基于四阶累积量的极化近场源距离、频率及到达角的联合估计算法

研究了由与坐标轴方向一致的偶极子对构成的均匀线阵。使用四阶累积量提出了一种极化近场源距离、频率及到达角(DOA)三维参数联合估计算法。该算法不需谱峰搜索且各参数自动配对,适用于任意加性高斯噪声环境。仿真结果表明,该算法在性能上优于相应的没有利用极化信息的算法。     

阵列误差对多参数联合估计性能的影响

建立了频率、二维到达角和极化联合估计的阵列误差信号模型,分析了阵列误差对用ESPEIT算法进行参数估计性能的影响。推导了在阵列误差模型下,频率、二维到达角和极化联合估计算法中各参数估计结果的均方误差。计算机模拟结果证实了分析结果的正确性。     

窄带信号频率和角度估计新方法

针对宽带接收机对窄带信号进行频率和到达角估计问题,提出了一种新的快速频率和角度估计方法．首先利用参考频率进行到达角预估计,然后利用空域滤波有效地将频率和预估计到达角进行匹配,并根据天线阵列的结构特点利用信号的相应频率进行预估计到达角校准,获得了信号的准确频率和到达角估计值．仿真分析验证了所提出方法可实现宽带接收机的窄带信号到达角和频率的快速估计．     

CDMA系统中多径信号的时延和到达角的联合估计

考虑了无线通信中广泛存在的多径信号的时延和到达角的联合估计问题。对于多径信道,提出了一种新的信号采样模型,并在此信号模型的基础上,根据 CDMA(码分多址)系统中已知的扩频码,利用传统的 MUSIC(多重信号分类法)算法联合估计多径信号的时延和到达角。所提出的方法不需要训练序列,而且步骤简化,估计精度高。计算机仿真结果表明该算法有效。     

宽带L型非均匀阵的极化和到达角的联合估计

针对宽频段信号,提出一种高精度的到达角与极化联合估计算法.该算法采用多基线极化-相位干涉仪构成的L型非均匀阵,利用两臂中的不同极化天线的互相关谱相位中包含的极化方位信息实现联合估计,具有硬件结构简单、易于实现等特点.参数估计值采用对应各基线估计值加权平均的方法,证明了各基线长度的平方是最佳加权系数.计算机仿真验证了该算法的正确性.     

简缩极化SAR模式下极化方向角的估计

利用简缩极化SAR模式下得到的散射向量对极化方向角的估计进行了推导。通过对圆极化形式的分析,将其用于简缩极化模式下的散射向量,利用简缩极化散射数据得到极化方向角的估计值。同时采用实测数据进行实验验证该方法,探讨了简缩极化模式下极化方向角估计的可行性和应用价值。     

利用多次奇异值分解对ESPRIT 改进

本文主要讲述了一种ESPRIT的改进算法，该算法利用两次奇异值及一次SCHUR分解从而实现对ESPRIT各维估计参量的配对，该方法采用了二排均匀直线阵并附加一阵元，以此来对阵列进行两次子阵分解。利用子阵信号数据矩阵中包含的信号空间的旋转不变性质，借助于矩阵束方法求解出信号的二维到达角，仿真结果证实了该算法的有效性。     

存在幅相误差时谱峰快拍实现频率和到达角估计

针对多通道测频测向系统中存在的幅相误差,将频域谱峰3dB内的数据取作快拍,提出对谱峰存在单/多信源时分别采用改进单次快拍模型和加权子空间投影实现到达角估计的方法．该方法无需协方差矩阵运算和频率到达角的配对操作,对独立或相干源均有效,且并行传输数据量压缩比为3dB信号带宽与采样率之比,适用于工程实时性要求高的场合．等距线阵实测数据处理验证了该方法对相干源的有效性和对幅相误差的鲁棒性; 平面阵仿真数据处理证明,存在幅相误差情况下,该方法比MUSIC法具有更高的分辨力,能够分辨出到达角小于1/2波束宽度以内的两信号．     

基于四阶累积量的多参数联合估计算法

研究了利用四阶累积量方法估计信号的到达角、极化角和频率．在高斯色噪声情况下四阶累积量参数估计方法可以获得较高的估计精度，但现有的估计方法只利用了四阶累积量矩阵特征分解的特征值，需要多次特征分解和配对运算。计算量很大．提出利用一次特征分解的特征值和特征矢量，这种方法减少了所需的四阶累积量矩阵，且信号参数自动配对,降低了计算量．     

一种改进的二维扩展DOA估计方法

经典的DOA估计方法对目标信号源的分布特性非常敏感,导致DOA估计性能严重恶化,为了降低信源扩展对算法性能的影响,该文利用圆阵协方差矩阵的特点,直接由接收信号协方差矩阵的两条次对角线元计算分布式目标到达角,并提出了两种到达角估计方法,即直接由协方差矩阵的两条次对角线得到两维到达角的闭合解,和另一种利用两条次对角线构造最小二乘方程来估计分布源的两维到达角.计算机仿真结果表明,它们对均匀圆阵小角度扩展信号DOA估计具有良好的性能.     

极化敏感阵列取向误差校正

针对实际应用的场合中阵元存在取向误差而必须校正的问题,本文基于极化敏感阵列的到达角(DOA)和极化参数估计算法提出了Taylor近似迭代估计方法,即对阵元进行多次一阶Taylor展开估计校正,得到阵列取向误差矩阵。仿真结果表明:该方法得到的校正矩阵对数据校正后DOA和极化参数估计值与信号真实值吻合得很好。     

圆形极化阵列到达角和极化参数估计

为了放宽布阵条件,解决现有方法存在的相位模糊问题,采用旋转不变信号谱估计算法研究了基于均匀圆形极化阵列的信号参数估计.利用子空间理论,并根据导向矢量的特点得到相邻阵元间的相位差估计,消除了相位模糊;利用沿z轴方向放置的电偶极子阵列导向矢量和磁偶极子阵列导向矢量之间的关系,通过矩阵运算给出了信号极化和到达角估计的最小二乘解,该算法不需要搜索运算和参数配对运算,仿真实验结果验证了该算法的有效性.     

双息信号的斜投影滤波性能

在干扰信号为完全极化信号的条件下,基于斜投影滤波技术,为了研究双息信号极化敏感阵列的抗干扰性能,利用信号的极化矢量满足列满秩的特性,构建所需的斜投影滤波算子,利用算子与特定运算的性质,抑制掉干扰信号,完整保留期望信号。利用矩阵共轭转置,矩阵求逆以及特征分解等矩阵运算,推导出了针对双息信号滤波的斜投影算子,并对算法进行仿真。同时分析到达角、极化参数估计误差等因素对阵列滤波性能的影响。仿真结果验证了该算法可以有效抑制双息信号中的干扰信号。     

被动单脉冲导引头干扰源角度分辨

讨论了被动单脉冲导引头对窄带高斯噪声干扰源的角度分辨．在导引头主波束内只有一个干扰源情况下，导引头给出的平均到达角指向干扰源真实到达角方向．在导引头主波束内同时存在两个相互独立干扰源情况下，通过平均到达角理论分析和计算机仿真，导引头给出的平均到达角指向两干扰源功率重心方向．利用复角技术，可判断导引头主波束内是单目标还是多目标．并提出一种利用复角技术和聚类分析相结合的两干扰源角度分辨方法，计算机仿真证实了方法的有效性和正确性．     

基于信号子空间的IPR改进算法

研究了到达角(DOA)估计问题中的改进多项式根(IPR)法.针对IPR算法在信号较少时,噪声特征向量构成的矩阵计算量较大的问题,改进算法从信号子空间出发求出构造多项式的系数,从而求得到达角.通过理论推导和计算机仿真实验证明了该方法的有效性,降低了运算的复杂度,并且具有比MUSIC算法更好的性能.     

DS-UWB信号DOA的估计方法

到达角估计是直接序列超宽带系统的关键技术之一。传统的到达角估计方法都基于窄带信号,不能直接应用在该系统。针对该问题,提出了一种基于四阶累积量的到达角估计方法。该方法建立在直接序列超宽带系统阵列信号的频域模型。仿真结果表明该算法有效易行,能准确估计直接序列超宽带信号的到达角。     

有限导电圆柱散射极化特性分析

利用极化理论和高频方法对有限长理想导电圆柱后向散射场的极化特性进行分析和计算，给出了目标极化散射矩阵，不同方向角，不同极化射波的雷达散射截面及其数值结果，理论分析和数值结果对雷达目标极化检测与识别、隐身与反隐身等信息传输技术有参考价值。     

基于数据阵共轭重构的MUSIC角估计算法

介绍了一种利用接收数据及其共轭重构得到新的数据矩阵,然后借助于数据阵奇异值分解实现的修正MUSIC算法,并指出了这将有助于改善协方差矩阵特征值的分布,从而提高信号到达方向(DOA)的估计性能。在相同的信噪比和快拍数条件下,该方法无论是在角估计的均方误差、信号源角分辨能力等方面均优于普通的MUSIC算法,并给出了验证理论分析的计算机仿真结果。     

一种减小NLOS影响的TDOA/AOA数据融合定位算法

提出了到达时间差/到达角数据融合定位算法.利用RBF神经网络对到达时间差的测量值进行修正以减小非视距传播影响,然后利用到达时间差定位算法和到达角定位算法分别估算移动台位置,最后对到达时间差和到达角定位结果进行加权平均得到移动台位置.仿真结果表明该算法在郊区、一般市区和闹市区环境下均能够有效地提高定位精度和可靠性.     

极化SAR图像的多纹理最大似然估计

提出了一种新的极化SAR图像相干斑抑制的方法。该方法在多纹理乘性相干斑噪声模型的假设下,采用最大似然估计法来同时估计多个极化通道的纹理参数。该方法保存了极化信息,消除了极化通道间的耦合,取得较好的相干斑抑制效果;并与极化白化滤波法(PWF)作了比较。