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。     

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。     

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.     

色高斯噪声背景下相干信源犇犗犃估计

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.     

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。     

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.     

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。     

相关噪声背景下相干信源DOA估计算法研究

根据信号和噪声的非圆对称特性,利用除第一个阵元外的其它阵元接收数据的共轭信息,对原阵列进行有效地扩展,提出了一种相关噪声背景下相干信源波达方向（DOA）估计的新算法。由于对阵列进行了虚拟扩展并运用斜投影算法将非相干信源与相干信源分开分辨,因此该算法具有很强的信源过载能力及阵元节省能力,在一定程度上提高了空间分辨率DOA估计的性能,并可对消空间具有非圆对称性的相关噪声,适用于低信噪比环境。仿真结果证明了算法理论的正确性和有效性。     

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。     

基于特征空间重构的子阵级ADBF方法

为实现大型阵列天线子阵级自适应数字波束形成,提出了一种基于阵列特征空间重构的方法。对子阵协方差矩阵进行奇异值分解,分离出信号、干扰与噪声子空间对应的特征值以及特征向量,并对特征子空间重新分配,重构阵列特征空间,完成子阵级ADBF。与常规方法相比,该方法能够消除子阵级输出噪声功率不一致造成的阵列方向图畸变,减小协方差矩阵估计误差的影响。理论分析与仿真结果表明,该方法在子阵级波束形成以及抗干扰接收等方面具有优良性能。     

相干信源DOA估计的非对称加权空间平滑差分算法

提出了相干信源DOA估计的非对称加权空间平滑差分(UWSSD)算法。在空间平滑差分运算的基础上,对各子阵协方差矩阵采用非对称权值加权处理,破坏差分矩阵的负反对称特性,从而使信源差分协方差矩阵恢复为满秩。差分矩阵中不含相关噪声及非相关源信息,可利用它分辨相关及相干信源,而利用传统子空间算法分辨非相干信源,从而重复利用阵列接收数据,可分辨更多信源。通过分析差分矩阵的特点,提出了一种无需矩阵特征分解的快速算法。仿真结果表明,UWSSD算法具有较强的噪声抑制能力及信源过载能力。     

一种基于非圆相干信号的波束成形算法

空间平滑是一种传统去相干算法,此算法是基于圆信号提出的,同时存在孔径损耗问题。针对非圆相干信号,提出了一种全阵加权扩展空间平滑波束成形算法。首先将扩展空间平滑的子阵分解思想引入波束成形算法中,从理论上证明了算法的去相干特性,并通过分析证明了算法比传统空间平滑算法在可适用信源数上的提高。为了更好地去除期望信号与干扰间的相干性,利用虚拟波束得到权值对子阵进行加权。最后设计了一种转换矩阵,可将子阵波束权矢量扩展至全阵波束权矢量,从而避免了扩展空间平滑带来的孔径损耗问题。仿真结果表明了算法的可行性及优越性。     

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。     

一种不需要源个数估计的MUSIC算法

MUSIC方法是阵列高分辨测向子空间方法中的经典算法,该算法的一个缺点就是需要进行源个数估计,源个数估计不正确将会导致虚假峰和漏峰.提出一种不需要源个数估计的MUSIC方法,该方法首先将快拍分组,对每一组的自相关进行特征值分解,以最小特征值对应的特征向量作为噪声向量,然后将搜索向量在每一组噪声向量上的投影构成新的矩阵,DOA对应的新矩阵将缺秩,根据新矩阵的缺秩程度来估计DOA.仿真结果证明了该方法的有效性.     

基于特征空间的自适应波束形成算法

讨论了常规自适应旁瓣对消算法(LCMVB)和基于特征空间的技术。探论了一种新的自适应天线旁瓣相消算法。该算法把常规自适应天线相消法的权矢量向信号子空间投影,减小了噪声子空间对权矢量的影响。与LCMVB算法相比,该算法具有更好的干扰对消能力。仿真证明了算法的有效性。     

多传感器协同辨识自校正加权观测融合Kalman滤波器

对于带未知噪声统计的多传感器系统,利用最小二乘法将观测方程统一处理,形成新 的跟踪系统,处理后的观测结果之差可以产生多组新的白噪声序列,利用各组白噪声的相关 函数阵解矩阵方程组,可解得各传感器观测噪声方差〖WTHX〗R〖WTBX〗i。通过状态 方程和观测方 程以及观测噪声估值,利用相关函数,可求得〖WTHX〗ΓQ〖WTBX〗w〖WTHX〗Γ〖WTBX 〗 T 的估计,进而得到自校正 加权观测融合Kalman滤波器。一个带有3传感器目标跟踪系统的仿真例子说明了其收敛速度 快,估计精确等特点。
     

一种基于子空间的OFDM系统半盲信道估计

提出了一种可用于色噪声背景的基于子空间的改进半盲信道估计算法。根据正交频分复用（OFDM）系统模型,利用所获色噪声背景的噪声向量与信道冲激响应矩阵的正交性估计信道冲激响应,给出了算法的步骤。仿真结果表明：算法有较好的收敛性和稳定性。