基于均匀圆阵的近场源定位技术研究进展

近场源定位在雷达、声呐和通信中发挥着重要的作用。该文利用均匀圆阵的阵列结构优势,系统梳理了窄带近场源定位方法以及解模糊方法,并在此基础上从时域、频域、分数阶傅里叶域等方面阐述了近场线性调频(LFM)信号的方位角、俯仰角和距离等3维位置参数快速精确估计方法。最后,对相干辐射源和近远场混合源参数估计等后续研究内容进行了展望。     

一种线性调频信号参数分析的综合方法

研究了合成孔径雷达中的线性调频（LFM）信号的参数估计问题。分析和比较了常用的LFM分析算法的优缺点，提出了一种基于分数阶傅里叶变换和相位解缠的综合方法，提高了估计的有效性和鲁捧性。在计算机仿真中，采用该方法的估计参数对畸变LFM信号进行相位补偿和脉冲压缩，获得了令人满意的分析结果，验证了该方法的有效性和鲁棒性。最后，分析了LFM信号各阶分数阶傅里叶变换的特性，优化了分数阶傅里叶变换扫描算法，大大缩短了运算时间。     

均匀圆阵多宽带LFM信号的二维DOA估计

针对均匀圆阵（UCA）,根据不同线性调频（LFM）信号在对应阶次上的分数阶傅里叶变换（FRFT）域具有能量聚集性的特点,将不同时频特性LFM信号在FRFT域分离成一系列平稳单频信号,构造出FRFT域上新的空时频分布模型数据,结合MUSIC算法,提出了一种新的均匀圆阵多宽带LFM信号的二维DOA估计。通过仿真实验验证了该方法的有效性。     

DSSS系统LFM干扰抑制技术研究

针对传统的傅里叶变换只能对平稳干扰信号具有较好的抑制能力而对非平稳的LFM干扰信号不能有效抑制,该文引入了分数阶傅里叶变换（FRFT）,在分数阶傅里叶域给出了一种LFM信号最佳旋转角度确定的算法,并利用该算法对LFM在分数阶傅里叶域进行干扰抑制。仿真结果表明,该算法能够准确确定LFM信号在分数阶傅里叶域的最佳旋转角度,...     

基于FrFT的LFM信号检测与参数估计算法

针对线性调频(Linear Frequency Modem,LFM)信号的快速检测和高精度参数估计问题,在分析LFM信号特征和分数阶傅里叶变换(FrFT)原理的基础上,基于快速解线性调频技术,提出了一种LFM信号检测和参数估计算法,该算法将LFM信号检测由二维搜索转换为一维搜索,从而有效地减少了运算量。仿真结果表明,算法在低信噪比下具有良好的参数估计性能。     

分数阶Fourier变换对LFM信号的特征参数估计能力仿真评估

将分数阶傅里叶变换（FrFT）对线性调频（LFM）信号处理方法应用到雷达侦察信号分选与参数估计中,研究FrFT对LFM信号在低信噪比下的检测与参数估计能力。设定了雷达侦察信号背景,制定了仿真验证流程,考察了FrFT对LFM信号的调频率和中心频率的估计能力,对比了不同信噪比下的参数估计运算时间。仿真结果验证了该算法可以完成低信噪比条件下雷达侦察LFM信号特征参数的估计。     

分数阶傅里叶变换在雷达多目标检测和参数估计中的应用

介绍了分数阶傅里叶变换的基本原理和基本性质。结合时域和频域上扫频滤波器的原理推导出了分数域上的扫频滤波器的实现形式。利用分数阶傅里叶变换对线性调频信号有很好的聚焦性的性质,提出了基于分数阶傅里叶变换的雷达多目标检测和参数估计算法。解决了在强度相差较大的强分量信号中检测和估计弱分量LFM信号参数的问题。仿真结果表明了该算法的有效性。     

基于FrFT的欠采样LFM信号分离与参数估计

基于分数阶傅里叶变换，本文提出了一种欠采样条件下的宽带与窄带线性调频信号分离与参数估计方法。该方法先由延迟相乘和牛顿迭代算法估计信号的调频斜率，然后在分数阶傅立叶变换域进行滤波，实现信号分离。最后对欠采样信号解频率模糊，估计信号的初始频率。仿真表明了该方法分离宽带与窄带线性调频信号的可行性与分离后信号参数估计的有效性。     

基于分数阶傅里叶变换的线性调频信号分辨率分析

分数阶傅里叶变换(FRFT)是分析线性调频信号(LFM)最有效的工具之一.本文研究了LFM信号在分数阶傅里叶域(FRFD)上的分辨性能以及变换阶次上的分辨性能,并研究了变换阶次误差对输出信噪比的影响,分别得到了 FRFD分辨率、变换阶次分辨率、输出信噪比损失与信号持续时间及调频率的关系,为利用FRFT进行LFM信号检测和参数估计时的分辨率分析、变换阶次搜索步长的选择等提供一定的理论参考.     

一种多 LFM 信号检测与参数估计的方法

针对常规方法对多个线性调频（LFM ）信号进行处理时存在运算量大、不能满足快速检测和交叉干扰的问题,分析了采用分数阶傅里叶变换（FrFT ）对LFM 信号进行参数估计的原理,基于快速解线性调频技术,将LFM 信号检测与参数估计由二维搜索转换为2个一维搜索。该方法可以有效减小运算量,易于工程实现。仿真结果表明,此方法在低信噪比下仍具有良好的性能。     

分布式相参雷达LFM宽带去斜参数估计方法

宽带分布式相参雷达技术能够有效提升目标测量精度和识别性能,具有重要的研究价值。针对现有雷达装备一般不具有同时对正负调频率宽带线性调频信号进行去斜处理的能力,即在接收相参合成阶段无法通过正负调频率宽带去斜方式获取宽带信号发射相参所需延时相位值的问题,该文利用单元雷达与目标之间存在延时差,将单元雷达发射的宽带线性调频信号等效为目标信号,对接收信号进行互相关处理获取发射相参合成所需的参数值,通过建模和仿真实现接收相参和发射相参合成处理,并对飞机目标进行1发2收相参探测试验,获得了理想的试验结果。该方法具有估计精度高、运算量小和时实性好的优势,可应用于分布式相参雷达工程实现。     

混合信号情况下信源数与DOA联合估计算法

针对非相关信源与相干信源共存情况,提出了一种基于矩阵重构的信源数与波达方向（direction of arrival,DOA）联合估计算法.该算法首先利用特征值的二阶统计量（second order statistic of eigenvalues,SORTE）法和子空间旋转不变技术（estimated signal parameter via rotational invariance techniques,ESPRIT）实现非相关信源数与DOA估计;然后基于空间差分法消除非相关信号并构造新矩阵,利用构造矩阵进行前向空间平滑,实现对相干信源解相干;最后利用SORTE法检测相干信源数,结合求根多重信号分类（multiple signal classification,MUSIC）算法估计相干信源DOA.与传统的差分平滑方法相比,该算法在可估计信源数与低信噪比情况下DOA估计性能等方面优于传统算法.数值仿真实验结果验证了该算法的有效性.     

一种改进的极化敏感阵列解相干算法

在相干信号源情形下,常用的极化敏感阵列信号处理方法(如参数估计、波束形成等)会出现性能下降甚至失效的现象。该文在极化平滑算法的基础上提出一种改进的解相干算法,通过对各子相关矩阵选择适当的加权系数,使平滑之后的相关矩阵具有Toeplitz的形式,进而消除信号之间的相干性。该文推导了最优加权系数的表达式及最大解相干信号个数,并利用加权平滑之后的相关矩阵完成了参数估计和波束形成。计算机仿真结果表明改进的方法具有比常规极化平滑算法更优越的性能,且适用于非均匀噪声和相干噪声的情况。     

基于MUSIC算法对相干信号DOA估计的研究

空间谱估计是阵列信号处理中的一个重要研究课题。针对经典MUSIC算法在入射源相关的情况下测向失败的问题,通过前后向空间平滑MUSIC算法,利用子阵平滑恢复数据协方差矩阵的原理进行解相干,进而对入射源的波达方向（DOA）进行估计。仿真结果证明：前后向空间平滑算法不仅能估计出空间相互独立信号源的波达方向,还能有效分辨出相干信源的到达角度,且具有较高的分辨能力和估计精度。     

相干宽带线性调频信号的波达方向估计新方法

提出了一种相干宽带线性调频(LFM)信号的波达方向(DOA)估计新方法。该方法利用LFM信号在分数阶Fourier域上的解线调特性,构造出新的解线调域阵列数据模型,然后结合传统的矩阵重构解相干以及MUSIC算法实现相干LFM信号的DOA估计。若同时存在多组相干LFM信号入射,则首先在不同的能量聚集域上将各信号组分离,然后逐一进行各组内相干信号的DOA估计。该方法充分地挖掘了观测信号所包含的时频信息,增加了可检测的DOA数目,提高了分辨性能和抗噪声性能。此外,该方法无冗余阵元与孔径损失,且适用于任意流型阵列。仿真结果显示,在DOA估计的均方根误差(RMSE)相同时,与传统方法相比,本方法可获得8dB左右的信噪比增益。     

基于REPT变换和空间EP谱的宽带LFM 信号参数估计

演化谱估计作为研究非平稳信号的重要手段,具有许多优良的性质。将演化谱应用于参数估计和宽带阵列信号处理中,提出了Radon-EP（Evolutionary Periodogram）谱变换（REPT）估计线性调频信号参数和空间分段短时EP谱估计宽带线性调频信号到达角。仿真实验显示了算法的有效性。     

基于MIMO雷达的极化平滑降维酉ESPRIT算法

相干目标的波达方向估计一直是雷达信号处理中的一个难题。为了获得更好的相干信号角度估计精度,并提高算法可实现性,在多输入、多输出雷达的基础上,提出一种极化平滑降维酉旋转不变性参数估计算法。首先通过降维矩阵对接收信号数据进行降维处理,然后利用降维后的接收数据构造中心复共轭对称矩阵,再构建适当的酉矩阵对其进行实值处理,然后对其进行极化平滑解相干处理,最后构造出实值旋转不变性方程估计目标的波达方向。相比于常规的极化平滑旋转不变性参数估计算法,本文所提极化平滑降维酉旋转不变性参数估计算法的相干信号角度估计精度更高、更利于工程实现。第五节通过仿真实验证明了该算法的有效性与真实性。      

基于空频解耦的宽带DOA估计算法

宽带波达方向(DOA)估计是宽带阵列信号处理领域的热点问题,当宽带信号的距离分辨率与宽带孔径可比拟时,孔径渡越效应会成为影响宽带波达方向估计精确度的重要因素。基于宽带阵列信号在空域与频域间呈现线性耦合的特点,利用梯形变换进行解耦处理,并对解耦后数据相干积累进行 DOA估计。实验结果表明,通过对宽带孔径渡越效应的消除,宽带 DOA估计精确度显著提高。该算法具有较低的计算复杂度和较高的 DOA估计精确度,是一种有效的宽带 DOA估计算法。     

阵列互耦条件下相干信源DOA估计算法研究

针对阵列互耦条件下相干信源到达方向（DOA）估计的问题,利用均匀线阵互耦矩阵的带状循环特性及对称Toeplitz性,提出了一种基于改进的空间平滑算法的信源DOA估计算法。该算法无需阵元的互耦参数信息,只需一维谱峰搜索,避免了通常多参数联合估计的多维非线性搜索及迭代运算;由于采用改进的空间平滑算法,所以该算法具有很好的统计估计性能。计算机仿真结果验证了该算法的正确性和有效性。     

MODE SPACE SMOOTHING ALGORITHM TO ESTIMATE DOA OF COHERENT SIGNALS IMPINGING ON UNIFORM CIRCULAR ARRAY

A novel method to estimate DOA of coherent signals impinging on a uniform circular array( UCA) is presented in this paper. A virtual uniform linear array (VULA) is first derived by using spatial DFT technique, transforming the UCA from element space to phase mode space to obtain the properties of ordinary ULA, and then the well known spatial smoothing technique is applied to the VULA so that the lost rank of covariance matrix due to signal coherence can be retrieved. This method makes it feasible to use the simple MUSIC algorithm to estimate DOA of coherent signals impinging on a UCA without heavy computation burden. Simulation results strongly verify the effectiveness of the algorithm.