极化域-空域联合谱分辨力研究

借助于MUSIC零谱的统计特性研究了极化域-空域联合谱的分辨问题.提出了极化域-空域模糊区和阵列信号模糊函数的概念,得出联合谱分辨力与信噪比、采样点数、信号到达角和极化角等因素之间的关系.当信号到达角不同时,极化状态的差别可以改善谱分辨力;通过Monte Carlo仿真得出分辨概率,仿真结果验证了理论分析的正确性.     

一种基于波束空间的非相关信号源DOA估计方法

针对非相关信号源的到达角估计,本文基于波束空间信号输出协方差矩阵的对角阵特性,建立了信号到达角估计的最小化代价函数.采用DFT波束形成矩阵,借助于矩阵分解变换,保持了阵列流形的Vandermonde结构,并由此将代价函数转换为二次函数形式,得到信号源到达角的精确估计.仿真结果表明该算法具有更快的运算速度,更低的分辨力门限及高的估计精度.     

频率、二维到达角和极化联合估计

在宽频段内多信号多参量联合估计已成为许多研究课题,例如,。未知辐射源识别,有效对消等等的重要研究内容,信号频率与二维到达角、二维到达角与极化的联合估计已开展研究,但信号频率二维到达角和极化联合估计的研究尚未见报导,本文提出了利用交叉偶极子平面阵和ＥＳＰＲＩＴ算法实现频率、二维到达角和极化联合估计的新方法,分析了算法结构,计算机模拟结果证实了算法的有效性。     

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。     

基于四阶累积量的空域矩阵滤波DOA估计算法

空域矩阵滤波器通过保持空域通带内的信号,抑制空域阻带内的干扰与噪声来提高DOA(Direction Of Arrival)估计的精度.本文使用二阶锥规划(Second-order Cone Programming)方法设计空域矩阵滤波器,利用滤波后数据的四阶累积量进行信号源到达角估计,以消除空域矩阵滤波作用时产生的色噪声的影响,从而提高信号源DOA估计的性能.此外,通过滑动空域矩阵滤波器的通带,还使得阵列具有估计多于阵元数目信号源到达角的能力.计算机仿真结果验证了算法的有效性.     

HF雷达阵列信道幅相特性的一种估计方法

使用空间谱估计中的多信号分类（MUSIC）算法探测信号到达角，阵列天线互耦系数和信道相位精度直接影响到达角的精度和分辨率，对相控阵雷达无须远/近场辅助信号源估计多个信道幅相值的方法进行了研究。并将此方法用于浙江舟山高频地波相控阵雷达系统，首先对阵列天线互耦系九进行测量估计，然后对系统的信道幅相值进行了实测估计和补偿，证明使用的方法是正确的。     

基于海洋回波的雷达阵列通道校准新方法

高频地波雷达(GWR)使用空间谱估计中的多信号分类(MUSIC)算法估计信号到达角时,阵列天线的互耦和接收通道幅相特性的不一致直接影响到达角的分辨率、估计精度和稳定性.本文提出一种基于海洋回波的雷达阵列通道校准方法,综合考虑阵元互耦和通道失配,无需辅助信号源,从实测海洋回波数据中通过最优化的手段,来获取通道幅相补偿信息和信号到达角估计.利用福建龙海雷达站的实测数据进行计算机模拟实验,证明该方法是可行的.     

部分极化波参数估计方法的改进

该文提出了基于矢量传感器的部分极化波信号参数估计方法的一种改进方法。该方法充分利用一次特征分解的特征值和特征矢量估计部分极化波的到达角和极化度,信号参数自动配对,降低了运算量,提高了参数估计的精度,且能够得到信号的空间导向矢量,可以利用阵列孔径信息进一步提高参数估计的精度。数值模拟结果证明该方法是有效的。     

矢量阵元阵列对Chirp信号极化和到达角的联合估计

针对LFM信号,利用分数阶傅里叶变换构造了一种新的空间极化时频分布:提出了基于L型矢量阵元阵列的二维到达角和极化联合估计算法。理论分析和仿真实验结果都表明,在低信噪比下该方法比已有的极化和到达角联合估计算法具有更好的性能。     

基于矢量传感器MIMO雷达的DOD DOA和极化联合估计算法

该文研究了一种基于多输入多输出(MIMO)电磁矢量传感器阵列雷达目标波离角(DOD),波达角(DOA)和极化联合估计问题。提出一种新型矢量阵MIMO雷达系统模型,发射阵列采用常规阵元,而接收阵列采用电磁矢量传感器。在此基础上,该文提出4维MUSIC, ESPRIT和迭代1维MUSIC 3种联合参数估计算法。其中迭代1维MUSIC算法首先利用矢量传感器的内在结构特点获得目标DOA预估计,随后采用MUSIC算法对DOD和DOA分别进行1维搜索获得目标角度的高精度估计,最后给出一种基于ESPRIT的目标极化估计算法。迭代1维MUSIC算法可用于不规则阵列,对接收阵列约束较少,无需2维搜索及多维搜索,还可以利用矢量阵特点扩展阵列孔径提高DOA估计精度。此外,论文还推导了DOD, DOA和极化联合估计的CRB。仿真实验表明,与前两种算法相比,迭代1维MUSIC算法具有与CRB更接近的估计精度。     

极化敏感阵列滤波性能分析:完全极化情形

本文研究了完全极化情形下极化敏感阵列滤波性能.期望信号和干扰信号来自任意方向,并且任意极化,推导获得阵列最大输出信号干扰噪声比SINR,它是空间匹配系数和极化匹配系数的函数.与普通阵列相比较,极化敏感阵列不仅可以在空域滤波,而且可以在极化域滤波.当干扰和期望信号到达角差别较大时,阵列通过调整方向特性抑制干扰、增强信号;当干扰信号和期望信号到达角接近时,仍然可以利用它们极化状态的差异提高SINR.对于干扰方来讲,要想获得较好的干扰效果,干扰信号必须要和期望信号具有相同的到达角和极化状态.具体的算例结果验证了理论分析的正确性.     

一种基于空域滤波的空间临近相干源角度估计方法

相干源常见于存在多径的场景,如何解相干历来是阵列信号处理领域亟待解决的难题之一,特别针对空间临近相干源,其角度估计精度尚有待提高。针对空间临近相干源该文提出一种基于空域滤波的角度估计方法。首先利用空域滤波技术将多个相干源分离,再对滤波分离后的各个信号分别进行角度估计,并通过对滤波器系数和相干源角度的迭代优化提高测角精度。针对非均匀线阵,该方法采用虚拟阵列技术扩展其适用范围。计算机仿真结果表明该方法的测角精度较现有方法更高,信噪比较高时其测角的均方根误差可达克拉美罗界,验证了该方法的有效性和在空间临近相干源场景的优越性。     

被动虚拟阵列的CRB界及最大似然估计方法研究

针对利用机载运动平台对窄带微波信号进行侦测的背景,研究了被动虚拟阵列（PASA）对窄带微波信号的参数估计性能。在考虑方向角、频率和幅度均为未知参数的条件下,推导了方向角估计的克拉美劳界（CRB）的表达式,同时给出了PASA合成孔径长度的选取方案。另外,本文给出了PASA对方位角估计的最大似然（ML）估计算法。研究表明,随着合成孔径长度和信噪比的增加,ML估计误差可以很快地收敛于CRB,但存在阈值效应。计算机仿真结果验证了本文研究结果的正确性。     

基于图信号处理的频控阵雷达目标定位方法

针对现代雷达应用对目标高精度测角和测距的需求,该文将图信号处理(GSP)应用于频控阵(FDA)雷达目标定位中,提出一种基于图信号处理的频控阵雷达目标定位新方法。首先,基于频控阵雷达几何模型及回波数据间的信号关联性构建回波数据的图信号模型,进而利用图傅里叶变换对上述图信号作图谱分解,构建2维谱峰搜索优化函数,最终有效获得目标的方位角-距离联合估计。仿真实验结果表明,该算法能够正确估计出目标的方位角和距离信息;在相同仿真条件下,算法的估计精度优于同类算法且提升了对弱目标的定位性能。     

Cramér-Rao bound for multiple parameters estimation using a polarization sensitive array

In this paper, new Cramér-Rao lower bounds (CRB) of the estimates of frequencies, two-dimensional arrival angles and polarization parameters of multiple incident signals are derived for a polarization sensitive array. The incident sources have distinct carrier-frequencies, in contrast to the modeling of all sources to be at the same known carrier-frequency, which has been investigated in the existing research literature on the Cramér-Rao bounds (CRB) for polarization sensitive direction finding. The derived CRBs are compact closed-form expressions and applicable to an arbitrary array geometry. Numerical examples and analysis of some special cases provide insights into the fact that the estimation accuracy of all parameters is enhanced with the increasing signal-to-noise ratio (SNR) and number of snapshots. In addition, they are hardly influenced by the sampling frequency and independent of the initial phase of incident sources. These insights offer guidelines to the system engineer on how to improve parameters’ estimation accuracy.     

Optimal periodic training signal for frequency offset estimation in frequency-selective fading channels

This paper addresses an optimal periodic training signal design for frequency offset estimation in frequency-selective multipath Rayleigh fading channels. For a fixed transmitted training signal energy within a fixed-length block, the optimal periodic training signal structure (the optimal locations of identical training subblocks) and the optimal training subblock signal are presented. The optimality is based on the minimum Cramer-Rao bound (CRB) criterion. Based on the CRB for joint estimation of frequency offset and channel, the optimal periodic training structure (optimality only in frequency offset estimation, not necessarily in joint frequency offset and channel estimation) is derived. The optimal training subblock signal is obtained by using the average CRB (averaged over the channel fading) and the received training signal statistics. A robust training structure design is also presented in order to reduce the occurrence of outliers at low signal-to-noise ratio values. The proposed training structures and subblock signals achieve substantial performance improvement.     

基于极化二元阵雷达的空域虚拟极化滤波算法

极化滤波利用干扰信号和目标信号的极化状态差异,可有效抑制有源压制干扰,然而,现有极化雷达需要两路发射通道和接收通道,存在系统复杂、实现代价高等诸多困难。该文提出了一种新体制极化雷达模型极化二元阵雷达,该系统仅需一路发射通道和接收通道即可实现极化测量。基于极化二元阵天线的空域极化特性,建立了有源压制干扰、目标回波的接收信号模型,研究了抑制有源压制干扰的空域虚拟极化滤波算法,仿真实验结果表明:对于窄带噪声调频干扰,信干比(SIR)改善因子能达到20 dB以上。     

A low-complexity joint 2D-DOD and 2D-DOA estimation algorithm for MIMO radar with arbitrary arrays

In this article, we study the problem of four-dimensional angles estimation for bistatic multiple-input multiple-output (MIMO) radar with arbitrary arrays, and propose a joint two-dimensional direction of departure (2D-DOD) and two-dimensional direction of arrival (2D-DOA) estimation algorithm. Our algorithm is to extend the propagator method (PM) for angle estimation in MIMO radar. The proposed algorithm does not require peak searching and eigenvalue decomposition of received signal covariance matrix, because of this, it has low computational complexity. And it can achieve automatic pairing of four-dimensional angles. Furthermore, the proposed algorithm has much better angle estimation performance than interpolated estimation method of signal parameters via rotational invariance techniques (ESPRIT), and has very close angle estimation performance to ESPRIT-like algorithm which has higher computational cost than the proposed algorithm. We also analyze the complexity and angle estimation error of the algorithm, and derive the Cramer‐Rao bound (CRB). The simulation results verify the effectiveness and improvement of the proposed algorithm.