基于互质阵列的运动单站信号直接定位方法

信号直接定位方法是一种新型无源定位体制,具有适应低信噪比、无需参数关联等优势。为适应复杂电磁环境,该文提出了一种基于互质阵列的运动单站信号直接定位方法。以典型窄带信号为例,该文首先构建了互质阵列截获信号模型,然后推导了其差分共性阵对应的等效信号数学模型,最后使用空间谱技术构建了直接定位代价函数,实现了定位。经仿真分析验证,采用相同互质阵列时,该方法在分辨率和精度稍有损失的情况下可大幅提升传统直接定位方法的自由度,且与基于均匀线阵的直接定位方法相比,该方法在自由度、分辨率和定位精度等方面都具有优势。     

互质阵列DOA估计性能综合分析北大核心CSCD

互质阵列是近年来兴起的新型阵列,能显著提高阵列自由度,处理信源数大于阵元数时的波达方向(DOA)估计,且能提高角度分辨率和测角精度。文中根据互质阵物理阵元和虚拟阵元特点,结合多重信号分类(MUSIC)算法提出适用于互质阵基于物理阵列和虚拟阵列的DOA估计方法。该方法以非相干信号源为研究对象,利用互质阵列建立信号接收模型,基于物理阵列的DOA估计方法根据互质阵物理阵元位置特点推导其导向矢量,然后根据导向矢量计算回波信号数据和信号协方差矩阵,最后利用MUSIC算法进行DOA估计。基于虚拟阵列的DOA估计方法根据其虚拟阵元数据特点在向量化协方差矩阵并去冗余后选取连续虚拟阵元接收数据,然后对新协方差矩阵进行一维Toeplitz平滑重构,最后利用MUSIC算法或求根MUSIC算法进行DOA估计。与等阵元数的均匀线阵进行对比,仿真实验验证了互质阵列DOA估计性能的优越性。     

基于互质阵列的相干与非相干目标DOA估计算法

提出基于互质阵列的相干与非相干混合目标空间达波方向(DOA)估计算法。首先,基于差协同阵等效的概念,将互质阵列相关矩阵的元素重排形成增广相关矩阵;然后采用矩阵重构对增广相关矩阵进行解相关处理;最后,对解相关的增广相关矩阵进行多重信号分类(MUSIC)空间谱搜索,实现对目标的DOA估计。仿真结果表明,该算法可实现对数目多于互质阵列物理阵元的相干与非相干混合目标的DOA估计。对比矩阵重构、前向空间平滑和前后向空间平滑3种解相关算法,矩阵重构解相关获得了更大的可分辨目标数目,在低信噪比(SNR)下呈现出更佳的估计误差性能,而空间平滑解相关在低快拍情况下具备更优的估计误差性能。     

基于双向传播算子的互质面阵二维波达方向估计

针对谱峰搜索的二维波达方向估计中现有算法复杂度高,精度受搜索间隔影响较大的问题,给出了一种双向传播算子的互质面阵二维波达方向估计算法,实现了俯仰角和方位角的低复杂、高精度、无模糊联合估计.该方法首先将互质阵列引入到二维波达方向估计中,构造互质平面阵模型,然后采用两次旋转不变传播算子方法计算出不同阵列流型方向上的旋转因子矩阵,根据旋转因子矩阵解算出目标信号的俯仰角和方位角,同时利用互质理论消除了稀疏阵列角度估计的不确定性,证明了互质阵列模型下采用双向传播算子方法进行俯仰角和方位角估计的无模糊性.对算法的复杂度进行理论分析,并给出了平面阵列角度估计的克拉美罗界推导.理论分析与仿真结果表明,算法不需要进行角度匹配和谱峰搜索,在相同条件下的均方根误差性能优于均匀平面阵的多重信号分类算法,并且以较低的复杂度无模糊的达到了高维网格搜索的精度.     

基于互质阵列的外辐射源雷达低仰角估计

针对外辐射源雷达中低空目标仰角估计分辨率低的问题,本文采用了互质阵虚拟阵列法进行低仰角估计,可有效提高角度分辨率。文章首先论述了互质阵虚拟阵列构造原理,以扩展互质阵列为例详细介绍了虚拟阵列的构造方法,然后通过理论分析与仿真探讨了该方法在低仰角镜像模型中的可行性。仿真中比较了分别用虚拟阵列方法和正交匹配追踪法处理互质阵,以及空间平滑方法处理均匀线阵三种方式在低仰角估计分辨率性能上的优劣,结果表明,在低仰角镜像模型中,互质阵虚拟阵列法的角度分辨率相对其他两种方法有明显优势,不受空间网格限制,而且更适用于低信噪比环境。     

基于Bessel先验快速稀疏贝叶斯学习的互质阵列DOA估计

为提高低采样点条件下互质阵列DOA估计精度,该文提出基于Bessel先验快速稀疏贝叶斯学习算法。该方法针对互质阵列输出的多采样点复数数据,首先构建了基于Bessel先验的多量测分层模型;其次推导了模型所涉超参数的对数似然函数,根据最大似然估计准则得到了超参数的迭代公式;最后提出了快速实现方案,提高了运算效率。仿真结果表明,该方法不依赖先验信息,在低采样点条件下具有更高的DOA估计精度和分辨率,能够对相干信号进行高精度DOA估计,并具有较高的运算效率。此外,该文探究了虚拟阵列扩展与互质阵列测向自由度扩展间的关联,为后续阵列误差条件下互质阵列DOA研究估计提供参考。     

一种低秩张量约束的下视稀疏线阵SAR三维成像算法

为了解决3维稀疏数据处理中向量化或矩阵化带来的原始空间结构破坏与计算复杂度高的问题,该文针对下视稀疏线阵3维SAR成像几何模型和回波信号特点,构建了张量空间信号模型,提出了一种基于低秩张量补全的3维SAR稀疏成像算法。该算法首先利用回波张量的低秩性,通过张量补全重构稀疏回波中的丢失元素,再对补全后的全采样信号张量进行3维成像,从而获得高效率、低旁瓣、高分辨率3维图像。基于X波段下视稀疏线阵3维SAR点目标回波进行了3维成像仿真实验,比较了在不同信噪比和采样率条件下的成像性能,并基于实测数据进一步验证了该算法的有效性和优势。     

一种低秩张量约束的下视稀疏线阵SAR三维成像算法

为了解决3维稀疏数据处理中向量化或矩阵化带来的原始空间结构破坏与计算复杂度高的问题,该文针对下视稀疏线阵3维SAR成像几何模型和回波信号特点,构建了张量空间信号模型,提出了一种基于低秩张量补全的3维SAR稀疏成像算法.该算法首先利用回波张量的低秩性,通过张量补全重构稀疏回波中的丢失元素,再对补全后的全采样信号张量进行3维成像,从而获得高效率、低旁瓣、高分辨率3维图像.基于X波段下视稀疏线阵3维SAR点目标回波进行了3维成像仿真实验,比较了在不同信噪比和采样率条件下的成像性能,并基于实测数据进一步验证了该算法的有效性和优势.     

基于平行互质虚拟阵列的低复杂度二维DOA联合估计算法

针对传统平行阵列2维测向自由度低、分辨能力差和小快拍情况下估计误差大等问题,该文提出基于平行互质虚拟阵列的低复杂度2维波达角(DOA)估计算法.该算法利用两个相互平行的互质线阵扩展生成虚拟阵列,并通过协方差矩阵和互协方差矩阵构造具有增强2维角度自由度的扩展矩阵,最后通过奇异值分解(SVD)和旋转不变技术(ESPRIT)获得自动匹配的2维角度估计.相比于传统的2维DOA估计方法,所提算法更好地利用了阵列接收数据信息,能识别更多的入射信号,分辨能力高,不需要进行2维线性搜索或者角度参数匹配,在低信噪比(SNR)和小快拍情况下也有很好的估计效果.实验仿真结果验证了提出算法的有效性和可靠性.     

改进未知互耦信息下矩阵重构算法的波束形成

针对自适应波束形成器在低信噪比下受阵列互耦效应的干预而导致的性能下降问题,研究一种基于改进未知互耦信息下导向矢量失配的矩阵重构算法的波束形成。利用互耦矩阵的特殊性在加入互耦之前给期望信号导向矢量适配一个误差值,通过设置输入信噪比取值条件,调整导向矢量的估计值,进而对重构出来的干扰加噪声协方差矩阵进行二次特征分解,得到最优权矢量。仿真实验表明,算法显著提高了波束形成器应对未知的互耦信息下抗干扰的能力,在低信噪比下体现出更好的稳健性。该算法对方向矢量进行修正并增强了对干扰的抑制能力,显著提高了波束形成器的性能。     

互质MIMO雷达的非圆信号降维DOA估计方法北大核心CSCD

针对传统互质阵列波达方向估计方法存在的自由度低、阵列孔径小、相位模糊等问题,提出了一种基于互质MIMO雷达的非圆信号降维波达方向(Direction of Arrival, DOA)估计方法。该方法结合了互质阵列与MIMO雷达的优点,利用非圆信号特性对阵列进行扩展,重构接收信号矩阵,然后进行降维处理,并利用噪声特征值的幂级数对噪声子空间进行修正,进一步提高算法精度。最后推导了文中方法的无相位模糊问题。仿真实验表明,文中方法能够有效避免相位模糊,大大提高自由度并扩大阵列孔径,与传统MUSIC算法以及互质阵列MUSIC算法相比,在估计成功率、DOA估计精度等方面均具有更好的性能。     

基于阵列内插的双基地互质MIMO雷达角度联合估计方法北大核心CSCD

针对互质阵列形成的差分共阵(DCA)存在空洞导致虚拟阵列不连续的问题,提出了一种基于阵列内插形成无孔互质阵的双基地多输入多输出雷达测向方法。首先,推导阵列内插的位置与形成的DCA填补空洞的位置,并推导出自由度闭合式;其次,分别在发射阵列和接收阵列将子阵列内插,形成连续的虚拟发射阵列和虚拟接收阵列;然后,利用选择矩阵使等效虚拟信号向量在虚拟发射阵列和虚拟接收阵列中平滑移动得到空间平滑矩阵;最后,利用空间平滑矩阵进行空间谱估计,并通过多重信号分类算法实现角度自动匹配。     

互质阵列信号处理研究进展:波达方向估计与自适应波束成形

阵列信号处理是雷达领域各类应用的核心技术之一。近年来,互质阵列的提出打破了传统方法受限于奈奎斯特采样速率这一瓶颈,其稀疏布设的阵列结构和互质欠采样的信号处理方式大幅降低了系统所需的软硬件开销,为当前不断提升的实际应用需求提供了理论基础和技术前提。鉴于其在自由度、分辨率及计算复杂度等方面的性能优势,互质阵列信号处理的理论和技术研究受到了国内外学者的广泛关注。该文分别从波达方向估计和自适应波束成形这两个阵列信号处理领域的基本问题出发,介绍了互质阵列信号处理方向的研究进展。在互质阵列波达方向估计方面,该文总结了互质子阵分解方法和虚拟阵列信号处理方法等两类典型技术路线,并以此为基础介绍了压缩感知和无网格化技术在低复杂度和超分辨估计等方面的最新研究工作。在互质阵列波束成形方面,该文剖析了其与互质阵列波达方向估计问题的区别与联系,并介绍了面向互质阵列的高效鲁棒自适应波束成形设计方法。该文旨在通过对互质阵列信号处理研究前沿的分类归纳和总结,探讨各类方法的优势和未来的研究方向,为其在雷达等领域的产业需求和实际应用提供理论和技术参考。      

基于多循环频率聚焦的宽带循环平稳信号阵列测向方法

宽带循环平稳信号多个离散循环频率处的信息能否进行综合利用以改善低信噪比条件下的阵列测向性能具有较大的研究价值。该文从阵列观测数据的循环谱相关函数入手,证明了低信噪比条件下不同循环频率处阵列观测数据的谱相关函数估计误差之间相互独立,表明不同循环频率信息之间具有较强的互补性,然后借鉴常规宽带信号频域聚焦思想提出了一种不同循环频率处信息综合利用的有效途径。仿真结果表明,基于多循环频率聚焦的方法能够有效改善低信噪比条件下宽带循环平稳信号的阵列测向性能。     

有色随机噪声背景下互谱TLS-ESPRIT估计方法

现代互谱估计是抑制有色观测噪声的一种有效方法。对旋转不变技术估计信号参量的方法进行了深入的分析,并进而提出了有色声随机信号背景下互谱TLS-ESPRIT估计方法。这种方法的突出特点是几乎不需要任何色噪声的先验信息,并在很低信噪比下工作,避免了以往互谱估计本身所固有的在整个频域上的谱峰搜索,可直接通过特征值确定信号参数估计值。此方法只需两次SVD分解,计算量大大降低。仿真结果表明,该方法具有较好的谱估计分辨率和良好的稳定性。     

基于原子范数的互质阵列协方差矩阵重构算法

针对互质阵列的虚拟阵列插值过程中协方差项的非均匀加权问题,将互质阵列协方差矩阵重构转换为低秩矩阵填充与原子范数重构,提出基于原子范数的互质阵列协方差矩阵重构算法。该算法先利用广义增广法得到非完备的互质阵列协方差矩阵,并利用截断的均值奇异值门限填充法得到虚拟阵列的协方差矩阵初值,然后对其进行原子范数最小化求解,实现稳健的正定Toeplitz协方差矩阵重构。该算法充分利用互质阵列协方差矩阵信息,有效提高互质阵列DOA估计算法的稳定性,降低计算复杂度。     

基于平行互质虚拟阵列的低复杂度二维DOA联合估计算法

针对传统平行阵列2维测向自由度低、分辨能力差和小快拍情况下估计误差大等问题,该文提出基于平行互质虚拟阵列的低复杂度2维波达角(DOA)估计算法.该算法利用两个相互平行的互质线阵扩展生成虚拟阵列,并通过协方差矩阵和互协方差矩阵构造具有增强2维角度自由度的扩展矩阵,最后通过奇异值分解(SVD)和旋转不变技术(ESPRIT)...     

提高ISAR分辨率的两种外推方法性能之比较

从ISAR成像原理出发,分析了散射点越距离单元走动（MTRC）对ISAR分辨率的影响,通过高分辨DFT数据矩阵求逆和AR模型进行方位谱数据外推;对不同的信噪比条件下,两种方法外推前后ISAR像的距离和方位分辨率及相关性作了比较分析：分析表明,方位谱外推的方法可在提高方位向分辨率的同时,有效地克服MTRC对距离向分辨率的降质,从而提高ISAR的成像质量。     

阵元位置互质的线性阵列:互耦分析和角度估计

该文研究了阵元位置互质的线性阵列(CLA)的互耦分析和角度估计问题。首先,给出了阵元位置互质的线性阵列的定义,证明了其导向矢量是不模糊的。随后,利用高阶累积量,建立了阵列输出信号的3阶张量模型,并通过张量分解得到导向矢量的估计。最后,利用得到的导向矢量估计,推导了一种无模糊的信号角度估计的方法。CLA可将相邻阵元间的间距设计远大于半波长,因此可显著降低阵列互耦效应。通过阻抗匹配互耦模型比较了CLA和常用典型阵列结构的互耦与角度估计性能,表明了CLA的有效性。     

一种二维信号波达方向估计的改进多重信号分类算法

多重信号分类(MUSIC)算法是一种经典的空间谱估计算法。该文以L型阵列为例,针对2D-MUSIC算法在接收信号信噪比较小时对多个目标中方位相近的目标无法进行准确估计的问题,提出一种改进2D-MUSIC算法。该算法对经典2D-MUSIC算法所构成的协方差矩阵进行共轭重组,并将重组后矩阵的平方与原协方差矩阵的平方进行相加求平均,由此获得新的矩阵,再对该矩阵对应的噪声子空间进行加权处理,选取适当的加权系数构造新的噪声子空间,最后通过谱峰搜索识别出目标位置。计算机仿真结果表明,与2D-MUSIC算法相比,改进后的算法在接收信号信噪比较小时对多个目标中方位相近的目标也能够进行信号波达方向(DOA)估计,提高了L型阵列2维DOA估计的分辨率,具有较好的工程应用价值。