降低了工程实现资源。测试结果表明该方法可以有效对抗干信比60dB的干扰,并提供2度的测向精度。     

色高斯噪声背景下相干信源DOA估计

为在色高斯噪声背景下估计相干信源DOA,提出一种基于四阶累积量的相干信源DOA估计算法。对各个阵元接收数据与参考阵元接收数据的四阶累积量进行排列,构造Toeplitz矩阵,该矩阵的秩仅等于信号个数,而与信号间的相干性无关。通过特征值分解得到信号子空间和噪声子空间,从而实现相干信源DOA估计。仿真实验结果表明,在色高斯噪声背景下,此算法能有效地估计出相干信源的DOA,并且相对于空间平滑算法具有更好的估计性能。     

一种新的稳健Capon波束形成算法

 针对常规Capon波束形成算法在期望信号导向矢量失配情况下性能的急剧下降,研究了一种新的基于导向矢量不确定集的稳健Capon波束形成算法。该算法通过对阵列接受信号的相关矩阵进行特征分解获得噪声子空间,使期望信号导向矢量在噪声子空间的投影最优。并且利用特征向量的结构特性推导出了最优对角加载量的解析表达式。仿真结果表明了理论分析的正确性和算法的有效性。