用均匀圆阵实现宽频段来波信号频率和二维角估计

本文提出了一种在DFT波束空间实时估计入射到均匀圆阵(UCA)上宽频段(1～18GHz)信号的频率、方位角和仰角的方法。该方法可在时间欠采样条件下实现频率无模糊估计,在空间欠采样条件下,用整数搜索法实现方位角和仰角无模糊估计,且频率、方位角和仰角估计可自动配对。模拟频率间接估计算法的估计方差比直接估计算法的方差要小2～3个数量级。仿真实验表明了算法是有效的。     

用均匀圆陈实现宽频段来波信号频率和二维角估计

本文提出了一种在ＤＦＴ波速空间实时估计入射到均匀圆阵（ＵＣＡ）上宽带段（１￣１８ＧＨｚ）信号的频率、方位角和仰角的方法。该方法可在时间欠采样条件下实现频率无模糊估计,在空间欠采样条件下,用整数搜索法实现方位角和仰角无模糊估计,且频率、方位角和仰角估计可自动配对。模拟频率间接估计算法的估计方差比直接估计算法的方差要小２￣３个数量级。仿真实验表明了算法是有效的。     

基于高阶统计的空间信号频率与二维到达方向估计

基于一个线性阵列、两个孤立阵元以及输出信号四阶累积量,本文提出了一种多个空间窄带信号频率、到达方位角和仰角估计方法.方法不仅使它们的估计无需谱峰搜索且自动配对,而且使阵列的阵元数大大减小,适合任意高斯噪声环境.计算机模拟结果证实了方法的可行性.     

一种新的空间信号三维参数可分离估计方法

本文基于非均匀线性阵列和阵元输出信号时延提出了一种新的多个空间窄带信号频率、方位角和仰角三维参数可分离估计方法。信号频率估计是ESPRIT算法实现的．信号方位角和仰角是两个一维MUSIC算法完成的．该方法可以并行实现以进一步增强其实时性．计算机模拟证实了此方法的有效性．     

时空欠采样线性调频信号参数及其二维到达角联合估计

针对宽频段(2-18GHz)内非平稳来波信号的参数估计和测向问题,提出一种时空欠采样线性调频信号参数与二维到达角联合估计方法。该方法首先用时域解线调方法估计调频斜率,然后在分数阶傅里叶变换(FRFT)域进行滤波,实现信号提取。利用参考阵元及其延时通道进行无模糊初始频率估计,通过构建FRFT波束空间阵列模型实现无模糊测向。数值仿真表明,该方法能够实现宽频段内多个线性调频信号的参数和二维到达角精确估计,在低信噪比下仍有较好的估计性能。     

基于时空处理的频率与二维DOA联合估计算法

提出了一种适用于任意阵列的频率与二维DOA联合估计算法.该算法同时利用空域采样与时域采样构造二维时空矩阵,基于2D-ESPRIT方法进行二维参数估计,仅需3个校准阵元就可通过M个阵元估计出M个独立信源的载波频率、方向角和仰角,无需二维谱峰搜索,计算量较小.仿真实验验证了算法的有效性.     

阵列内插的波束域ML米波雷达测高方法

针对多径环境下低仰角目标角度估计的最大似然(ML)算法运算量大的问题,提出了一种能有效降低运算复杂度的米波雷达测高方法一基于阵列内插的波束域ML算法.首先对大间距的均匀线阵进行等间隔内插,对波束域变换存在的角度模糊问题实现了解模糊;通过无模糊的波束域变换将阵元接收的数据合成为少数几个波束域的数据;利用波束域的ML算法估计目标的仰角并计算其高度.该算法在获得与传统的ML算法相当的测角和测高精度的同时,运算量仅为传统ML的25%.计算机仿真和某米波雷达实测数据的处理结果验证了该算法的有效性和可行性.     

宽频段空间信号频率、二维到达角和极化联合估计

在空间欠采样的条件下,通过巧妙定义稀疏L型阵列的四阶累积量输出矩阵,利用高阶累计量的盲高斯及阵列扩展特性,实现了宽频段空间非高斯信号频率、到达角和极化估计的分离,给出了一个基于四阶累积量 ESPRIT和整数搜索解模糊的任意高斯噪声环境下多个独立空间信号频率、二维到达角和极化的联合估计算法,L型阵列由和坐标轴方向一致的偶极子对组成,数值模拟结果证实了该文方法的有效性。     

基于时空结构的阵列信号三维参数同时估计方法

提出了一种针对空间非相关窄带信号源的中心频率、方位角和俯仰角三维参数的同时估计方法。该方法通过对均匀双平行线阵时域采样构造虚拟阵元，然后结合空域采样数据构造时空DOA矩阵，对DOA矩阵进行特征分解，利用分解得到的特征值和特征向量估计出信号源的三维参数。该方法不需要进行谱峰搜索，运算量小，能实现频率、方位角和俯仰角的同时估计与自动配对，具有较高的分辨率，且能估计出比阵元数多的信号源的参数，给出的计算机仿真结果证明了该方法的有效性。     

一种信号频率及二维到达角联合估计新方法

提出了一种窄带信源频率、俯仰角及方位角联合估计新方法.该方法选择特定序号阵元输出计算的高阶累积量构造4个矩阵,然后在累积量域构造三面阵,并分析了该三面阵低秩分解的唯一性,接着利用分解得到的4个对角阵联合估计信源参数.该方法无须参数配对,无须谱峰搜索,适用于任意加性高斯噪声环境.仿真结果表明该算法是有效的.     

用均匀中心对称阵二维西ESPRIT方法实现闭环形式二维角估计

本文提出了适用于一类均匀中心对称阵的二维西ESPRIT方法,它是一种闭环形式的高分辨算法,对信号源方位角和仰角估计实现自动配对.在算法最后阶段构造一个矩阵,其第I个特征值的实部和虚部分别与第I个信号源相对X轴和Y轴的方向余波一一对应.该算法除了初始变换和最后矩阵特征分解外,整个过程都采用高效的实值计算.并推广应用于DFT波束空间,可在较小的空间维数上处理,从而减小计算复杂性.最后对算法做了一阶近似渐进性能分析.仿真结果说明了算法是有效的.     

Real-time frequency and 2-D angle estimation with sub-Nyquistspatio-temporal sampling

An algorithm is presented for real-time estimation of the frequency and azimuth and elevation angles of each signal incident on an airborne antenna array system over a very wide frequency band (2-18 GHz) commensurate with electronic signal warfare. The algorithm provides unambiguous frequency estimation despite severe temporal undersampling necessitated by cost/complexity of hardware considerations. The 2-18 GHz spectrum is decomposed into 1-GHz bands. The baseband output of each antenna is sent through two 250-MHz sampled channels where one is delayed relative to the other (prior to sampling) by 0.5 ns, which is the Nyquist interval for a 1-GHz bandwidth. Due to the high variance of the Direct ESPRIT frequency estimator, aliased frequencies are estimated via a simple formula and translated to the proper aliasing zone, utilizing eigenvector information generated by PRO-ESPRIT. The algorithm also provides unambigous 2-D angle estimate over the entire 2-18 GHz bandwidth, despite severe spatial undersampling at the higher end of this band necessitated by mutual coupling considerations and resolving power requirements at the lower end of the band. Eigenvector information generated by PRO-ESPRTT is used to facilitate computationally simple estimation of azimuth and elevation angles that are automatically paired with corresponding frequency estimates despite aliasing. Simulations are presented demonstrating the capabilities of the algorithm     

基于扩维的多通道联合频率和到达角估计

针对宽频段信号的时空欠采样问题,该文提出基于扩维的多通道联合频率和到达角估计方法。在时间和空间均欠采样的情况下,该方法实现了频率和到达角的2维无模糊估计。通过构造空时2维无模糊阵列结构,将多个采样通道联合扩维,解决了时间欠采样问题;将多个快拍通道联合扩维,克服了空间欠采样问题。同时,为了降低运算量,利用时域滤波技术,将频率和到达角估计进行时空级联,得到了自动配对的频率和到达角无模糊估计值,且避免了高维特征值分解和2维谱峰搜索,减少了运算量。仿真结果验证了该方法的有效性。     

Closed-form 2-D angle estimation with rectangular arrays in elementspace or beamspace via unitary ESPRIT

The UCA-ESPRIT is a closed-form algorithm developed for use in conjunction with a uniform circular array (UCA) that provides automatically paired source azimuth and elevation angle estimates. The 2-D unitary ESPRIT is presented as an algorithm providing the same capabilities for a uniform rectangular array (URA). In the final stage of the algorithm, the real and imaginary parts of the ith eigenvalue of a matrix are one-to-one related to the respective direction cosines of the ith source relative to the two major array axes. The 2-D unitary ESPRIT offers a number of advantages over other proposed ESPRIT based closed-form 2-D angle estimation techniques. First, except for the final eigenvalue decomposition of a dimension equal to the number of sources, it is efficiently formulated in terms of real-valued computation throughout. Second, it is amenable to efficient beamspace implementations that are presented. Third, it is applicable to array configurations that do not exhibit identical subarrays, e.g., two orthogonal linear arrays. Finally, the 2-D unitary ESPRIT easily handles sources having one member of the spatial frequency coordinate pair in common. Simulation results are presented verifying the efficacy of the method     

单快拍数据的分布式二维阵列测角方法研究

该文针对2维阵列波达方向估计问题,提出一种基于单快拍数据的分布式2维DOA估计算法。该算法首先利用每个子阵单元的单快拍数据进行2维Hankle矩阵构造;然后基于2维状态空间平衡法分别获得方位角和俯仰角子阵单元内DOA估计与子阵单元间DOA估计;最后通过解模糊算法获得方位角和俯仰角高精度无模糊DOA估计。该算法较好地解决了子阵单元内DOA估计和子阵单元间DOA估计之间的配对问题以及俯仰角和方位角之间配对问题,充分利用分布式阵列扩展阵列物理孔径特性;同时该算法可直接对相干信号和非相干信号进行处理。计算机仿真结果验证了所提算法的有效性。     

A Fast Decoupled Nominal 2-D Direction-of-Arrival Estimation for Coherently Distributed Source

In this paper, we consider the problem of the nominal 2-D (azimuth and elevation) direction-of-arrival (DOA) estimation for coherently distributed source. This new approach is based on the rotation matrices of three parallel uniform linear arrays as deduced, which has decoupled the nominal 2-D DOA from those of angular spreads. The estimator makes use of the eigenvalue decomposition to beamspace data to estimate the nominal elevation DOA. And then using a new cross-correlation matrix, the nominal azimuth DOA estimates are decoupled from the elevation estimates and can be obtained with no searching. The proposed algorithm has lower computational complexity particularly when the radio of array size to the number of source is large, at the expense of negligible performance loss. Simulation results verify the effectiveness of the proposed method.     

联合多方位角调频率估计的星载SAR三维成像方法

星载合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)通过波束的方位向扫描可以实现单次航过的多方位观测。在多方位角观测过程中,卫星弯曲轨道可等效为长3维曲线阵列,从而具备了3维成像能力。由于多方位角观测在高度维采样的稀疏性,无法直接通过3维FFT实现无模糊成像,且目标在不同方位角SAR图像的投影与高程间的传递相对复杂。针对该问题,该文提出了联合多方位角调频率估计的星载SAR3维成像方法。该方法首先给出了不同观测方位角下多普勒调频率误差与目标高程误差间的关系,利用视错位法(Map Drift, MD)估计多普勒调频率误差。然后,联合多方位角高程估计结果提升高程估计精度。最后,利用高程估计结果恢复目标3维几何信息,从而实现3维成像。仿真实验验证了该方法的高程估计精度可达米级。      

基于旋转干涉仪圆阵化的多目标参数估计新算法

针对现有的长基线旋转干涉仪存在相位模糊,且不能对多个同频、同时到达的目标信号进行角度估计问题,该文提出一种基于旋转干涉仪虚拟圆阵化的多目标波达参数估计新算法。该方法首先将旋转干涉仪采样得到的两通道数据进行共轭相乘操作,获得虚拟圆阵信号;然后采用波束空间变换法将虚拟圆阵数据从阵元空间转换到波束空间,得到虚拟线阵数据序列;最后在实波束域上实现多目标2维角度无模糊估计。相比于传统旋转干涉仪方法而言,所提方法在不增加接收通道的同时,能够实现多目标角度的无模糊测量。仿真实验验证了所提方法的有效性。     

非均匀L型阵列的联合对角化二维DOA估计算法

扩展孔径的非均匀阵列用于二维波达方向估计时,即使无相同的方位角或俯仰角也存在具有相同的方向余弦的情况,即奇异点问题。为了解决奇异点问题,所提出的算法构建了四个延时互相关矩阵,并根据对应的信号子空间构造对角矩阵。因此,算法可以通过联合对角化方法得到自动配对的低精度无模糊的方向余弦估计值以及高精度模糊的方向余弦估计值。最后,使用解模糊方法得到高精度无模糊的方向余弦估计值。所提出的算法解决了非均匀阵列二维波达方向估计存在的奇异点问题,且在欠定条件下具有良好的估计性能。仿真结果验证了所提出算法的有效性。