基于压缩感知DOA估计的稀疏阵列设计

根据格拉姆(Gram)矩阵优化测量矩阵的方法,给出了一种基于压缩感知波达方向(DOA)估计的均匀线阵的稀疏阵列设计方法.该方法不需要对阵列的输出数据进行压缩采样,直接利用稀疏阵列的输出数据,然后利用稀疏恢复算法求解DOA估计信息.实验仿真证明,相比于原均匀线阵,所提方法在阵元数目较少且信噪比较低的情况下具有更好的DOA估计性能.     

一种基于Toeplitz矩阵重构的相干信源DOA估计算法

提出一种基于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。     

基于虚拟孔径扩展的非均匀稀疏阵无模糊测向算法

针对常规均匀线阵DOA估计中可估计信源数目不足的问题,提出了一种基于虚拟孔径扩展的非均匀稀疏阵无模糊测向算法。该算法在传统MUSIC算法模型基础上,首先对阵列接收信号协方差矩阵进行向量化处理,通过Khatri-Rao积运算实现孔径扩展,提高了阵列自由度。然后利用任意阵列下的空间平滑恢复新协方差矩阵的秩,最后通过MUSIC算法进行DOA估计。仿真实验结果表明,与传统MUSIC算法相比,该算法可以在阵元数目小于信源数目的条件下实现DOA估计,大大增加了可估计信源数目,同时在低信噪比、小快拍条件下仍能得到DOA估计结果。     

基于虚拟孔径扩展的非均匀稀疏阵无模糊测向算法

针对常规均匀线阵DOA估计中可估计信源数目不足的问题,提出了一种基于虚拟孔径扩展的非均匀稀疏阵无模糊测向算法。该算法在传统MUSIC算法模型基础上,首先对阵列接收信号协方差矩阵进行向量化处理,通过Khatri-Rao积运算实现孔径扩展,提高了阵列自由度。然后利用任意阵列下的空间平滑恢复新协方差矩阵的秩,最后通过MUSIC算法进行DOA估计。仿真实验结果表明,与传统MUSIC算法相比,该算法可以在阵元数目小于信源数目的条件下实现DOA估计,大大增加了可估计信源数目,同时在低信噪比、小快拍条件下仍能得到DOA估计结果。     

基于虚拟孔径扩展的非均匀稀疏阵无模糊测向算法

针对常规均匀线阵DOA估计中可估计信源数目不足的问题,提出了一种基于虚拟孔径扩展的非均匀稀疏阵无模糊测向算法。该算法在传统MUSIC算法模型基础上,首先对阵列接收信号协方差矩阵进行向量化处理,通过Khatri-Rao积运算实现孔径扩展,提高了阵列自由度。然后利用任意阵列下的空间平滑恢复新协方差矩阵的秩,最后通过MUSIC算法进行DOA估计。仿真实验结果表明,与传统MUSIC算法相比,该算法可以在阵元数目小于信源数目的条件下实现DOA估计,大大增加了可估计信源数目,同时在低信噪比、小快拍条件下仍能得到DOA估计结果。     

基于最优子阵划分ESPRIT的任意线阵高精度DOA估计算法

为了提高任意阵列的波达方向（direction of arrival, DOA）估计性能,从对子阵阵元选取进行优化的角度出发,提出了基于最优子阵划分旋转不变信号参数估计技术(estimation of signal parameters via rotational invariance techniques, ESPRIT)的任意线阵高精度DOA估计算法. 该算法首先利用虚拟插值阵列ESPRIT（virtual interpolated array ESPRIT, VIA-ESPRIT）得到精度较低的DOA粗估计. 其次以DOA粗估计为参考对任意阵列进行相位补偿,使其具备旋转不变性. 然后根据ESPRIT算法原理对构建旋转不变方程的子阵划分进行优化,并通过优化后子阵间的旋转不变性得到高精度的DOA估计. 此外,本文还分析了子阵划分对算法估计性能的影响,给出了子阵最优选取的近似计算方法. 计算机仿真结果验证了所提算法的有效性,并表明其性能逼近克拉美·罗界（Cramer-Rao bound, CRB）.     

基于联合稀疏矩阵恢复的DOA估计算法

基于联合稀疏矩阵恢复的思想,提出一种新的窄带信号DOA 估计算法。算法通过对计算得到的各帧阵列协方差矩阵进行矢量化操作,构造伪数据矩阵;然后构建过完备的阵列方向矩阵字典,形成联合稀疏信号模型;接着利用联合l_2,0 逼近法求出联合稀疏矩阵的优化解,由此得到信号DOA 的估计值。由于二阶统计量的矢量化操作扩展了阵列孔径,算法能够分辨多于阵元数的信号,同时适用于窄带短时平稳或平稳信号,且不需要预先估计信号源数。计算机仿真结果证明了算法的有效性。     

阵元失效下基于矩阵重构的MIMO雷达DOA估计

针对阵元失效下MIMO雷达目标DOA估计性能下降问题,提出一种基于虚拟阵列采样数据矩阵重构的MIMO雷达DOA估计方法。MIMO雷达的阵元失效分为冗余虚拟阵元失效和非冗余虚拟阵元失效两种情况。当冗余虚拟阵元失效时,通过合并空间上位置相同的正常冗余虚拟阵元输出数据以实现信号降维与失效阵元数据填充。当非冗余虚拟阵元失效时,经降维填充后的数据矩阵中仍存在整行缺失数据,根据降维数据矩阵的低秩和稀疏先验,建立带低秩和稀疏约束的矩阵填充模型,并利用ALM-ADMM算法求解来恢复完整的降维数据矩阵。最后利用root-MUSIC算法估计目标DOA。仿真结果表明,本文方法能够有效提高MIMO雷达在阵元失效时的DOA估计精度。     

基于虚拟孔径扩展的非均匀稀疏阵DOA估计

针对常规均匀线阵DOA估计中可估计信源数目不足的问题,提出了一种基于虚拟孔径扩展的非均匀稀疏阵DOA估计算法。该算法首先对非均匀稀疏阵接收信号协方差矩阵进行向量化处理,通过Khatri-Rao积运算得到新的协方差矩阵;然后利用任意阵列下的空间平滑算法恢复新协方差矩阵的秩;最后通过对新协方差矩阵进行特征值分解实现DOA估计。与传统MUSIC算法相比,该算法可以在阵元数目小于信源数目的条件下实现DOA估计,大大增加了可估计信源数目,同时在低信噪比、小快拍条件下仍能得到DOA估计结果。仿真结果证明了算法的有效性。     

稀疏极化敏感阵列的波达方向和极化参数联合估计

该文采用稀疏分布极化敏感阵列(SD-PSA),研究了多目标波达方向(DOA)和极化参数的估计问题。首先建立稀疏极化敏感阵列信号模型;然后利用阵列的空间旋转不变性运用ESPRIT算法得出信号的高精度周期性模糊多值DOA估计;同时利用子阵列导向矢量之间的关系得出信号的极化信息和DOA的无模糊粗估计;最后利用DOA粗估计值解模糊,得到信号的高精度无模糊DOA估计。该文所提阵列的阵元间距大于半个波长距离,扩展了阵列2维物理孔径,一定程度上降低了阵元间的互耦影响,相应的信号DOA估计精度大大提高。仿真实验结果验证了该算法对信号DOA和极化参数估计的有效性。     

基于稀疏重构的空域-极化域联合抗主瓣干扰方法

针对当前抗干扰方法面对主瓣干扰时存在的抗干扰性能急剧下降的问题,本文提出了一种基于稀疏重构的空域-极化域联合抗主瓣干扰方法.该方法首先利用稀疏重构对干扰信号的波达角(DOA)进行估计;然后在恒模约束的基础上,利用相关性最大原则估计干扰信号的极化参数;最后利用估计得到的信号导向矢量,构建联合斜投影滤波器进行干扰抑制.仿真...     

二维子阵级ADBF及方向图控制方法研究

该文研究二维子阵级ADBF方法。 提出了适用于平面相控阵的子阵级ADBF的信号模型。给出了由一维阵元级ADBF推广得到的常规的二维子阵级ADBF。 引入了基于子空间投影的二维子阵级ADBF方法,可在无干扰时得到理想的静态方向图, 从而解决了自适应与非自适应工作模式之间的转换问题;而在有干扰时可有效地对干扰进行抑制,与常规方法相比,明显改善了旁瓣电平。仿真结果证明了所提出方法的有效性。     

Sidelobe Suppression for Robust Beamformer Via the Mixed Norm Constraint

Applying a sparse constraint on the beam pattern has been suggested to suppress the sidelobe of the minimum variance distortionless response (MVDR) beamformer recently. To further improve the performance, we add a mixed norm constraint on the beam pattern. It matches the beam pattern better and encourages dense distribution in mainlobe and sparse distribution in sidelobe. The obtained beamformer has a lower sidelobe level and deeper nulls for interference avoidance than the standard sparse constraint based beamformer. Simulation demonstrates that the SINR gain is considerable for its lower sidelobe level and deeper nulling for interference, while the robustness against the mismatch between the steering angle and the direction of arrival (DOA) of the desired signal, caused by imperfect estimation of DOA, is maintained too.     

旁瓣电平软约束下干扰功率搜索的波束形成

实际中,期望信号或干扰的先验方向信息往往不能精确已知(即存在阵列流形误差),当信噪比超过一定门限时,线性约束自适应波束形成器对阵列流形误差有高敏感性从而导致输出信干噪比下降。为解决上述问题,该文提出一种旁瓣电平软约束条件下搜索人工干扰功率值的波束形成方法。在粗估干扰来波方向的基础上,约束旁瓣最大峰值起伏在一定范围内,采用子空间投影和加宽干扰零陷区的技术提高波束形成器的鲁棒性,通过粗、精两种模式的搜索获得干扰零陷区的注入功率值估计,具有良好的干扰抑制效果和对阵列流形误差不敏感的特性。计算机仿真验证了方法的有效性和鲁棒性。     

子阵级和差及辅助波束联合自适应单脉冲方法

数字阵列雷达在每一个阵元后有一个接收通道,若采用全自适应处理,则计算复杂度高,难以满足实时性需求。因此,对于实际的系统往往要采用降维自适应阵列处理去解决以上问题。鉴于此,提出一种子阵级和差及辅助波束联合自适应单脉冲算法。该方法基于子阵降维情况下,利用子阵合成的高增益差波束以及若干子阵合成的指向若干副瓣干扰(SLJ)方向的辅助波束来对消主副瓣干扰。理论分析和仿真结果均表明,该方法不仅在有效抑制主副瓣干扰的同时保证了高精度的单脉冲测角能力,并且进行子阵降维处理解决了相控阵体制雷达阵元数繁多所带来的问题,便于工程实现。     

基于旁瓣电平和主瓣偏移的光控线性相控阵列子阵数确定方法

在光控相控阵列系统物理模型的基础上,分析了子阵数与旁瓣电平和主瓣偏移的关系,给出了基于旁瓣电平和主瓣偏移相结合的、直接数值搜索子阵数的算法及其实现过程,并通过计算机仿真验证了该方法的正确性.     

电子对抗环境下ADBF相控阵雷达的阵列结构优化

ADBF相控阵雷达通常采用子阵结构。子阵结构对系统性能具有显著影响,对相控阵进行最优子阵划分具有重要的理论与应用意义。该文利用多目标进化算法(MOEA)进行子阵结构优化,使系统在主瓣干扰下具有尽可能好的抗干扰及和、差波束旁瓣抑制性能。将和波束自适应方向图的旁瓣电平、系统输出SINR及差波束的旁瓣电平作为优化目标,构造了5种目标函数。给出了MOEA子阵结构的编码方法。基于Pareto秩排序的MOEA将3032的平面阵划分为64个子阵的仿真结果表明,系统的多种性能得到了提高。     

调零线性约束下的稳健自适应单脉冲合成

单脉冲测角是一种计算简单、稳健性好的高精度测角方法。当存在旁瓣干扰时,结合自适应波束合成的自适应单脉冲算法能很好地抑制干扰同时保持测角精度,但当干扰进入主瓣时,传统的单脉冲测角会出现单脉冲比失真的问题,从而导致测角误差较大。为了克服主瓣干扰条件下的单脉冲比失真问题,提出一种调零线性约束的差波束自适应合成方法,抑制主、旁瓣干扰同时保持单脉冲比曲线。仿真验证了算法的有效性,并与三点线性约束算法的性能进行比较。     

A subarray-synthesis based 2D DOA estimation method

In some satellite communications, we need to perform Direction Of Arrival （DOA） angle estimation under the restriction that the number of receivers is less than that of the array elements in an array antenna. To solve the conundrum, a method named subarray-synthesis-based Two-Dimensional DOA （2D DOA） angle estimation is proposed. In the method, firstly, the array antenna is divided into a series of subarray antennas based on the total number of receivers; secondly, the subarray antennas＇ output covariance matrices are estimated; thirdly, an equivalent covariance matrix is synthesized based on the subarray output covariance matrices; then 2D DOA estimation is performed. Monte Carlo simulations showed that the estimation method is effective.     

相控阵MIMO雷达抗干扰波束形成算法

面对复杂多变的干扰环境下目标检测问题,雷达系统需要更高的系统增益和自由度实现对副瓣电平的控制和有效的抗干扰处理。为此提出一种基于相控阵MIMO雷达的抗干扰波束形成算法,该算法有效利用相控阵MIMO兼具相控阵高增益与MIMO高系统自由度的特点,提高系统抗干扰性能。在阵列发射端进行子阵划分,子阵间发射正交波形,子阵内发射同一波形并形成固定零陷对抗干扰;在阵列接收端进行匹配滤波获得波形分集,通过加窗函数控制副瓣电平并重构数据协方差矩阵消除形成零陷对副瓣电平产生的影响。所提算法在复杂多变的干扰环境下能够保持低副瓣电平并形成密集零陷对抗空间干扰,同传统算法相比优势明显。仿真验证了算法的有效性。