电磁矢量传感器原位误差校正方法

 现有基于电磁矢量传感器阵列的信号DOA和极化参数联合估计算法,大都假设电磁矢量传感器的三个电偶极子和三个磁偶极子严格指向参考坐标系的三个坐标轴,即不存在原位误差.然而在实际应用场合,电磁矢量传感器是存在原位误差的,因此其实际极化-角度域导向矢量与理想情况下的极化-角度域导向矢量有一定的偏差,导致现有方法的估计性能显著下降,因此必须对原位误差进行校正.通过对存在偏差的极化-角度域导向矢量进行一阶Taylor近似展开,并利用一个辅助校正源,提出了电磁矢量传感器原位误差校正方法,给出了原位误差估计的CRB界.仿真结果验证了该方法的有效性.     

信号DOA和极化信息联合估计的降维四元数MUSIC方法

基于简化电磁矢量传感器阵列,该文提出了一种新的降维四元数MUSIC估计方法。文中引用了四元数的概念,利用四元数的正交特性能够很好地描述矢量传感器阵元的正交结构这一优点,建立了电磁矢量传感器阵列的四元数模型,利用降维Q-MUSIC (Quaternion-MUSIC)方法先对极化信号DOA进行估计,通过已经估计出来的DOA信息,再借助传统的V-MUSIC (long-MUSIC)方法估计极化信息。从而依次获得极化信号的4个参数。仿真实验验证了算法的可行性。     

电磁矢量传感器阵列相干信号源波达方向和极化参数的同时估计:空间平滑方法

研究如何利用电磁矢量传感器阵列中隐含的冗余空域信息解决多个相干极化信号源的二维波达方向(DOA)和极化参数的同时估计问题。基于整个阵列中所隐含的多个空域旋转不变结构,将组成阵列的单个或多个电磁矢量传感器单元看作一个无模糊子阵,利用空间平滑方法对阵列数据进行预处理,以恢复信号协方差矩阵的秩特性。在此基础上,利用多信号分类方法(MUSIC)和旋转不变参数估计方法(ESPRIT)完成多个相干极化信号源的二维 DOA 和极化参数的同时估计。文中还讨论了成功进行信号解相干的必要条件,并通过计算机仿真验证和比较了所给方法的有效性及其辨识能力。     

单有向电磁矢量传感器的参数估计方法

传统的单电磁矢量传感器(UEMVS)由3个电偶极子和3个磁环构成且方向图是全向的。但是当多个单电磁矢量传感器依附在共形载体上构成共形电磁矢量传感器阵列时,为了降低共形电磁矢量传感器阵列的副瓣,通常每个传感器的方向图是有向的。基于有向方向图的单电磁矢量传感器也称为单有向电磁矢量传感器(UDEMVS)。该文针对UDEMVS的参数估计问题,提出两种参数估计方法,分别是基于免搜索的旋转不变信号参数估计和矢量叉积(ESPRIT-VCP)方法以及基于网格搜索的多重信号分类和最小瑞利商(MUSIC-MRQ)方法。ESPRIT-VCP方法是根据旋转不变性和矢量叉积,获得4维参数的闭式解,MUSIC-MRQ方法根据信号和噪声子空间正交性与最小瑞利商,利用网格搜索得到2维角度估计值,进而结合信号回波模型得到2维极化的估计值。所提两种方法只利用了UDEMVS的6通道数据就能有效得到目标的参数估计结果,有较低的计算复杂度。仿真结果从角度和极化的估计性能出发验证了所提方法的有效性。     

基于双电磁矢量传感器的近场源多参数估计

基于双电磁矢量传感器(EVSs),提出一种新的近场源频率、波达方向(DOA)、距离和极化参数联合估计方法.该方法首先计算近场源的频率以及其在两个电磁矢量传感器处的二维DOA和极化参数,然后利用几何方法或搜索方法,得到近场源的距离估计.该方法仅需要两个电磁矢量传感器,节约了阵列孔径,适合于阵列孔径有限的场合.估计过程中仅需一次互相关以及特征分解等简单的运算,且各参数自动配对,节省了运算量.实验结果验证了该方法的有效性.     

水下电磁场源的二维DOA和极化估计

以电磁矢量传感器在均匀海水中的电声测量为运用背景,建立了水中单个电磁矢量传感器的数据接收模型,采用特征值分解的信号子空间TLS-ESPRIT算法,对基于该算法的单个电磁矢量传感器估计多个信号源的DOA和极化参数问题进行了研究。     

原位误差情况下DOA和极化参数盲估计

现有基于电磁矢量传感器的波达方向(DOA)和极化参数联合估计算法中,均假设电磁矢量传感器的三个电偶极子和三个磁偶极子严格指向参考坐标系,即不存在原位误差.当电磁矢量传感器存在未知原位误差时,其实际极化-角度域导向矢量与理想情况下的极化-角度域导向矢量产生一定的偏差,导致现有算法的估计性能显著下降.基于极化-角度域导向矢量的一阶Taylor近似展开,给出一种原位误差情况下DOA和极化参数的盲估计算法和各参数估计的CRB界.仿真结果表明,在存在原位误差的情况下,该方法的估计性能明显优于传统方法.     

矢量传感器阵列MIMO雷达高精度二维DOA与极化联合估计

该文采用矢量传感器配置下的十字型阵列MIMO雷达系统,提出一种新的2维高精度DOA与极化参数联合估计算法。首先根据MIMO雷达虚拟阵列导向矢量的特点,通过降维矩阵的设计及回波数据的降维变换,将高维回波数据转换至低维信号空间;然后基于传播算子获得对应信号子空间的估计,利用收、发阵列阵元间长基线对应的旋转不变性和极化矢量中电场矢量和磁场矢量的叉积进行2维高精度DOA估计和解模糊处理,同时利用与阵列结构无关的极化域旋转不变性进行极化辅角和极化相位差的联合估计。该矢量传感器MIMO雷达阵列可同时获取MIMO雷达的波形分集和矢量传感器的极化分集,无需额外增加阵元和硬件开销,能够有效扩展阵列孔径,提高参数估计性能;同时通过降维变换及传播算子,在获取信噪比增益的同时,能够实现2维高精度DOA和2维极化矢量的联合估计及参数的自动配对,有效降低数据处理维数和参数估计的运算复杂度;最后,仿真结果验证了理论分析的正确性和算法的有效性。     

基于单矢量传感器的信号多参数估计方法

提出了一种基于单电磁矢量传感器(VS)的信号频率、波达方向(DOA)和极化参数的联合估计方法.VS能同时接收横电磁波的三个电场和三个磁场分量,通过处理可以得到隐含在电磁场信息中的信号DOA.为简化系统构成的复杂度,使用了欠采样技术,同时给出了相应的频率解模糊方法,最后通过仿真实验验证了算法的有效性.     

线性电磁矢量阵列的空时极化平滑算法及相干源多参数估计

该文提出了一种基于线性电磁矢量阵列的空时极化平滑算法(STPSA),解决了相干信源的频率,2维波达方向和极化参数的联合估计问题。该算法通过对不同子阵和矢量传感器不同传感单元的测量数据及其相应延迟数据进行平滑,实现解相干预处理并抑制噪声干扰,然后利用传播算子方法得到相应的参数估计。与目前的算法相比,该文提出的算法能够同时实现相干信源的多个参数联合估计;无需通过奇异值或特征值分解提取信号/噪声子空间,也无须进行参数搜索,有较低的运算量;另外,算法能够通过增加相邻阵元的间隔来扩展阵列的有效孔径,改善估计性能,且无须进行参数去模糊处理。仿真结果验证了算法的有效性。     

基于极化电磁波的飞行器姿态角估计新方法

提出使用单矢量传感器进行飞行器姿态角估计的新方法,安装在飞行器平台的单电磁 矢量传感器接收来自基站的极化电磁波信号,用MUSIC算法进行信号DOA和极化参数估计,得 到机体坐标系到地理坐标系的转换矩阵即飞行器姿态矩阵,最终估计飞行器姿态角。Matlab 仿真验证了该方法的有效性,姿态角估计误差在15°内,满足飞行器控制的要求。     

基于矢量传感器MIMO雷达的发射极化优化DOA估计算法

针对常规矢量传感器MIMO雷达没有利用发射极化信息导致波达方向(DOA)估计精度较差的问题,该文提出一种克拉美罗界(CRB)最小化的发射极化优化算法。首先建立矢量传感器MIMO雷达的接收信号模型;然后分析固定发射极化矢量传感器MIMO雷达DOA估计算法的不足;接着推导任意发射极化状态下的CRB,计算最小CRB对应的极化状态;最后利用该优化极化状态采用固定极化DOA估计算法得到DOA估计。该算法的DOA估计精度高于固定极化DOA估计算法。且该算法的2维DOA估计可自动配对,发射电磁矢量传感天线位置可任意。仿真结果证明了该算法的有效性。     

鲁棒的四元数空间平滑算法

本文针对相干信号波达方向(DOA)估计问题,利用简化电磁矢量传感器阵列提出了一种基于四元数模型的空间平滑(Q-SS)算法。首先,根据四元数的正交特性能够很好地描述矢量传感器阵元内部信号分量之间的垂直关系这一特点,将每个阵元的两分量接收数据合成为一个四元数,建立了简化电磁矢量传感器阵列的四元数接收模型,该模型比传统的长矢量模型更适合于矢量传感器阵列的信号处理。在此基础上,利用本文提出的Q-SS算法对相干信号进行预处理,实现了解相干,并对解相干性能进行了分析,然后通过四元数域的ESPRIT算法估计出相干信号的DOA。理论分析表明Q-SS算法比传统的长矢量空间平滑(V-SS)方法有更高的DOA估计精度,具有对矢量传感器内部电场噪声分量解相关的能力,这是V-SS算法所不具备的优势。最后,通过计算机仿真实验比较和分析了所提算法的有效性。      

基于电磁矢量传感器的MIMO天线阵列系统研究

将电磁矢量传感器(EVS,electromagnetic vetor sensor)信号处理法与传统MIMO信号处理有机地结合,建立了基于EVS的多天线三维信道模型。采用多重信号分类(MUSIC,multiple signal classification)算法对MIMO的达波信号方向(DOA,direction of arrival)进行空间谱估计,导出基于EVS的三维空间信道解析式,阐明了EVS信号处理与MIMO多径信道相关性的关系。与传统标量传感器阵列(SSA,scalar sensor array)MIMO天线阵列比较,EVS阵列能获取达波信号的多维极化信息,同时具有空间域和极化信号处理能力。因此可缓解空间多径信道相关性,使空间极化分量的相关性趋于零值,而且使MIMO系统性能受空间结构的影响较小。理论分析和仿真结果表明在提高MIMO天线系统性能上,基于EVS阵列的系统比SSA系统具有更高的优越性。     

基于阵列信号融合的路面平整度检测原理研究

提出了一种基于阵列信号分析原理的激光路面平整度检测方法.利用阵列信号处理方法,将路面信号转化为阵列信号源个数的估计;将激光检测系统相对于路面的运动转化为阵列信号波达方向的估计;将多传感器检测数据共同信息的提取转化为阵列信号中多信号权向量的加权处理;利用最佳权向量重构出路面断面形状.实验证明此方法简单实用,可以为路面平整度检测设备的改良提供一种全新且好用的方法.     

电磁矢量阵列的四元数Toeplitz矩阵重构算法

对于电磁矢量阵列的相干信源波达方向估计,针对空间平滑算法解相干时减少阵列有效孔径的问题,提出了一种四元数Toeplitz矩阵重构算法。首先,根据四元数的正交特性建立了信号接收模型,很好地保持了电磁矢量阵列的阵元输出信号两分量间的正交性,同时保证了波达方向角信息和极化信息都能包含在重构矩阵中;然后,在阵列各阵元接收数据与参考阵元接收数据的相关函数基础上,构成Hermitian Toeplitz矩阵,从而实现解相干。该算法与空间平滑算法相比增加了相干信源估计个数,且在低信噪比和入射角度接近时具有更好的估计性能,通过仿真实验得到了验证。     

矢量传感器的复声强法定向技术研究

矢量传感器可以空间共点、同步测量声压与质点振速的各正交分量。为了对水下目标进行定位,基于声压与振速联合信号处理的理论,研究了复声强法对水下目标信号的定向技术,并使用概率统计和直方图的理论对目标的方位角和俯仰角值进行了估计,在线谱分量存在的低频段对估计角度进行了概率统计,较好地解决了左右舷的分辨问题．实现目标的全空间无模糊定向。另外,通过计算机仿真验证了该方法中提出的定向算法。