基于ADMM的低仰角目标二维DOA估计算法

针对面阵米波(VHF)雷达低仰角目标2维DOA估计问题,该文提出一种基于交替乘子法(ADMM)的快速2维DOA估计算法。该方法首先利用均匀面阵条件下方位、俯仰角无耦合的特性,将2维角度估计问题转化为两个1维角度估计问题,通过方位、俯仰维波束合成实现对目标信息提取;其次根据信号模型建立信号空域超完备表达式,利用ADMM方法完成对方位、俯仰角估计。该方法避免了2维联合估计复杂计算量,复杂度大大降低,且运算过程无需特征分解,进一步提高了运算效率。仿真结果表明了该算法的优越性。     

面阵二维角度估计的RELAX算法

针对常规二维波达方向估计的高分辨算法的运算量大和稳健性差,将基于均匀线阵的RE-LAX算法拓展到均匀面阵中,得到了多快拍二维角度估计的二维RELAX（2-DRELAX）算法。对于常见的单目标存在地面反射多径的情况,将2-DRELAX算法进行简化,提出了一种基于行列合成处理和RELAX算法测角的双迭代方法。该方法由某个初始的二维角度出发,首先进行行列合成处理,将面阵接收的数据矩阵合成为行、列天线接收的数据矢量,然后由RELAX算法分别估计方位角和俯仰角,最后由估计的二维角度更新行列合成因子并进行行列合成,得到更精确的二维角度估计,如此迭代直至得到的二维角度满足给定的精度要求。该方法收敛速度快,无需特征值分解和多维搜索,对相关信号不需要解相关处理,具有较高的测角精度和分辨力。     

基于时-空稀疏解的方位超分辨算法

受限于阵列波束宽度的瑞利限,常规单脉冲测角方法无法分辨处于一个波束宽度内的多个目标,为此,提出一种基于时-空稀疏解的方位超分辨算法,对距离、多普勒维无法分辨的同一波束宽度内的多个目标进行角度测量。该方法首先构造基于类-p范数稀疏度和2范数约束的代价函数,通过迭代过程最小化代价函数求得时-空二维稀疏解,最后由时-空二维稀疏解估计目标的多普勒频率和方位角。与传统的方位超分辨算法相比,该方法利用了多普勒信息,改善了方位超分辨性能,具有较高的分辨率和极低的旁瓣电平,同时该方法无需多维空间谱搜索过程。计算机仿真结果验证了该算法的有效性。     

用于非圆信号二维测向的扩展Root-MUSIC算法

利用双平行线阵的阵列结构,提出了用于非圆信号二维测向的扩展root-MUSIC(ERM)算法.ERM算法估计得到的俯仰角与方位角一一对应,自动配对,无需搜索,其可测向信号数大于子阵阵元数,方位测角精度优于同样基于双平|亍线阵的二维测向波达方向矩阵法(DOAM),俯仰测角精度在低信噪比下优于DOAM算法,俯仰角兼并时算法仍有效.     

基于压缩感知的宽频段二维DOA估计算法

针对2维DOA估计问题,该文提出一种基于压缩感知(CS)的宽频段2维DOA估计算法,能够同时得到多个窄带信号的中心频率、方位角和俯仰角。首先利用方位向和俯仰向的空间频率分别建立过完备稀疏字典,然后通过对阵列接收数据的压缩采样得到空间频率的高分辨估计,最后通过空域滤波实现中心频率、方位角和俯仰角之间的匹配。理论分析表明,该算法具有较高的估计精度与分辨力,对信噪比(SNR)要求不高,无需多维搜索过程,且经过压缩采样降低了运算量。仿真结果验证了算法的正确性与有效性。     

非圆信号方位、俯仰及初相联合估计

该文利用双平行线阵的阵列结构,提出了用于非圆信号二维方向和初相联合估计的扩展MUSIC(EN-MUSIC)算法。EN-MUSIC算法估计得到的方位角、俯仰角与初相一一对应,自动配对,其可测向信号数大于子阵阵元数,方位及俯仰测角精度与非圆信号二维测向酉ESPRIT(2D-NC-UESPRIT)算法大致相当,优于波达方向矩阵法(DOAM)。     

基于特征分解的高分辨时—空二维信号谱估计

本文提出一种基于特征分解的高分辨时-空二维信号谱估计方法。该方法对时-空二维信号相关阵进行特征值分解,构造相互正交的信号子空间和噪声子空间,利用其正交性,得到高分辨的时-空二维信号谱。该方法用于相控阵雷达,可以精确地提取空间目标的方位信息和速度信息。计算机模拟表明了算法的有效性。     

基于稀疏解的米波雷达测高方法

针对米波雷达由于波束宽和地面反射多径引起的测高难题,提出一种基于稀疏解的米波雷达低仰角测高法。该方法首先构造基于类-P范数稀疏度和2-范数约束的代价函数,通过迭代方法最小化代价函数得到稀疏解,最后由尺寸远大于阵元数的稀疏解估计目标仰角和高度。与传统的高分辨算法相比,该方法对信噪比和快拍数要求不高、无需特征值分解和多维搜索过程,具有较高的分辨率和极低的旁瓣电平。计算机仿真和实测数据的处理结果验证了该算法的有效性。     

一种互耦条件下多径信号的2D DOA估计方法

在均匀圆阵的阵列结构下,提出了一种互耦条件下相干多径信号的2D DOA估计方法,该方法基于RARE降秩理论,首先对多径相干源进行去相干处理,并对与俯仰角相关的互耦矩阵进行补偿,然后将圆阵导向矢量转换成新的波束空间阵列流型,同时将俯仰角与方位角变量构造到两个独立的函数中去,实现在互耦未知的情况下用求根的方法估计出方位角,再根据俯仰角向量函数与噪声零空间的关系通过1D参数搜索得到俯仰角的估计,最后再与方位角配对,得到2DDOA估计结果.整个估计过程仅需要1D参数搜索,不需要预先知道空间信源个数及相关性,俯仰角与方位角能正确配对,克服了RARE算法中2D DOA伪估计问题,没有孔径损失,计算量较RARE算法增加不大.仿真结果验证所提方法的有效性.     

浅水多途环境下地震波传感器二维DOA估计

利用单个三轴地震波传感器可对水中目标进行被动探测和定位,为了提高地震波传感器的目标分辨能力,将MUSIC算法用于单地震波传感器的方位估计中。针对传统MUSIC方法在相干信号源条件中性能下降的问题,提出斜投影极化分离方法对水中多径传播信号进行分离,在不同的极化状态空间对目标的空间谱进行估计实现水中目标的高分辨方位估计。仿真结果表明,该方法依靠单个地震波传感器便可实现浅水多途环境下的高分辨方位估计。湖试数据的处理结果验证了该方法的有效性。     

毫米波FMCW MIMO雷达三维点云成像方法

毫米波FMCW MIMO雷达的三维点云成像在自动驾驶、智慧交通、工业和安防等领域的三维环境感知因其独特的优势而受到广泛关注。本文在现有处理框架下提出一种结合渐近最小方差稀疏迭代（SAMV）的高分辨点云成像方法。该方法首先对差拍信号做一维快速傅里叶变换（FFT）获得高分辨距离像,然后对每一个距离单元采用SAMV算法来估计方位角网格和俯仰角网格的功率,最后结合CASO-CFAR检测算法,得到探测区域内目标高分辨的距离、方位角和俯仰角三维信息。仿真和实验结果表明,相比现有结合Capon测角的方法,该方法能在相同雷达条件下角分辨率提高2倍,实现了毫米波雷达高分辨的三维成像。     

稀疏表示框架下无需参数配对的二维到达角估计

现有二维到达角估计算法大多基于子空间理论及需要参数配对,针对这一问题,在稀疏表示理论框架下提出了一种参数自动配对的二维到达角估计新算法。该算法在L阵列下构建阵列互相关矩阵的稀疏表示模型,利用奇异值分解降低复杂度并基于群LASSO(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator)获得方位角估计。在方位角估计的基础上,基于向量化操作构建稀疏空间谱匹配模型,然后利用LASSO 获得俯仰角估计。与参数配对ESPRIT 和改进的传播算子方法相比,所提算法不仅无需参数配对过程,而且可以提供改进的估计精度。计算机仿真结果验证了所提算法的有效性。     

一种新颖的同步CDMA解相关方位/高低角估计算法

提出了一种新颖的解相关同步CDMA系统二维（方位／高低）波达方向（DOA）估计算法，通过解相关处理，可通过两次运用一维ESPRIT算法解决相应的二维方位／高低波达方向的估计问题，仿真结果表明本算法能有效，精确地解决信号的二维DOA估计问题。     

基于稀疏表示的双平行线阵二维DOA估计

为了对空域目标的方位角和俯仰角进行有效估计,提出一种基于稀疏表示的双平行线阵二维DOA估计方法。首先需构建包含目标方位角和俯仰角信息的2个空间复合角;然后利用稀疏表示技术求解其中的一个空间复合角,以此作为前提条件,另一个空间复合角就可以解耦为一维波达方向(DOA)估计问题,利用矩阵运算可以求解出来;最后根据已求解的2个空间复合角对方位角和俯仰角进行配对求解。与现有算法相比较,所提方法受快拍数的影响较小,在信噪比较高、角度间隔较大的情况下,具有良好的性能。     

一种主瓣干扰环境下的雷达目标参数"同维"稀疏估计方法

主瓣干扰对抗一直以来是雷达领域的难题之一，给雷达的探测、跟踪和识别带来了严重威胁.对此，本文提出了一种主瓣干扰环境下的雷达目标参数"同维"稀疏估计方法，可有效抑制主瓣干扰并估计目标距离、角度参数.所提方法首先对接收信号进行阻塞矩阵预处理，可在抑制主瓣干扰的同时保持目标回波在各阵元之间的相位关系，即保留了目标的角度信息；然后对预处理后的数据进行空域波束合成并脉压，可估计目标的距离参数信息；最后，根据得到的目标距离估计，截取预处理数据中目标附近的数据，并对其进行稀疏恢复估计目标角度参数.所提方法即可应用于面阵，也可应用于线阵，其优势在于可以在空域任何一维上抑制主瓣干扰，并同时估计目标在空域两维上的角度.尤其是当目标与干扰的某一维空域角度相同时，所提方法仍然可以同时估计目标的方位、俯仰角.     

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.     

基于虚拟阵列的二维稀疏阵列相干源DOA估计

波达方向DOA估计是雷达阵列信号处理的一个重要方向,传统的MUSIC算法对均匀阵列条件下独立信号源的估计有很强的适应性,但实际的雷达工作中,稀疏布阵下多相干源测角是一个经常出现的应用场景。文中针对二维稀疏阵列的相干源测角,提出了一种基于虚拟阵列的相干源DOA估计方法。该方法利用虚拟阵列内插的方法,将一个任意二维稀疏阵列内插为一个均匀面阵,再通过二维空间平滑方法对相干源进行测角,能够同时获得信号的方位角和俯仰角信息。稀疏面阵和稀疏圆阵的仿真实验结果表明,该方法可以有效的解决二维稀疏阵列的相干源测角问题。     

Ka频段大规模相控阵稀疏布阵算法设计与应用

针对大规模卫星通信相控阵天线在阵元受发射/接收组件、驱动放大器等布局限制条件下的稀疏布阵问题,提出了一种基于极限微扰法的随机稀疏布阵算法。通过极限微扰率和随机稀疏算法的迭代应用,能够较容易地收敛到目标稀疏率下的稀疏阵列分布,且能得到均匀的稀疏布阵结果,改善相控阵天线由于局部过热导致的散热困难的问题。基于此方法,对满阵为4 096阵元的大规模相控阵天线进行了稀疏化设计,最终得到1 552阵元的稀疏阵。仿真和实测结果显示通过该算法能获得较好的阵列方向图结果,在方位角0°~360°、俯仰角0°~60°范围内副瓣均低于-16 dB。