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。     

数据缺失情况下的空气流动速度估计算法

本文研究了在输出数据缺失的情况下空气流动速度(简称空速)估计问题.根据声波在气流中传播原理,给出了声矢量传感器线性阵列的输出模型.基于各个传感器输出信号幅值的差异,提出了两种空速估计算法,并给出了随机扰动补偿方法.在此基础上,针对阵列输出数据缺失的情况,提出了输出数据相关矩阵重构方法.此方法能够减少数据缺失对估计算法性能的影响,使得在某些传感器失效的情况下,估计算法仍能正常工作.仿真实验表明:在系统存在随机扰动时,两种算法具有较好的估计性能;在输出数据缺失情况下,经过对输出数据相关矩阵的重新构造,两种算法仍能保持较好的估计性能.     

基于稀疏协方差矩阵迭代的单快拍气流速度估计算法

该文研究基于声传感器阵列的单快拍气流速度估计问题。首先,根据声波在亚音速和超音速气流中的传播特性,针对特定的测量装置,建立了声传感器线性阵列的输出模型。在此基础上,提出一种稀疏协方差矩阵迭代的单快拍(Sparse Covariance Matrix Iteration with a Single Snapshot, SCMISS)气流速度估计算法,与其他稀疏估计方法相比,该文提出的SCMISS算法无需正则化参数选择,计算量更低,具有更强的实时性,且只需单快拍采样数据就可对亚音速和超音速气流速度进行统一估计。最后,为了评价所提算法的估计性能,推导了气流速度估计的克拉美-罗界(Cramr-Rao Bound, CRB)表达式。仿真实验验证了该算法的有效性。     

电磁矢量传感器阵列信号波达方向 估计:双模MUSIC

 针对电磁矢量传感器阵列信号波达方向(DOA)估计问题,提出了一种基于张量模型的双模MUSIC算法,并讨论了双模MUSIC角度参数和极化参数的分离问题,提出一种低维双模MUSIC算法.(低维)双模MUSIC算法利用了张量信号子空间与两个噪声子空间的双模正交性,通过连续两次子空间投影完成DOA估计.计算机仿真结果表明,(低维)双模MUSIC算法性能要明显优于传统基于矩阵模型的MUSIC方法.     

电磁矢量传感器阵列信号波达角估计的模R投影MUSIC简

 为了充分利用电磁矢量传感器阵列数据中存在的多维结构,本文探讨了具有多维数据结构的电磁矢量传感器阵列多模张量模型的建立,以及模R信号子空间的定义,提出一种基于模R信号子空间投影的MUSIC算法.分析表明:由于模R投影方法可充分利用电磁矢量传感器阵列中的多维结构信息,从而可提高信号子空间的估计精度,进而可使MUSIC算法的性能得以改善.计算机的仿真研究验证了模R投影MUSIC算法明显优于传统MUSIC方法.     

电磁矢量传感器阵列信号波达角估计的模R投影MUSIC

为了充分利用电磁矢量传感器阵列数据中存在的多维结构,本文探讨了具有多维数据结构的电磁矢量传感器阵列多模张量模型的建立,以及模R信号子空间的定义,提出一种基于模R信号子空间投影的MUSIC算法.分析表明:由于模R投影方法可充分利用电磁矢量传感器阵列中的多维结构信息,从而可提高信号子空间的估计精度,进而可使MUSIC算法的性能得以改善.计算机的仿真研究验证了模R投影MUSIC算法明显优于传统MUSIC方法.     

声矢量阵张量分解MUSIC算法

矢量水听器同时、共点测量声场中的声压和振速分量,因此相对于声压水听器能够获取更多的声场信息,多重信号分类算法(MUSIC)是一种具有高分辩能力的方位估计算法,本文对声矢量阵接收信号三阶张量建模,并通过高阶奇异值分解得到信号张量子空间,从而结合MUSIC算法对声源进行方位估计。基于三阶张量奇异值分解得到的信号子空间相比于传统的矩阵奇异值分解得到的信号子空间能够更好地抑制噪声,并且体现了多维数据之间的关联关系,因此方位估计精度更高。计算机仿真结果表明:矢量阵张量分解MUSIC算法性能优于传统矢量阵MUSIC方法。      

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。     

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。     

基于二元矢量阵的相干源分辨性能研究

相干源的存在使矢量阵的高分辨方位估计性能严重恶化。分析了单矢量传感器的阵列流型,结合空间平滑算法的应用条件,给出了基于二元矢量阵的最小方差无失真响应(MVDR)和多重信号分类(MUSIC)解相干算法,研究了算法的性能。理论分析和仿真实验证明该算法可实现对相干源的到达方向(DOA)估计,在相同信噪比条件下,相较于MVDR算法、MUSIC算法具有更好的方位分辨力,受到相干源之间方位夹角的影响更小,而且对相干源之间的强度差异不敏感。     

基于矢量传感器的扩展孔径双基地MIMO雷达多目标定位算法

该文研究基于电磁矢量传感器的扩展孔径多输入多输出(MIMO)雷达多目标定位算法。提出了一种新型MIMO雷达系统,发射阵列采用常规阵元,而接收阵列采用电磁矢量传感器,且传感器间距大于半波长。算法首先采用ESPRIT算法获得目标波达角(DOA)高精度模糊估计,随后利用矢量传感器的内在结构特点结合子空间旋转不变性获得目标DOA低精度无模糊估计进行解模糊,从而得到目标高精度DOA估计。最后利用已知DOA信息,采用1维MUSIC算法获得目标波离角(DOD)高精度估计。与已有算法相比,该算法大大提高了MIMO雷达的目标定位精度,且无需配对和2维搜索,具有较低的运算量。仿真结果证明了所提算法的有效性,其估计精度与CRB界接近。     

一种矢量阵波束域高分辨估计方法

MUSIC方法在模型准确的前提下,对波达方向(DOA)的估计能够到达足够精度,但对相隔比较近的小信噪比信号源,MUSIC方法不能估计其DOA.提出了一种基于矢量传感器均匀线列阵的密集波束域MUSIC(DBMUSIC)方法.计算机仿真表明,在低信噪比的条件下,DBMUSIC法的高分辨估计性能得到明显改善,应用前景良好.     

基于虚拟孔径扩展的非均匀稀疏阵无模糊测向算法

针对常规均匀线阵DOA估计中可估计信源数目不足的问题,提出了一种基于虚拟孔径扩展的非均匀稀疏阵无模糊测向算法。该算法在传统MUSIC算法模型基础上,首先对阵列接收信号协方差矩阵进行向量化处理,通过Khatri-Rao积运算实现孔径扩展,提高了阵列自由度。然后利用任意阵列下的空间平滑恢复新协方差矩阵的秩,最后通过MUSIC算法进行DOA估计。仿真实验结果表明,与传统MUSIC算法相比,该算法可以在阵元数目小于信源数目的条件下实现DOA估计,大大增加了可估计信源数目,同时在低信噪比、小快拍条件下仍能得到DOA估计结果。     

基于虚拟孔径扩展的非均匀稀疏阵无模糊测向算法

针对常规均匀线阵DOA估计中可估计信源数目不足的问题,提出了一种基于虚拟孔径扩展的非均匀稀疏阵无模糊测向算法。该算法在传统MUSIC算法模型基础上,首先对阵列接收信号协方差矩阵进行向量化处理,通过Khatri-Rao积运算实现孔径扩展,提高了阵列自由度。然后利用任意阵列下的空间平滑恢复新协方差矩阵的秩,最后通过MUSIC算法进行DOA估计。仿真实验结果表明,与传统MUSIC算法相比,该算法可以在阵元数目小于信源数目的条件下实现DOA估计,大大增加了可估计信源数目,同时在低信噪比、小快拍条件下仍能得到DOA估计结果。     

基于虚拟孔径扩展的非均匀稀疏阵无模糊测向算法

针对常规均匀线阵DOA估计中可估计信源数目不足的问题,提出了一种基于虚拟孔径扩展的非均匀稀疏阵无模糊测向算法。该算法在传统MUSIC算法模型基础上,首先对阵列接收信号协方差矩阵进行向量化处理,通过Khatri-Rao积运算实现孔径扩展,提高了阵列自由度。然后利用任意阵列下的空间平滑恢复新协方差矩阵的秩,最后通过MUSIC算法进行DOA估计。仿真实验结果表明,与传统MUSIC算法相比,该算法可以在阵元数目小于信源数目的条件下实现DOA估计,大大增加了可估计信源数目,同时在低信噪比、小快拍条件下仍能得到DOA估计结果。     

基于虚拟孔径扩展的非均匀稀疏阵无模糊测向算法

针对常规均匀线阵DOA估计中可估计信源数目不足的问题,提出了一种基于虚拟孔径扩展的非均匀稀疏阵无模糊测向算法。该算法在传统MUSIC算法模型基础上,首先对阵列接收信号协方差矩阵进行向量化处理,通过Khatri-Rao积运算实现孔径扩展,提高了阵列自由度。然后利用任意阵列下的空间平滑恢复新协方差矩阵的秩,最后通过MUSIC算法进行DOA估计。仿真实验结果表明,与传统MUSIC算法相比,该算法可以在阵元数目小于信源数目的条件下实现DOA估计,大大增加了可估计信源数目,同时在低信噪比、小快拍条件下仍能得到DOA估计结果。     

基于MUSIC及其改进算法的空间信号到达方向估计方法研究

本文首先介绍了多重信号分类(MUSIC)算法的原理和步骤,给出了不同快拍数和不同信噪比条件下基于MUSIC算法的空间信号到达方向(DOA)估计的仿真和分析,提出了DOA估计系统在工程设计中需要注意的问题和解决办法。随后,针对实际工程中复杂电磁环境下的信号源相干问题,研究了一种基于空间平滑的改进MUSIC算法的原理和步骤,并对传统MUSIC算法与改进MUSIC算法对相干信源的DOA估计性能进行了仿真对比和分析。仿真结果表明,与传统MUSIC算法相比,基于空间平滑改进的MUSIC算法能有效改善对相干信号源的测量性能,得到正确的DOA估计结果。     

改进分离式电磁矢量阵列的两维波达方向估计

针对现有分离式电磁矢量传感器阵列的两维波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计存在的两个问题:其一,当入射信号在时域上不具有旋转不变性时,现有算法失效;其二,无法实现阵列的两维孔径扩展导致两维DOA估计精度较差,提出了一种改进的分离式电磁矢量传感器阵列结构.首先利用所提阵列的空域旋转不变性代替时域旋转不变性得到其中一维方向余弦的高精度估计;其次结合矢量叉乘法与相位干涉法得到另一维的方向余弦高精度估计;最后对两维方向余弦进行三角操作得到目标的两维DOA估计.本文算法摆脱了对入射信号形式的依赖,实现了阵列的两维孔径扩展,使得两维DOA估计精度大大提高.仿真结果证明了本文算法的有效性.     

基于MUSIC算法方位角估计的对比性仿真研究

方位角估计是估计空间目标的空间位置的一项重要工作。文中利用基本MUSIC算法和ROOT-MUSIC算法进行方位角估计的对比研究。针对不同信噪比情况下,用这两种算法估计方位角的估计效果进行对比研究;对算法估计同一个方位角时的估计均方误差进行MATLAB仿真分析。通过对比研究,验证了基于MUSIC算法的方位角估计在信噪比较小时,估计性能差,以至于难以分辨多个信号的方位角。     

基于三维波结构向量的飞行器姿态快速估计

飞行器姿态测量的主要参照为重力和地磁场,其在高加速度环境中的缺点难以克服.将电磁波三维结构向量作为飞行器姿态测量的参照,根据机载电磁矢量接收阵列的姿态与接收电磁信号的变化关系建立导向矢量.通过MUSIC算法三维搜索飞行器姿态参数使得信号空间谱最大化,实现飞行器平台姿态估计.针对MUSIC算法计算量过大导致姿态估计较慢的...