多子阵互耦条件下的一维波达方向估计及互耦白校正

该文研究多子阵（multiple subarrays）阵元互耦条件下的波达方向（DOA）估计,假设阵列由多个位置已知的均匀线阵（ULA）组成,但线阵阵元间存在互耦效应。利用均匀线阵互耦矩阵的带状、对称Toeplitz性及多子阵互耦矩阵的块状对角特性,提出了一种解耦合波达方向估计及互耦自校正算法。该算法在未知阵元互耦参数的情况下,可准确估计出信源的波达方向。另外,算法在精确估计波达方向的同时,还可准确估计出阵元问的互耦系数,实现多子阵的互耦自校正。算法的波达方向估计只需一维谱峰搜索,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,可明显减小算法运算量。文中讨论了算法参数可辨识性的必要条件,并分析计算了多参数联合估计的克拉美-罗界（CRB）。理论分析及蒙特卡罗仿真结果表明,该算法具有计算量小、DOA估计分辨力高、互耦校正效果好等优点。     

多子阵互耦条件下的一维波达方向估计及互耦自校正

该文研究多子阵(multiple subarrays)阵元互耦条件下的波达方向(DOA)估计,假设阵列由多个位置已知的均匀线阵(ULA)组成,但线阵阵元间存在互耦效应。利用均匀线阵互耦矩阵的带状、对称Toeplitz性及多子阵互耦矩阵的块状对角特性,提出了一种解耦合波达方向估计及互耦自校正算法。该算法在未知阵元互耦参数的情况下,可准确估计出信源的波达方向。另外,算法在精确估计波达方向的同时,还可准确估计出阵元间的互耦系数,实现多子阵的互耦自校正。算法的波达方向估计只需一维谱峰搜索,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,可明显减小算法运算量。文中讨论了算法参数可辨识性的必要条件,并分析计算了多参数联合估计的克拉美-罗界(CRB)。理论分析及蒙特卡罗仿真结果表明,该算法具有计算量小、DOA估计分辨力高、互耦校正效果好等优点。     

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。     

基于Y型阵的互耦矩阵与DOA的同时估计方法

基于均匀间隔的Y型阵列,提出了一种自校正算法用于非相干源的DOA估计和阵元间的互耦校正,且无需任何方位已知的校正源.自校正算法利用均匀线阵互耦矩阵的对称Toeplitz性和带状特性,无需任何互耦信息的条件下可以精确估计信源DOA和阵列的互耦矩阵,从而实现阵列的自校正,并进行了参数的模糊性分析.仿真结果验证了提出的自校正算法具有分辨力高、计算量小以及校正精度高的特点.     

均匀线阵互耦矩阵非Toeplitz条件下的DOA估计

理想条件下,均匀线阵的互耦矩阵可用一带状、对称Toeplitz矩阵进行建模。然而实测数据表明,均匀线阵的互耦矩阵具有对称性,但不具有Toeplitz性,此时仍按理想情况建模,会导致DOA估计不准甚至完全失效。基于RBF神经网络,提出了互耦矩阵非Toeplitz条件下的DOA估计方法。算法利用了信号协方差矩阵的对称性和对角线元素不含信号DOA信息的特点,取协方差矩阵的上三角的元素作为网络输入,不仅减少了网络的输入数,同时还提高了与阵列法线夹角60°外的DOA估计精度。实验仿真结果验证了算法的有效性。     

高斯噪声背景下多用户波达方向估计与互耦自校正

在高斯噪声背景下,针对互耦条件下的均匀线阵(Uniform Linear Array, ULA),该文提出了一种联合多用户波达方向(Direction Of Arrival, DOA)估计与互耦误差自校正算法。该算法首先利用特征矩阵联合相似对角化(Joint Approximative Diagonalization of Eigen matrix, JADE)方法估计出各用户广义空间特征矢量,然后定义了一个将各用户广义空间特征矢量转换为只与部分阵元相关的转换矩阵,进而在斜投影及前后向空间平滑的基础上,实现了多用户相干信源DOA估计,最后以多用户相干信源DOA及广义空间特征矢量估计值为基础,给出一种互耦自校正方法。仿真结果表明:该算法具有较高的DOA估计精度及DOA估计成功率,而且对高斯白噪声/色噪声背景,阵列互耦误差已知/未知情形,均具有普适性。     

多径条件下均匀线阵DOA估计及互耦误差自校正

针对多径信道环境下存在互耦误差的均匀线阵,提出了一种联合波达方向估计及互耦 误差自校正算法。在不改变阵列互耦误差的条件下,首先利用虚拟阵列平移预处理方法,将 相干信源协方差矩阵恢复到满秩。进而利用互耦误差的对称Toeplitz特性,基于子空间原理 构造一代阶函数,采用秩损的方法得到互耦误差条件下的DOA估计及阵列互耦误差。数值仿 真结果表明,该算法具有良好的DOA估计性能与互耦误差自校正性能。     

一种互耦和相干源条件下的DOA估计方法

空间平滑算法是一种常用的解相干处理方法,而阵元间互耦的存在会导致空间平滑算法失效,从而无法准确估计相干源DOA。针对这个问题,文中提出了一种新的DOA估计方法。该方法基于信号子空间和噪声子空间的正交性原理,利用入射信号源中的独立信号源可以有效估计出互耦矩阵,再通过估计的互耦矩阵对接收数据协方差矩阵进行互耦补偿,克服了互耦对空间平滑算法的影响,从而保证了相干源DOA能准确估计。计算机仿真实验表明了该方法的有效性。     

一种阵列互耦矩阵与波达方向的级联估计方法

当阵列天线存在互耦效应时,传统多重信号分类(MUltiple SIgnal Classification, MUSIC)算法的测向性能急剧下降。为了有效估计阵列互耦矩阵(MCM)与入射信号的波达方向(Direction Of Arrival, DOA),该文提出一种阵列互耦矩阵与波达方向的级联估计方法。利用互耦矩阵的结构特点,变换阵列流形,实现对互耦矩阵与DOA的解耦合。求解线性约束下的二次优化问题,利用谱峰搜索,得到阵列互耦矩阵和入射信号DOA,完成互耦误差自校正。通过计算机仿真验证了该文方法估计性能的有效性和优越性。     

多径环境下阵列波达方向估计及互耦校正

在阵列信号处理的研究中,多径环境会降低接收机的定位精度,传统的多重信号分类算法的性能会大大降低,空间平滑算法能有效地进行解相干。当阵列天线存在互耦效应时,传统的空间平滑算法的测向性能会大大下降。针对多径环境下的均匀线阵,利用互耦矩阵的复对称带状的结构特点,结合空间平滑算法,提出了一种可以进行互耦校正的波达方向估计算法。该算法通过求解线性约束下的二次规划问题,利用谱峰搜索得到入射信号的DOA。数值仿真结果验证了该算法的有效性。     

DOA estimation and self-calibration algorithm for uniform circular array

Based on the banded circulate and symmetric Toeplitz model for the mutual coupling of a uniform circular array, a decoupling direction of arrival (DOA) estimation and self-calibration algorithm is proposed. The new algorithm provides an accurate DOA estimation without the knowledge of mutual coupling. In addition, the mutual coupling coefficients for array self-calibration can be achieved simultaneously. Instead of multidimensional nonlinear search or iterative computation, the algorithm only uses a one-dimensional search and can reduce the computation burden. Simulation results demonstrate the validity of the proposed method.     

On the Resiliency of MUSIC Direction Finding Against Antenna Sensor Coupling

Many classical direction of arrival (DOA) estimation algorithms suffer from sensitivity to sensor coupling. By applying a group of auxiliary sensors in a uniform linear array (ULA), we prove the resiliency of the MUSIC direction finding algorithm against array sensor coupling. We show that the performance of MUSIC algorithm under antenna array with unknown coupling can be very close to the case with known coupling. We can also estimate the mutual coupling coefficients before refining the DOA estimates by utilizing an extended sensor array. Moreover, our analysis on the effect of mutual coupling in direction finding illustrates the existence of some blind angles which should be avoided when the array is designed. Our simulation results corroborate our analysis.     

Blind DOA and polarization estimation for polarization-sensitive array using dimension reduction MUSIC

A novel blind direction-of-arrival (DOA) and polarization estimation algorithm for polarization-sensitive uniform linear array using dimension reduction multiple signal classification (MUSIC) is proposed in this paper. The proposed algorithm utilizes the signal subspace to obtain an initial estimation of DOA, then estimates more accurate DOA through a one-dimensional (1-D) local searching according to the initial estimation of DOA, and finally obtains polarization parameter estimation via the estimated polarization steering vectors. The proposed algorithm, which only requires a one-dimension local searching, can avoid the high computational cost within multi-dimensional MUSIC algorithm. The simulation results reveal that the proposed algorithm has better DOA and polarization estimation performance than both estimation of signal parameters via rotational invariance technique algorithm and trilinear decomposition algorithm. Furthermore, the proposed algorithm can be suitable for irregular array geometry, obtain automatically paired multi-dimensional parameter estimation, and avoid multi-dimensional searching. Simulation results verify the effectiveness of the proposed algorithm.     

Direction finding and mutual coupling estimation for bistatic MIMO radar

An algorithm for joint direction-of-departure (DOD) and direction-of-arrival (DOA) estimation in the presence of unknown mutual coupling for bistatic MIMO radar is presented. Based on the special structure of the coupling matrix of uniform linear array (ULA), the angles can be estimated directly by two one-dimensional searches without the knowledge of the mutual coupling matrices. Then the mutual coupling coefficients of the transmitter and the receiver can be solved in closed-form by utilizing the obtained DODs and DOAs, respectively. Numerical examples are given for demonstrating the effectiveness of the proposed method.     

多子阵互耦影响下的非圆信号自校正算法

针对多子阵互耦影响下的非圆信号波达方向(Direction-Of-Arrival,DOA)估计问题,给出了一种针对最大非圆率信号的互耦自校正算法.该算法利用均匀线阵互耦矩阵的带状、对称Toeplitz性和多子阵互耦矩阵的块状对角特性,能够与传统的互耦秩减估计器一样避免多维搜索和迭代运算.并且通过结合信号的非圆特性来扩展数据模型,使得其估计精度较传统的互耦秩减估计算法有明显提升,可分辨信源数也有所增加.对该算法的理论性能进行研究,分析了其对未知参数的可辨识性必要条件,并基于最大非圆率信号模型给出了相应的克拉美罗界(Cramér-Rao Bound,CRB).仿真结果表明,该算法较传统的互耦秩减估计算法在低信噪比、小快拍数下有更强的鲁棒性.     

基于MUSIC算法的二次雷达应答信号分离方法

为了提高在高密度信号环境下对二次监视雷达(SSR)应答信号的接收性能,该文提出一种将信源数估计和信号到达方向(DOA)估计相结合构建分离矩阵实现交叠信号分离的算法。首先根据交叠信号量测的特征值分布来确定交叠信号的个数;然后利用MUSIC算法作谱峰搜索得到各信号的DOA,并重构混合矩阵;最后通过计算混合矩阵的广义逆得到分离矩阵,并实现对交叠信号的分离。以6阵元均匀线阵为前提进行仿真分析,结果表明所提分离算法可达到90%以上的分离成功率,分离性能和独立成分分析(ICA)算法相当,优于基于投影技术分离算法(PA),但计算量远小于ICA算法,不足ICA算法计算量1/10,更易于工程化应用。