声矢量阵DOA估计的稀疏分解理论研究

针对低信噪比、小快拍数条件下的DOA估计问题,根据水下目标方位角在角度空间的稀疏性,将稀疏分解和压缩传感理论应用于声矢量阵的DOA估计中.建立了相应的DOA估计模型,构造出基于阵列流型形式的过完备原子库,然后采用正交匹配追踪算法实现目标的DOA估计.数值仿真表明,基于稀疏分解的声矢量阵DOA估计算法稳定性好,估计结果精确,信噪比小于10 dB时优于MVDR、MUSIC等算法,并且可以直接用于相干信号的处理.对于单快拍数据的估计性能良好,适用于运动目标的DOA估计.基于压缩传感理论,通过对阵列接收数据和过完备原子库的维数压缩,可有效降低稀疏分解算法的计算成本.     

基于电磁矢量传感器阵列的空间谱估计

提出了基于电磁矢量传感器阵对非相关信源的Capon和Music空间谱的解析表达式.对比基于电磁标量传感器的空间谱,分析了基于矢量传感器阵的DOA(D irection ofArrival)估计方法的改善.根据阵列信号处理原理,对单个电磁矢量传感器分析,并进行DOA估计.通过计算机仿真表明矢量传感器阵对DOA估计比标量传感器阵有更高的分辨能力.     

虚拟孔径高分辨测角方法

针对天线阵列中阵元个数有限而导致波达方向DOA估计分辨率较低的问题,该文提出了一种基于宽频跳变信号相位补偿的虚拟孔径重构方法.该方法通过利用宽频跳变信号,将多个频点的信号向量加入补偿相位形成虚拟导向矢量,从而形成远大于物理孔径的虚拟孔径,实现高分辨DOA估计.仿真实验结果表明,该文所提的虚拟阵列重构方法可有效地提高DO...     

矢量传感器阵列的空间谱估计及定向性能分析

推导了基于水声矢量传感器阵的Bartlett和Capon空间谱的解析表达式，并与标量传感器阵的空间谱相比较，分析了基于矢量传感器阵的两种DOA估计方法对阵列定向性能的改善，并给出了数字算例。     

阵列误差对MUSIC算法性能的影响与校正

理论上分析了阵元增益误差和相位误差对基于子空间分解的MUSIC算法进行DOA估计性能的影响，在此基础上给出了一种基于最大似然估计的Toeplitz化通用自校正方法．该方法利用理想阵列协方差矩阵的Toeplitz性质，无需估计误差而可以对其作出补偿．仿真结果表明该方法不但可以减少MUSIC方法对阵列误差的敏感性，而且可以进一步降低其信噪比门限．     

基于二级嵌套阵列的宽频段欠定波达方向估计

针对宽频段欠定波达方向(DOA)估计问题,提出基于二级嵌套阵列的DOA估计方法.利用空间频率对阵列接收数据进行降维处理;利用空间频率的空域稀疏性建立空间频率连续稀疏模型,利用原始对偶方法以及多项式求根得到空间频率的高分辨估计;构建频域协方差矩阵并进行特征分解,利用大特征矢量之和来建立配对函数实现信号频率与空间频率准确配对得到DOA估计.结果表明,该方法可估计的信号数远大于实际阵元数,同时能够有效避免传统稀疏重构方法中由于角度域离散化所导致的模型不匹配对估计性能的影响,提高了估计精度与分辨力.     

阵列天线相位中心的校准方法及误差分析

为精确标定阵列天线的相位中心,提出一种校准阵列天线相位中心的方法.首先推导出阵列天线相位方向函数与天线位置偏移量的关系式,再根据阵列天线相位中心的定义和校准步骤,运用最小二乘法计算出相位中心的精确值,并对提出的校准方法进行了模拟实验验证.实验证明该校准方法可以有效地计算出阵列天线相位中心的位置.对计算结果的误差分析表明,较宽的阵列天线波束宽度和较高的相位测量精度都可以提高相位中心的校准精度.     

基于二维压差式矢量水听器源估计误差分析

由于组成二维压差式矢量水听器的4阵元间的幅频和相频响应不一致造成了其运用声能流进行方位估计时会产生误差,而这一误差大小对二维压差式矢量水听器的制作和实际工程有很重要的意义。因此将针对二维压差式矢量水听器声能流方位估计误差进行了推导和分析。文章主要分为以下4个部分:①二维压差式矢量水听器的结构;②声能流方位估计的原理;③分析了由于组成二维压差式矢量水听器的各声压水听器不一致导致的方位估计误差;④对信号方位角度为30°时,在不同信噪比条件,4声压水听器不一致情况进行了方位估计误差仿真。文中给出了仿真结果。仿真结果表明在相同信噪比条件下,由于相位偏差对压差式矢量水听器方位估计产生误差远大于由于幅度偏差而产生的方位估计误差。     

基于最大锐度半正定规划的线阵SAR自聚焦三维成像

线阵合成孔径雷达（LASAR）三维成像技术是一种具有重要潜在应用价值的新型雷达成像技术。但在一个脉冲重复时间中,LASAR系统中需采用阵列天线多个天线相位中心同时接收回波,仅利用载荷单个测量位置的导航测量系统（如惯性测量系统或全球定位系统）数据难以精确补偿LASAR阵列天线多个相位中心的运动误差。为了克服运动误差对阵列多天线相位中心影响,该文提出了一种基于最大锐度半正定规划的LASAR后向投影自聚焦成像算法。该算法建立了后向投影成像算法处理的线性数学模型,结合LASAR三维图像锐度最大化原则,利用迭代逼近最优方法对阵列多天线相位中心运动误差引入的相位误差进行估计。另外,为了提高自聚焦算法运算效率,仅采用主散射目标区域进行相位误差估计。仿真数据和实测数据验证了该算法的有效性。     

超低副瓣阵列天线不同扫描角度幅相误差影响的研究

天线阵各单元间相互耦合,使超低副瓣阵列天线的性能发生改变.传统的幅相误差分析,很少考虑互耦影响.这里在考虑互耦影响的条件下,讨论幅度误差和相位误差对超低副瓣阵列天线性能的影响.利用矩量法对天线阵列进行互耦分析,并计算了天线阵列各单元的本征激励方向图.以八单元Chebyshev等间距直线阵为例,采用本征激励分析方法进行了数值统计分析,在不同的扫描角度下,模拟得到了幅度误差、相位误差对超低副瓣阵列天线副瓣最高电平影响的关系曲线.结果表明,随着扫描角度的增加,幅相误差和互耦对天线阵的影响也逐渐增加.采用的方法是适合于阵列天线大规模数值模拟计算的有效方法.     

基于二次虚拟扩展的高分辨率波达方向估计方法

为进一步提高天线阵波达方向估计的分辨率,在四阶量多重信号分类方法的基础上,提出一种高分辨率的波达方向估计方法.利用阵列接收数据的四阶矩量进行虚拟阵列扩展,再利用阵列接收数据的共轭进行虚拟阵列扩展,实现二次虚拟扩展;将扩展后的阵列导向矢量和协方差矩阵用于波达方向估计,与原阵列导向矢量和协方差矩阵相比,相当于构造了更多的虚拟阵元,并扩展了阵列的孔径.仿真结果表明:与四阶量多重信号分类等波达方向估计方法相比,所提出的方法在波达方向估计中成功概率更高,均方误差更低,具有更高的分辨率.所提方法通过二次虚拟扩展,构造了更多的虚拟阵元,有效地提高了天线阵波达方向估计的分辨率.     

基于DOA估计的CDMA智能天线系统

CDMA信号经解扩后,采用传统高分辨率算法MUSIC和ESPRIT,估计信号的DOA方向。然后,用阵列响应矢量作为加权系数,保证基站接收到最大的信号能量．通过仿真,研究了这一系统在移动通信环境下的性能,包括信道衰落、信号角度扩散及同频干扰用户等对DOA估计的影响,仿真结果表明：DOA估计误差和误码率与信号衰落、信号角度扩散及同频干扰用户等有密切关系。     

智能天线中平面阵列的波达方向估计的研究

研究智能天线中平面阵列的波达方向估计．以等距线阵为基础,把每一线阵作为平面阵列的一个子线阵,信号在不同子线阵上形成的波达方向估计就构成平面阵列的波达方向估计．提出采用MUSIC算法来实现平面阵列波达方向估计的方法．阵元数目的增加,很大程度上提高了方向估计的准确性．文中模拟了现实的无线环境,在相同噪声情况下,讨论不同数目的入射信号对平面阵列的波达方向估计的影响,并在不同噪声情况下,通过多次实验得到噪声与入射角度分辨率的关系．     

一种简单有效的CDMA信号DOA估计方法

针对直接序列扩频同步码分多址(CDMA)通信系统，提出了一种基于均匀直线天线阵的CDMA信号波达方向(DOA)估计新方法。该方法利用解扩后干扰已被抑制的特点，以及不同天线上加性噪声的不相关性，利用简单的2阶统计平均来提取信号的DOA。新方法不需要计算阵列输出的空间相关矩阵，与存在的任何方法相比，计算量大为减少。仿真结果表明，在平坦瑞利衰落信道中具有良好的性能。     

基于矢量阵的自初始化MUSIC方位估计算法

MUSIC空间谱估计突破了常规波束形成中的锐利限,能够对目标进行高精度方位估计.探讨了MUSIC算法在矢量阵上的应用,给出了矢量线阵MUSIC噪声子空间谱估计表达式,利用单个矢量阵元的阵簇估计提供的初始参数,对MUSIC噪声子空间谱进行迭代搜索谱峰实现目标的方位估计,用以提高目标方位估计的精度.对单目标和双目标方位估计进行了仿真研究,在文中的仿真条件下,当满足信噪比大于5dB的条件时,可对目标方位进行较好估计.研究结果表明,通过单个矢量阵元阵簇得出的目标方位估计精度较差,而迭代搜索MUSIC谱峰方法提高了方位估计精度.     

一种强干扰条件下阵列天线波达方向估计方法

为解决强干扰条件下阵列天线的波达方向估计问题,定义了保向正交性和特征波束的概念,证明了信源同时满足功率差和角度差较大条件时,所对应的特征矢量具有保向正交性,提出了一种基于干扰特征矢量剔除的波达方向估计算法．最后,通过计算机仿真,验证了所提算法在强干扰条件下比干扰阻塞算法有更高的估计性能．     

信号相关性与DOA估计

窄带波达方向(DOA)估计模型中,相干信号的问题很容易引起混淆。一些文献简单地认为频率不同的信号是不相干的,而频率相同的信号就是相干信号。因此,在建立不相干信号的DOA估计模型时,采用不同中心频率的信号,而使用的方向矩阵却采用同一个信号频率,该文提出,当信号中心频率不同时,应采用各自相应的频率来建立方向矩阵。其DOA估计应采用宽带信号的DOA估计方法,也就是应该对不同的频率进行聚焦。而采用同一个频率来建立的方向矩阵恰好同聚焦后的信号模型相同,因此,其估计结果也就是正确的。但这样的信号模型与事实并不相符。该文严格按照相干信号的定义证明了只有频率和初始相位都相同的窄带信号才是相干信号,最后通过计算机仿真验证了这一点。     

四元数在均匀圆形矢量传感器阵列信号参数估计中的应用

四元数的四维超复数结构是一种正交结构,各矢量传感器分量保持其固有的正交性,从而提高了矢量传感器阵列的抗干扰能力以及分辨力。在均匀圆形矢量阵列信号的参量估计中引入四元数理论,建立基于四元素的电磁矢量传感器阵列信号接收模型。充分利用四元数的多维正交特性,结合四元数矩阵理论及已有算法对电磁矢量传感器阵列信号的波达方向和极化信息进行联合估计,仿真实验验证了方法的有效性。并与传统的基于长矢量的MUSIC算法(V-MUSIC算法)进行比较,结果表明,基于四元素的信号接收模型可显著提高信号参数的估计精度。