空间谱估计方法在测向中的应用

本文针对高分辨测向算法MUSIC法的不足,从两个方面研究了相应的改进算法针对非相干信号源的信号子空间波束形成法和高阶统计量法,以及针对相干信号源的空间零点法,最后给出了同时利用以上算法对混合信号源进行相干非相干测向的方法.     

空间谱估计无线电测向系统

空间谱估计测向方法以其超分辨力、高灵敏度和高准确度的测向性能被广泛应用,并在无线电管理领域扮演主要角色.在对空间谱估计测向理论研究的基础上,给出了具体算法,并对算法进行了仿真,最后通过对比测试论证了空间谱估计测向系统的实用性和优越性.     

波束形成：一种广泛适用的空间滤波方法

波束形成器是一种处理器,它通过和传感器阵相连接提供一种通用的空间滤波形式。传感器阵收集传播场中的空间样本,这些样本由波束形成器处理。其目的是在存在噪声和干扰的条件下对来自所需方向上的信号作出估计。波束形成器执行空间角度滤波以分离频率重叠但来自不同空间位置的诸信号。本文从信号处理方面对波束形成器作出概括,其重点放在最近的研究成果上,讨论了数据独立的波束形成,统计最佳波束形成,自适应波束形成,和部分自适应波束形成。     

浅议空间谱估计测向技术的实用化问题

简单介绍空间谱估计测向技术发展历程和基本原理,详细探讨其在实际应用中遇到的技术难题,最后给出一种实用性较强的短波空间谱估计测向系统的设计思路。     

基于空间谱估计的多干扰源分辨技术研究

为实现反辐射导弹分辨多个干扰源,根据空间谱估计原理,提出采用均匀圆形阵列天线结构对目标进行测向定位,并运用MUSIC算法估计其到达角,实现空域分辨。建立了基于均匀圆阵的二维DOA估计模型,讨论了角分辨算法在导引头中的具体应用。仿真结果证明了采用该方法能够有效分辨多个干扰源。     

基于空间谱估计的多目标信号分离研究

现代战争中,同一时间、同一空间、相同频率或不同频率上出现多个信号源的现象经常会出现,为了对这样的多目标信号进行有效分离,提出了空间谱估计测向的方法。在分析该方法基本原理的基础上,提出了适用于同频与不同频信号分离的通用测向算法,并对算法进行了仿真。仿真结果证明了该测向算法的有效性,从而为目标识别器的研制提供了一种有价值的方案。     

二维子阵级相控阵空间谱估计方法

目前已提出的空间谱估计方法绝大多数需要已知所有阵元的数字化输出信号,即为基于阵元级的方法.我们对应用于相控阵雷达的二维子阵级空间谱估计方法进行了研究.采用简化的阵列流形,只需精确地确定子阵相位中心与增益,大大降低了对相控阵的校正成本与代价.但其有效的方向估计范围只在子阵的3dB波束宽度内,然而与波束扫描相结合可实现任意空间范围内的方向估计.通过引入加权网络对子阵输出进行后处理,提高了阵列处理的灵活性;构造了基于理想子阵方向图的简化阵列流形,克服了直接简化阵列流形方法的测向范围无法调整的局限性,并能更好地抑制旁瓣源.仿真结果证实了所提出方法的有效性.     

空间谱估计测向系统设计

空间谱估计测向是一种以多元天线阵结合现代数字信号处理为基础的新型测向技术。针对空间谱估计中的典型算法——MUSIC算法,在研究超分辨测向系统的构成、工作原理和硬件实现方案的基础上．提出了一种实现MUSIC算法的并行处理方案。     

空间谱估计测向系统设计

空间谱估计测向是一种以多元天线阵结合现代数字信号处理为基础的新型测向技术.针对空间谱估计中的典型算法--MUSIC算法,在研究超分辨测向系统的构成、工作原理和硬件实现方案的基础上,提出了一种实现MU-SIC算法的并行处理方案.     

利用波束MUSIC法做时延测量

提出一种波束域MUSIC时延测量法,该方法对参考信号与接收信号的互相关函数做离散傅里叶反变换,然后对反变换序列做重构处理,将多径信号到达时廷测量问题转换成谱估计问题.算法根据时延的时闻分布形成波束转换矩阵,让形成波束的主瓣覆盖时廷所在的时间区域,然后再用MUSIC算法做时廷测量.理论分析和仿真结果表明,与传统的MUSIC时延测量算法相比,新方法计算量更小,信噪比时延分辨率门限更低.     

空间谱估计相干信号源的处理

相干信号源的存在使得很多经典的高分辨算法受影响甚至失效。基于对去相干处理的方法的研究,发现两种算法具有较好的去相关效果——修正的MUSIC算法即MMUSIC和加权前后向空间平滑算法。这两种方法的本质都属于算法MUSIC的改良,它们之间有一定的联系。通过计算机仿真对它们进行比较,发现前者具有更好的去相关性能,而且对阵列没有孔径损失。     

一种基于正交信号的角估计算法

稀布阵综合孔径脉冲雷达(SIAR)是新体制雷达多输入多输出(MIMO)雷达的一种,SIAR发射的是正交信号,对于基于正交信号雷达的方向估计,因为其方向向量不仅与接收导向向量有关,而且还与发射导向向量有关,因此传统MUSIC等超分辨算法不能够直接应用。Gram-Schmidt算法是数值计算的一种重要算法,通过理论分析以及仿真结果表明,该算法可以直接应用于基于正交信号雷达的测向,而且在未知目标的个数和小样本的条件下,依然有较好的测角性能。     

基于相干对消的噪声子空间自适应估计

MUSIC算法的运算量主要集中在特征值分解和空间谱的搜索两部分,为避免进行特征 值分解,将相干信号自适应对消的思想用于噪声子空间的估计。由于阵元输出信号完全相干 ,视一个阵元输出为参考信号,其它阵元输出能够完全对其进行对消,得到的系数矩阵作为 噪声子空间的估计。基于LMS算法,给出了算法的矩阵形式,得到的噪声子空间估计算法的 运算量大大降低,且以迭代的方式进行,适合应用于运动信号源的跟踪,在阵元数较大时能 很好地逼近MUSIC算法性能。为减少空间谱搜索过程的计算量,对搜索过程先用系数矩阵的 一列进行搜索,然后采用其它列对搜索峰值进行验证。仿真结果显示算法具有很好的空间谱 估计性能和DOA跟踪性能。     

一种空间谱估计测向中的低旁瓣电平波束合成算法

基于低旁瓣电平波束合成技术,是在旁瓣区域利用大量的干扰信号控制波束合成,通过迭代形成最优化权向量,主波束指向期望信号方向,旁瓣达到设计要求,使得空间谱估计测向的性能大大提高。该技术不仅适用于园阵也同样适用于线阵。计算机仿真结果证明了这种方法的正确性和有效性。     

一种基于四阶累量的二维空间谱估计的新方法

本文针对有色高斯噪声背景中空域信号参数估计问题，提出了一种基于四阶累量的二维空间谱估计的新方法。在这种方法中，利用两个具有位移特性的二维传感器子阵列的四阶累量信息构成一种新的矩阵—四阶累量混合波达方向矩阵。对四阶累量混合波达方向矩阵进行特征分解，可实现有色高斯噪声背景中空域信号二维空间谱估计。     

基于二次组阵的低旁瓣波束形成方法

为了有效地降低阵列天线在数字波束形成过程中旁瓣水平,提出了一种通过二次组阵实现的低旁瓣自适应波束形成方法。在阵列相互重叠的子阵划分基础上,通过子阵对期望信号及干扰信号进行自适应波束形成,实现对期望信号的增益接收以及对干扰信号的深度抑制。在子阵数字波束形成的基础上,对各个子阵的输出运用二次组阵的方法,对二次组阵的方向图在约束条件下进行波束合成实现对子阵方向图中旁瓣的对消补偿,从而达到降低旁瓣的目的。通过理论分析和实验仿真表明,与常规LCMV方法相比,基于二次组阵的波束形成方法在保证了对干扰信号深度抑制的同时,有效地降低了方向图中的旁瓣水平,提高了系统的抗干扰性能。     

基于微波热辐射的空间谱估计目标探测方法

将自适应阵列信号处理中的空间谱估计方法应用于微波热辐射阵列接收系统,提出一种新的基于目标微波热辐射信号和空间谱估计的全被动式探测方法.该方法利用空间谱估计实现超分辨率,利用稀疏排列减少所需的阵元数.实验结果表明:该目标探测方法可行,且实现了目标的超分辨率探测.