用L阵实现频率、二维到达角和极化的联合估计

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,未积压辐射源识别,有源对消等）的重要研究内容。对基于子空间方法的多信号频率、二维到达角和极化参量的联合估计方法进行了论述。该方法采用L阵和ESPRIT算法来实现,避免了平面阵的复杂性。计算机仿真结果证实了该算法的有效性。     

用任意阵实现二维到达角和极化的联合估计

基于四阶累积量和ＥＳＰＲＩＴ算法提出一种新的任意高斯噪声环境上多个独立空间信号二维到达角和极化的联合估计方法。该算法的阵列由和坐标轴方向一致的偶极子对组成,各偶极子对的排列结构任意。计算机模拟结果证实了方法的可行性。     

信号的二维到达角和极化估计

本文论述了一种基于子空间方法的多信号二维到达角和极化参量的估计算法。该方法采用了交叉偶极子阵元组成的Ｌ型阵列，利用子阵输出信号数据矩阵中包含的信号空间的旋转不变性质，借助于矩阵方法求解出信号的二维到达角和极化参量的估计值，并自动进行参数的配对，仿真结果证实了该算法的有效性。     

信号的二维到达角和极化估计

本文论述了一种基于子空间方法的多信号二维到达角和极化参量的估计算法。该方法采用了交叉偶极子阵元组成的L型阵列,利用子阵输出信号数据矩阵中包含的信号空间的旋转不变性质,借助于矩阵束方法求解出信号的二维到达角和极化参量的估汁值,并自动进行参数的配对。仿真结果证实了该算法的有效性。     

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。     

宽频段高精度信号到达角与极化联合估计算法

针对宽频段信号,提出一种高精度的到达角与极化联合估计算法.本算法采用正交偶极子稀疏均匀L型阵列,该阵列间距大于载波波长.首先通过ESPRIT算法估计出模糊的空间相位差,为解决阵列孔径与角度模糊的问题,利用正交偶极子中包含的方向信息进行解模糊.这种方法不需要损失阵元,而且能提高估计的精度.通过仿真,分析了本方法在不同信噪比下的估计性能、孔径的扩展能力以及在2-18GHz频段范围内的参数估计性能.     

多信号极化与到达角估计算法

论述了一种基于子空间方法的多信号极化与到达角估计问题的算法，该方法采用了有子天线均匀线阵，利用子阵列输出信号数据矩阵中包含的信号空间的不变结构用矩阵束方法解出信号极化与到达角的估计值并自动进行参数的配对，避免了参数的多维搜索配对过程。数值仿真的结果证实了该方法的有效性。     

基于空间演化谱的Chirp信号极化和DOA的联合估计

本文研究了时变幅度Chirp信号的演化谱,提出了分别在时间轴和频率轴上聚集能量的方法,改善了演化周期谱的能量聚集性。同时,基于时变幅度Chirp信号的空间演化谱,提出了一种新的空间极化时频分布,用此空间极化时频矩阵代替自相关矩阵估计信号子空间和噪声子空间。采用L型正交短偶极子阵列,用ESPRIT算法实现了多Chirp信号DOA和极化参量的联合估计,并提出一种新的多信号参量配对的方法。通过仿真将本文的算法其他一些算法进行了比较。     

线性调频信号2-D到达角估计的虚拟阵元法

通过原始数据的共轭重排构造了虚拟阵列，利用实际阵列与虚拟阵列的互Wigner-Ville分布建立了新的空间时频分布，并给出了基于子空间投影和L-阵列的线性调频信号2-D到达角估计算法。理论分析和仿真实验证明了算法的有效性。     

一种信号频率及二维到达角联合估计新方法

提出了一种窄带信源频率、俯仰角及方位角联合估计新方法.该方法选择特定序号阵元输出计算的高阶累积量构造4个矩阵,然后在累积量域构造三面阵,并分析了该三面阵低秩分解的唯一性,接着利用分解得到的4个对角阵联合估计信源参数.该方法无须参数配对,无须谱峰搜索,适用于任意加性高斯噪声环境.仿真结果表明该算法是有效的.     

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。     

极化敏感阵列到达方向估计方法的FPGA实现

针对将传统的复数多重信号分类(MUSIC)算法直接嵌入现场可编程门阵列(FPGA)将消耗大量硬件资源和计算时间的问题,该文提出基于极化敏感阵列的实数化的MUSIC算法的FPGA实现方案。利用圆形分布极化敏感阵列的中心对称特性,提出一种实数化预处理方法,该方法直接对接收信号做线性变换,从而简化极化MUSIC算法的后续计算。该FPGA方案通过协方差矩阵模块并行计算、特征值分解模块采用多级清扫的并行Jacobi算法、多尺度谱峰搜索和各个模块的流水线工作来减少算法耗时。试验结果表明,与复数极化MUSIC算法相比,该方案大大降低了硬件资源消耗和时间消耗。     

基于时空极化导向矢量的阵列信号多维参数联合估计

通过对极化敏感阵列的时域采样构造了具有旋转不变结构的矩阵对,该矩阵对分解的特征值与对应特征向量分别是旋转矩阵和阵列的时空导向矢量,利用该导向矢量和旋转矩阵直接得到信号的频率、二维波达方向和极化的联合估计,该多维参数计算方法具有虚拟阵元和较高的估计精度。简述了多维ESPRIT方法的基本原理,其配对方法采用了多个矩阵束具有相同的特征向量,两种方法均利用了的相同信息-矩阵束的特征值和特征向量,仿真实验验证和比较了两种方法的性能。     

多跳频信号波达方向与极化状态联合估计算法

为了有效辅助跳频(FH)网台分选和信号识别、跟踪,该文用正交偶极子对构造极化敏感阵列,基于空间极化时频分析,在欠定条件下实现了多跳频信号波达方向(Direction Of Arrival, DOA)与极化状态的高效联合估计。首先建立跳频信号的极化敏感阵列观察模型,然后根据参考阵元时频分析结果建立各跳信号的空间极化时频分布矩阵,再利用该矩阵中蕴含的信号极化-空域特征信息分别运用线性、二次型空间极化时频以及多项式求根共3种方法实现DOA与极化参数联合估计,最后蒙特卡罗仿真结果验证了该算法的有效性。     

基于对称阵列Wigner-Ville分布的宽带线性调频信号AOA估计

本文提出了基于对称阵元Wigner-Ville分布(WVD)的宽带线性调频信号到达角(AOA)估计算法。该算法利用对称阵元输出延时参数的互补性和Wigner分布定义提取宽带信号方向向量,建立了新的空间时频矩阵。借助线性调频信号Wigner分布的良好时频聚集特性,适当选取时频点实现了对各个信号AOA的逐一估计。在新的空间时频矩阵模型基础上给出了基于信号子空间投影的AOA估计方法。它不需要对AOA的初始估计、聚汇和插值,减少了计算量,提高了精度,仿真实验证明了算法的有效性。     

不同阵列流形下的二维DOA估计性能

研究了几种不同二维阵列流形,通过一个统一的模型,仿真分析了简单的二维阵列、均匀方阵、均匀圆阵、随机方阵和半圆阵的到达方向（DOA）估计性能。从仿真结果可以得出,均匀方阵的DOA估计性能较好,均匀圆阵相位易于控制,半圆阵与圆阵的DOA估计性能差别很小,但是半圆阵减少了大量的阵元数。     

稀疏极化敏感阵列的波达方向和极化参数联合估计

该文采用稀疏分布极化敏感阵列(SD-PSA),研究了多目标波达方向(DOA)和极化参数的估计问题。首先建立稀疏极化敏感阵列信号模型;然后利用阵列的空间旋转不变性运用ESPRIT算法得出信号的高精度周期性模糊多值DOA估计;同时利用子阵列导向矢量之间的关系得出信号的极化信息和DOA的无模糊粗估计;最后利用DOA粗估计值解模糊,得到信号的高精度无模糊DOA估计。该文所提阵列的阵元间距大于半个波长距离,扩展了阵列2维物理孔径,一定程度上降低了阵元间的互耦影响,相应的信号DOA估计精度大大提高。仿真实验结果验证了该算法对信号DOA和极化参数估计的有效性。     

一种基于面阵的相干信源DOA估计算法

由于传播环境的复杂性,入射到阵列的信号中有多径信号存在。在多径环境中,相干信源会造成波达方向（Direction of Arrival,DOA）估计的漏报。对面阵及相干信源进行数学建模,通过对接收信号协方差矩阵进行矩阵重构以降