基于内插阵列变换的扩展传播算子实值算法

针对内插阵列变换(VIA)思想在非圆信号波达方向(DOA)估计算法中的应用问题,提出一种基于内插阵列变换的扩展传播算子实值算法——VIA-EPM实值算法。利用真实阵列流型与虚拟阵列流型之间的变换矩阵,将真实阵列输出转换为虚拟阵列输出,再根据信号源为实数的特点,分别求取虚拟阵列输出的实部和虚部,将其串联组合,扩展阵列输出的维数,通过对扩展阵列输出矩阵进行分块并得出扩展传播算子,进而得到一种传播算子(PM)类的DOA估计算法。仿真实验表明：存在阵元位置误差的情况下,VIA-EPM实值算法通过对阵元位置校准数据进行内插阵列变换,取得与阵元位置校准的扩展传播算子实值算法(EPM实值算法)相当的估计性能,保持了阵列扩展能力、高估计精度以及高分辨力;并且在二维阵元位置误差情况下,其估计性能明显优于阵元位置未校准的EPM实值算法。结合VIA-EPM实值算法的计算复杂度分析可以看出：它同时获得了内插阵列变换技术以及信号非圆特性的优势;与复运算相比,其复杂度也相对降低。     

相干信号源时空二维谱估计的通用方法

针对经典二维谱估计算法中,出现的关于阵列阵元的损失和无法分辨相干信号源的问题,提出了一种有效利用信号的时间信息以及避免常用阵列模型中阵元损失的时空二维天线阵列,并为了解决相干信号失效的问题,采用时空二维阵列接收到的数据进行合理的排列,对得到的数据协方差进行处理,处理方法有很好的求解相干信号能力。文中以MUSIC和ES-PRIT算法为例,说明得到改进后的新算法有效性。大量实验证明改进后的算法具有很好的解相干能力和稳定性。     

宽阵元间距高分辨率MIMO雷达阵列设计与实现

针对多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)雷达传统阵列设计方法中方位分辨率受限于阵元数目,阵元之间耦合作用明显的问题,提出了一种基于宽阵元间距的高分辨率阵列设计方法.使用了平板定向天线作为阵列的基本收发单元,提高了阵列中阵元之间的隔离度,同时采用了宽阵元间距的等效阵列设计方法,扩展了阵列孔径长度,从而进一步提高了方位分辨率,最后用仿真分析结果验证了该方法的有效性.     

十字形二维稀疏混合MIMO相控阵雷达收发阵列设计

针对二维混合多输入多输出(MIMO)相控阵雷达发射子阵分割带来的自由度损失进而影响雷达系统参数估计性能的问题,提出一种基于十字阵的二维稀疏混合MIMO相控阵雷达收发阵列设计方法.首先,结合稀疏阵列-共轭嵌套阵对混合MIMO相控阵雷达的收发端进行稀疏设计;其次,对混合MIMO相控阵雷达产生的合阵进行做差处理,得到阵元位置差的差异阵列;最后,通过空间平滑处理进行波达方向估计.仿真实验表明,相较于传统的二维混合MIMO相控阵雷达,所提出方法仅利用两个互相垂直的一维线阵便可形成阵列的二维平面扩展,同时,在不增加阵元个数的前提下可有效扩展雷达阵列虚拟阵元数目,提高阵列的自由度以及波达方向估计性能.     

基于最小冗余线阵的二维DOA估计方法

针对传感器阵列二维DOA估计中阵元数较多且阵元利用率较低的问题,提出了一种低阵元冗余的二维DOA估计方法.该方法通过在最小冗余线阵基础上添加两个导向阵元的方法,将最小冗余线阵的应用拓展到二维DOA估计.同时该方法利用多个时延的阵元输出共轭循环相关函数构造"伪数据阵",在时空域中等效出两个具有旋转不变性的平行子阵,进而运用DOA矩阵法估计信号二维DOA.该方法不仅避免了最优时延选择问题,继承了DOA矩阵法无需谱峰搜索且无需二维角度参数配对等优点.还用较少的阵元获得了较大的阵列有效孔径.仿真结果表明,该方法与CCDM算法相比具有更好的低信噪比适应能力和稳健性.     

基于仿生耦合处理的阵列孔径扩展研究

为兼顾传感器阵列的小型化与高性能,提出对小孔径阵列的接收信号进行仿生耦合处理,以扩展阵列的有效孔径。将寄生蝇耦合听觉结构看成一个两输入-两输出系统,基于其振动方程,推导输出响应的具体表达式,构建信号处理模型,优化耦合参数,对阵列信号进行仿生耦合处理。仿真结果表明,仿生耦合处理放大了阵元信号间的相位差,虚拟地扩展了阵列孔径,能够在保证高性能的前提下实现阵列的小型化。     

基于改进粒子群算法的宽带测向阵列结构优化

通过对测向模糊性进行分析,提出了针对宽带信号无模糊测向的阵列结构设计方法。该方法基于改进粒子群优化算法,以测向无模糊及各阵元最小间距为条件,对各阵元位置进行优化设计,得到合适的阵列结构以提高阵列的测向性能。仿真实验证明,改进粒子群算法提高了搜索效率,通过本方法设计的测向阵列在测向带宽内能够得到较高的测向性能,而且最小阵元间距不受均匀线阵中阵元间距不大于半波长的约束。     

MIMO阵列正交频分发射波形模糊函数分析

多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)阵列因具有的优越性能在通信技术研究中成为信号处理界研究的热点,对发射波形设计是MIMO阵列应用的关键.建立了MIMO阵列的发射、接收信号模型,针对MIMO阵列及发射信号正交的特点,在远场窄带情况下对MIMO模糊度函数进行简化.从目标分辨力的角度出发,利用仿真分析了MIMO阵列不同发射阵元数正交频分线性调频(LFM)信号的模糊函数特点.仿真结果表明MIMO阵列的分辨能力优于常规相控阵,随着发射阵元数目的增大,系统的距离和角度分辨力有显著提高,多普勒分辨力保持不变.     

均匀圆阵阵元缺损对阵列方向图影响的分析

阵列中阵元接收信号按照一定加权方式合成,使波束方向图指向期望信号同时抑制其他方向的干扰信号。但是当阵列中有阵元缺损时,会对阵列方向图产生一定影响。本文分析并仿真了均匀加权情况下,均匀圆阵无缺损的波束方向图,同时对比了具有相同波束指向的均匀圆阵和均匀线阵在缺损阵元位于不同位置的波束方向图。仿真表明缺损一个阵元后,均匀加权的均匀圆阵性能下降较多。而当缺损阵元位于不同阵列不同位置时,对均匀线阵影响有较大不同,但是对均匀圆阵的影响则相差不多。     

用于麦克风阵列的阵元筛选方法研究

在使用TDOA算法进行被动声定向时,为精确获取麦克风阵列阵元之间接收声源信号的时间差,进而计算目标的方位角,麦克风阵元之间必须保持较高的相位一致性。而从论文与专利检索来看,目前还没有有效方法筛选出符合要求的麦克风阵元。针对此问题,本文基于麦克风阵列阵元相位一致性的指标,设计出麦克风阵元筛选系统,通过实测数据分析表明:一致性较高的麦克风更适合组建麦克风阵列。     

Householder干扰阻塞法的弱信号DOA估计

在强干扰来波方向已知或可准确估计的情况下,一维微弱信号的DOA估计通常采用干扰阻塞的方法,当采用二维阵型时,该方法阻塞矩阵构建形式随阵型发生变化,且其阻塞输出信号需进行预白化处理,因此计算复杂度较高。提出一种基于Householder变换的干扰阻塞法,该方法可有效阻塞强干扰获得微弱信号DOA信息,阻塞矩阵构建形式固定,不随阵型发生变化,无需预白化处理,因此具有计算复杂度较低、精度较高的特点。     

基于数据重构的宽带相干源MVDR算法

研究了基于数据重构的宽带相干源最小方差无畸变响应（MVDR）算法, 以采样定理为基础, 将同一时刻不同阵元的输出看做是连续线列阵的采样, 将时域的数据重构方法引入空间的阵元域数据, 从而实现宽带相干源的方位估计, 并提出了一种聚焦误差求取方法, 用于分析宽带相干源MVDR算法的性能。计算机仿真了FFT插值法和数据重构法的方位估计结果, 表明对于宽带MVDR算法, 数据重构方法比起FFT插值法具有更好的分辨概率和更低的均方根误差。     

一种广域稀布雷达低旁瓣波束形成方法

广域稀布雷达具有抗干扰、抗摧毁能力强等优点,但是其方向图会因阵元稀布而存在大量的高旁瓣。提出一种脉组内捷变频联合波束形成方法,通过在雷达的连续脉组内发射不同频率的信号,并将不同频率的信号进行相参合成,在使主瓣电平不变的情况下,得到更低的旁瓣电平。通过与遗传算法相结合,并设定适当的约束和适应度函数,经迭代优化后的布局,可以得到具有更低的旁瓣电平的方向图。仿真结果表明：经该方法优化后,广域稀布线阵旁瓣电平降低至-11.85dB,广域稀布面阵方位向和俯仰向旁瓣电平分别降低至-14.18dB及-14.73dB。该方法可以有效降低广稀疏阵列的旁瓣电平。     

基于新型聚焦矩阵的宽带信号DOA估计

针对宽带信号波达方向(DOA)估计问题,分析聚焦变换的原理,提出一种基于阵列输出信号协方差矩阵的聚焦算法.通过对不同频率和聚焦频率下的输出信号协方差进行特征分解,分别求取其大特征值对应的特征向量.根据最佳聚焦矩阵的求解条件,求出聚焦矩阵的表达式.该方法无需进行方位角度预估计,可以处理相干宽带信号源的DOA估计问题.通过实验仿真和性能分析验证了该算法的有效性.     

智能天线波达方向的互耦分析

智能天线中阵元间互耦的存在,严重影响了天线的性能.基于分析天线阵列模型中阵元间的相互关联的特征的方法,用网络等效的方法描述天线发射、接收场与输入、输出信号之间的关系,即用一个新的网络来表示互耦情况下的电流分配,于是天线阵列可以表示为一个(K 1)*N端的网络,此网络的每个天线元由一个输入端,K个输出端构成(一个输入端是指天线元的馈电端,K个输出端是指假想的辐射函数),当只考虑一个辐射模式时,就可以得到2N端网络,根据网络构造互耦矩阵C,用C矩阵来修正波达方向估算中的互耦,并在MUSIC算法中实现.该方法理论分析与计算仿真表明该算法切实可行,有效并易于实现.     

一种估计多用户多径信号DOA的改进方法

Cardoso于1989年提出了一种盲源分离方法。本文将这种方法加以推广， 使其可以适用于阵元数多于用户数的情况。同时，本文还根据推广的Cardoso方法计算出的方向矢量，利用前后向线性预测方法估计信号的到达角。该方法不但可以估计独立信号的到达角，而且可以对多径信号进行处理。此方法所能估计的信号个数要远远多于MUSIC算法，计算量较MUSIC算法少，而且本方法可以在较低的信噪比下估计出正确的结果。     

Matrix pencil method for simultaneously estimating azimuth and elevation angles of arrival along with the frequency of the incoming signals

In this paper we describe a method for simultaneously estimating the direction of arrival (DOA) of the signal along with its unknown frequency. In a typical DOA estimation problem it is often assumed that all the signals are arriving at the antenna array at the same frequency which is assumed to be known. The antenna elements in the array are then placed half wavelength apart at the frequency of operation. However, in practice seldom all the signals arrive at the antenna array at a single pre-specified frequency, but at different frequencies. The question then is what to do when there are signals at multiple frequencies, which are unknown. This paper presents an extension of the matrix pencil method to simultaneously estimate the DOA along with the operating frequency of each of the signals. This novel approach involves approximating the voltages that are induced in a three-dimensional antenna array, by a sum of complex exponentials by jointly estimating the direction of arrival (both azimuth and elevation angles) along with the carrier frequencies of multiple far-field sources impinging on the array by using the three-dimensional matrix pencil method. The matrix pencil method is a direct data domain method for approximating a function by a sum of complex exponentials in the presence of noise. The variances of the estimates computed by the matrix pencil method are quite close to the Cramer–Rao bound. Finally, we illustrate how to carry out the broadband DOA estimation procedure using realistic antenna elements located in a conformal array. Some numerical examples are presented to illustrate the applicability of this methodology in the presence of noise. It is shown that the variance decreases as the SNR increases. The Cramer–Rao bound for the estimators are also provided to illustrate the accuracy and the computational efficiency of this new methodology.     

互耦效应下多组相干源的波达方位估计算法

对于实际环境中存在的多径现象和阵元间的互耦效应,提出一种互耦效应下针对相干源的波达方向估计算法。首先,通过波达方向矩阵法利用二阶矩求出互耦效应下的广义导向矢量;然后对广义导向矢量进行 子空间平滑,通过矩阵变换得到一个线性约束下的规划问题,实现相干源方位和互耦系数的级联估计。该算法只需利用二阶矩求得广义导向矢量,相比常规的四阶累积量方法,减少了计算量;本文算法在解互耦和解相干过程中都没有损失阵列孔径,极大提高了阵元利用效率。计算机仿真结果验证了该算法的有效性。     

Line integration HgCdTe focal plane array

Line integration 384 × 288 Focal Plane Array (FPA) consists of HgCdTe (MCT) photodiodes array formed in the mercury cadmium telluride p-type epitaxial layers grown both by liquid phase epitaxy (LPE) or molecular beam epitaxy (MBE). Grown by these methods MCT layers have multilayer compound structure. Silicon readout integration circuit (ROIC) performs the photocurrents integration during one line signals output (one row of pixels) period, and signals multiplexing in two output channels from the focal plane. The photodiodes array pitch in each direction is 28 μm. The influence of MCT surface irregularities and imperfections of MCT epitaxial layers on number of defective elements is investigated. The text was submitted by the authors in English.     

一种混合源环境下的波达方向估计方法

提出了一种基于均匀线阵的混合源波达方向DOA估计的新方法。该方法首先利用传统MUSIC方法估计出非相干信号源的DOA,然后对整个阵列数据协方差矩阵进行差分消除不相关源信号和噪声的影响,再对此差分矩阵进行特殊的空间平滑去相干,利用重建的数据协方差矩阵估计相干源的DOA。此方法的特点是分别估计不相关信号和相干信号的DOA,优点是在可估计出多于阵元数信号的前提下具有较高的DOA估计精度和稳健性。理论分析和仿真结果表明此方法的估计性能优于空间差分平滑算法。