基于空时二维协方差矩阵修正的波束形成算法

在实际应用环境中,信源和阵列传感器等存在误差,假设期望信号的导向矢量与真实信源导向矢量的失配会导致阵列波束形成器把期望信号当作干扰来加以抑制。针对信号匹配误差导致自适应波束形成性能下降的问题,提出了一种基于空时二维协方差矩阵修正的波束形成算法,利用空时结构对宽带幅相误差校正的特性,对空时二维协方差矩阵进行重构,并对修正协方差矩阵进行特征值分解,分离出信号加干扰子空间,将失配导向矢量投影可使期望信号与噪声子空间严格正交,最后求解算法最优权值。算法有效改善了波束形成的输出信噪比,计算机仿真验证了理论分析的正确性和算法的稳健性。     

阵列互耦对极化敏感阵列滤波性能的影响

在阵列互耦条件下,给出了极化敏感阵列接收信号模型;并在形式上把互耦误差分解为正交阵元接收因子误差和阵列接收因子误差,分别代表了阵列接收信号极化信息误差和空间信息误差.给出互耦条件下,信号、干扰空间匹配系数、极化匹配系数和最大SINR的数学表达式.在单干扰源情况下,分析了阵列互耦对极化敏感阵列滤波性能的影响.     

毫米波热辐射阵列的空间谱估计阵列误差模型研究

将空间谱估计算法应用于毫米波热辐射阵列接收系统对目标进行超分辨率探测,需要解决目标热辐射信号弱及阵列误差使性能下降这两个主要问题.为此,建立了低信噪比阵列误差模型,该模型综合考虑了通道幅相误差对信源和通道噪声的影响,推导出由它们所造成的阵列接收数据自相关矩阵的特征值扰动范围和信号特征向量空间误差距离.利用该模型提出了一种通道幅相误差校正算法,使得高分辨率的空间谱估计算法能够很好地应用于毫米波热辐射阵列接收系统,并通过实验验证了新模型及校正算法的正确性和有效性.     

通道误差对时频-MUSIC算法性能的影响和校正

提出了修正空间时频分布(STFD)矩阵的到达角(DOA)估计算法,该算法可实现对宽带线性调频信号的DOA估计;分析了通道不一致对算法性能的影响,建立了宽带信号模型的通道误差模型;给出了均匀直线阵列(ULA)情况下通道不一致的无源校正算法,该算法通过先粗测信号DOA,据此将修正STFD矩阵进行变换,变换后矩阵具有Toeplitz结构,通过恢复其Toeplitz结构来实现通道误差校正.     

毫米波热辐射阵列的空间谱估计误差模型研究

将空间谱估计算法应用于毫米波热辐射阵列接收系统对目标进行超分辨率探测,需要解决目标热辐射信号弱及阵列误差使性能下降这两个主要问题.为此,建立了低信噪比阵列误差模型,该模型综合考虑了通道幅相误差对信源和通道噪声的影响,推导出由它们所造成的阵列接收数据自相关矩阵的特征值扰动范围和信号特征向量空间误差距离.利用该模型提出了一种通道幅相误差校正算法,使得高分辨率的空间谱估计算法能够很好地应用于毫米波热辐射阵列接收系统,并通过实验验证了新模型及校正算法的正确性和有效性.     

FMCW车载毫米波雷达空时码信号处理方案

空时分组码是无线通信系统中的一种抗信道衰落和提高系统容量的编码方法,能够同时获得分集增益和编码增益。由此将MIMO通信和MIMO脉冲雷达中应用较多的空时分组码引入FMCW车载毫米波雷达信号处理中,通过对发射信号和接收信号的编码解耦,形成更大天线孔径的虚拟阵列,提高了系统角度分辨率。相比于基于时间分集的虚拟阵列算法,基于空时分组码的虚拟阵列算法能够在单天线功率受限的场景下,获得多根天线同时工作带来的功率增益。同时,针对空时分组码中目标运动带来的相位误差问题,根据FMCW车载毫米波雷达低复杂度的系统需求,设计了一种适用于相干目标的运动相位校准算法。仿真结果表明,基于空时分组码的FMCW车载毫米波雷达信号处理算法相比于已有算法能够获得更好的系统性能。     

基于空时联合阵列信号处理的ESM系统

研究了基于空时联合阵列信号处理的ESM系统,该系统不仅能够提高ESM系统的方位测量精度,而且能够处理同时到达信号。给出了系统组成方案,讨论了基于特征值分解的阵列信号处理算法,分别对非相干、相干信号的DOA估计算法进行了研究,给出了仿真结果。     

基于自适应天线的空时域通信理论中多信道模型的扩展

对空时域通信理论最初的研究开始于线型自适应延时抽头天线阵列(TDL)的空时域2D信道模型,其核心概念是用统一的眼光来看待无线信号空域和时域的处理问题.本文在空时域信道模型中引入面阵天线,用两个空域变量来表征不同的信道信号,把模型的空域范围拓宽到整个三维空间,从而在更为一般的逻辑层面上给出信道模型的数学描述.     

MAP-NSF算法的收敛条件和适用范围扩展

为了拓宽最大后验概率-噪声子空间拟合（MAP-NSF）算法在信号到达角估计上的适用范围,针对通道特性失配和非结构误差两种阵列扰动模型,对MAP-NSF算法的信号到达角估计问题进行了讨论。给出了两种误差模型参数化之间的关系,通过分析,得到了在非结构误差模型下MAP-NSF算法的收敛条件,同时证明了在通道特性失配模型下,MPA-NSF算法可适用于有限样本误差与非结构误差与非结构误差不同量级时的情况。数值仿真结果证实了所得到结论的正确性。     

基于人工智能算法的海浪监测阵列雷达北大核心CSCD

文中介绍了基于人工智能算法的阵列雷达设计及参数,采用仿真方法分析了三台测波雷达不同布局时的误差,得出三台雷达的脚印为直角三角形时误差最小。然后,基于直角三角形布局给出了合成流场算法,并推导了海浪散射模型,由此分析距离和速度特征提取的方法。由于海浪散射信号较复杂,文中采用人工智能算法中的智能粒子群算法和聚类分析方法,提取海面特征参数。最后,给出了2021年5月在江苏兴化湾海上风电场中利用阵列雷达与浪笼测量数据的对比分析。对比结果表明阵列雷达能够满足实际使用要求。     

有效扩展阵列孔径的伪快拍构造

许多通信信号具有循环平稳特性。针对广义信号模型和窄带信号模型，利用前后向循环相关函数分别构造出一种新的伪快拍，由此获得了一个孔径扩展一倍的虚拟阵列。对这两种伪快拍应用传统的MUSIC算法时，可分别比SC-SSF和cy-clic-MUSIC算法检测多一倍的信号和获得更高的估计分辨率。仿真结果证明了该结论。     

宽带频谱稀疏信号的空时互质采样及参数估计

针对宽频段多窄带信号的联合参数估计问题,该文提出一种基于空时互质采样的频率和DOA联合估计方法。该方法基于互质采样理论,在空间上采用互质阵列模型,并对阵列中每个阵元进行时域互质采样,通过构造空时协方差矩阵产生出空时二维差分有限阵列来完成空频联合估计。此方法可以极大地提高空时域的可探测目标数。另外,该文推导了空时互质参数的最优选取准则。仿真结果验证了此方法的正确性和有效性。      

Structured semi-blind interference rejection in dispersivemultichannel systems

The impact of interference is one of the most capacity limiting factors in cellular networks today. In order to host more users in existing systems and maximize the capacity of future networks, the use of interference suppression techniques are instrumental. We propose a structured semi-blind parameter estimation procedure to support rejection of unknown cochannel interference (CCI) in systems facing multipath channels with non-negligible delay spread. Employing spatio-temporal processing, the proposed scheme exploits the temporal correlation present in the output signal from an antenna array and the training data of a desired user in order to find parameter estimates that fit the range space of a structured CCI model to the signal subspace of the interfering signals. Simulation results illustrating the behavior of a spatio-temporal receiver using the proposed scheme with respect to both signal-to-noise and signal-to-interference ratios (SNRs and SIRs) are presented. In addition, results highlighting the impact of the training sequence length as well as the impact of the channel model order of the CCI users are also included     

Direction-of-arrival estimation based on spatial–temporal statistics without knowing the source number

Direction-of-arrival (DOA) estimation is a central problem in array processing and has a variety of applications. In this paper, a new algorithm for finding DOAs of multiple temporally correlated signals is devised. The proposed approach is based on the joint diagonalization structure of a set of spatio-temporal correlation matrices. Unlike the subspace-based DOA estimators, it is not necessary to estimate the noise or signal subspace explicitly. Moreover, the proposed method can provide the spatial spectrum and estimate the DOAs even when the number of sources is not known a priori. Interestingly, it is revealed that the well-known MUSIC method is a special case of our algorithm. Simulation results validate that the developed approach is superior to conventional DOA estimators in terms of resolution capability, estimation accuracy, and robustness against array model errors.     

Relation of radar range resolution and signal-to-noise ratio to phased-array bandwidth

Phased-array radar systems using wide-band linear-FM pulses suffer from array dispersion. This causes a loss in signal-to-noise (S/N) ratio and in radar range resolution (a broadening of the compressed-pulse width). Depending on the choice of the receiver matched filter (MF) and weighting filter (WF) one or the other of these effects may be minimized. The effects of dispersion in a square planar array with either a parallel feed or a center-fed series feed are studied. Loss in S/N ratio and in range resolution are determined for typical cases, and general curves are given for arrays with arbitrary size, scan range, and signal bandwidth. It is shown that there is an optimum or maximum-useful signal bandwidth for each array, for which the minimum S/N-loss MF-WF design is the same as the ideal-compressed-pulse-shape MF-WF design. For pulses having greater signal bandwidths, time delay steering should be used in the array.     

相干信号联合波达角-频率估计的 一种新型预处理方法

本文有效地将一维中的前向/后向空间平滑技术扩展到二维中的时-空阵列数据矩阵,提出了一种用于相干信号联合波达角-频率估计的新型预处理方法.本文详细地分析了如何构造前向/后向平滑时-空阵列数据矩阵,导出了确保信号波达角-频率参数可分辨应满足的条件.与仅利用前向空间平滑的现有预处理方法不同,本文的预处理方法同时利用前向和后向空间平滑,因而提高了阵元的利用率,使联合波达角-频率估计的性能明显提高.     

阵列存在未知有界扰动的鲁棒加权子空间拟合

由于阵列响应难于精确标定,因此,阵列信号处理算法的性能不仅受测量噪声的影响同时还受阵列响应扰动的影响。信号回波方向估计DOA受该系统扰动的影响很大。以往的研究均将模型的扰动假设为随机误差,且往往假设扰动是相关矩阵已知的高斯分布。然而,实际系统误差很难满足这一假设。模型误差的更合理的假设是未知有界(UBB)的假设,这里,研究模型扰动是未知有界时,信号的DOA估计问题,提出了鲁棒的信号子空间拟合原理,并用二次锥规划来求解。数值仿真表明该算法是有效的。     

集中式MIMO雷达阵列信号处理技术研究

根据集中式多输入多输出雷达信号模型,给出了其阵列信号处理的处理流程。该文对频率编码正交信号的阵列信号处理方法进行了研究。基于该正交信号的信号模型,针对其互相关及自相关性能讨论了信号参数关系。进而研究了在处理中需关注的运动补偿、接收波束展宽、发射波束合成宽带等问题。文中分析了该正交信号阵列通道误差,给出了误差校准方法,并进行仿真验证,说明了方法的有效性。最后给出了详细的处理流程,并对主要的处理运算量进行了评估,对工程应用有指导意义。     

通道失配对极化敏感阵列滤波性能的影响

在极化敏感阵列通道失配条件下,建立了极化敏感阵列接收信号误差模型。把通道失配误差分解为阵元极化信息误差和阵列孔径信息误差,给出误差量明确物理解释。在单干扰源情况下,分析了通道失配对极化敏感阵列滤波性能的影响,并给出通道失配条件下,期望信号和干扰信号间的空间匹配系数、极化匹配系数和最大SINR表达式,最后,通过计算机仿真验证了文中结果,并给出有意义的结论。     

存在近场辐射源情况下的阵列流形建模及分辨性能分析

当辐射源位于天线阵列的近场区域时,信号波阵面在天线阵列的孔径渡越无法忽略,此时电磁波信号到达阵列的波前需要用球面波模型进行描述。本文针对这种情况,研究了传感器阵列的一项固有属性——近场阵列流形,首先构建了任意N元阵列的近场阵列流形数学模型,其次利用微分几何对近场阵列流形的局部特性进行了分析,推导出了近场阵列流形弧长和一阶曲率的数学表达式,并利用这两种局部特性参数分析了近场辐射源参数估计的精度及分辨性能。