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.     

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.     

利用互相关方法提取相位差技术

针对传统干涉仪在低信噪比条件下估计两通道相位差的误差较大的问题,介绍了一种在负信噪比情况下利用两通道信号的互相关性实现对两通道通信信号的相位差估计的方法。该方法通过在时域和频域的累积,提高信噪比,从而提高相位差估计的精度。计算简单,不需要任何先验信息,对信号的适应性较强。通过仿真分析验证了该方法的有效性和较强的工程应用性。     

低信噪比的接收通道阵列幅相误差校正方法

针对低信噪比情况,建立了新的接收阵列误差模型,提出了一种改进单辅助源通道阵列幅相误差校正算法.该算法利用自相关矩阵对角线部分求解通道幅度误差,用最小二乘法对上三角部分求解通道相位误差.仿真结果表明:在低信噪比时,改进校正算法性能明显优于传统校正算法,在高信噪比时,2种算法残差均非常小.实验结果表明:利用改进的校正算法对综合孔径辐射计进行校正后所得的图像边界清晰、干扰较少,与实际亮温对应较好,明显优于采用传统校正算法进行校正后所得的图像.     

空间谱估计中误差自校正方法研究

阵列误差一直是空间谱估计理论实际应用的一个主要瓶颈。该文提出了一种新的阵列误差自校正方法,结合有源校正与在线自校正理论和方法,通过利用一个空间位置方位不需要精确可知的辅助信号源,利用优化算法完成信号源角度以及阵列复增益误差的联合估计,然后将估计的阵列误差参数应用到其后的空间谱估计中。这种自校正算法具有准确度高的优点,并且属于离线算法,一方面避免了传统的有源校正方法对辅助源位置方位精度的严格要求,同时避免了在线自校正算法的大计算量,可以应用到实际空间谱估计中。      

一种新的时频极大似然DOA估计方法

针对非平稳信号,提出一种新的时频域极大似然DOA估计方法,利用参考阵元与阵列中其它阵元输出之间的互伪Wigner-Ville分布建立起时频域的阵列信号模型,通过时频域极大似然方法获得入射方向估计。与基于空间时频分布矩阵的阵列测向方法相比,该方法具有计算量小、交叉项时频分布利用充分的优点。仿真实验证实了该方法的有效性。     

一种基于子空间分析的快速信源个数估计方法

针对阵列信号处理中传统信源个数估计方法如基于Akaike信息论准则方法(AIC)、最小描述长度准则方法(MDL)等特征值分解类算法计算量大,且在小快拍数、低信噪比时性能下降甚至无法正确估计的问题,提出了一种基于子空间分析的快速信源个数估计方法.该算法首先利用多级维纳滤波器(MWF)对信号进行快速的子空间估计,然后计算阵...     

基于噪声空间加权重构的相干信号DOA估计

针对传统相干信号DOA估计算法在低信噪比、少快拍数以及阵列通道幅相误差下存在的角度分辨力差和测角性能不稳定问题,本文提出一种基于噪声空间加权重构的相干信号DOA估计算法。该算法首先利用共轭重构对阵列接收信号协方差矩阵作解相干处理;然后在信源大致方位内对导向矢量作定积分,计算积分矢量与整个噪声子空间正交基矢量的交空间基矢量,并以此对噪声子空间进行加权;最后运用加权重构后的噪声子空间建立算法空间谱函数,谱峰搜索估计得目标的DOA。计算机仿真结果表明,本文所提算法易实现低信噪比、少快拍数以及通道幅相误差下相干信号的DOA估计。     

GSM系统频率同步的实现

在GSM系统中提出一种简单的频率同步算法,利用系统频率校正信道(FCCH)的信号特征估计接收信号的频率偏移,并通过频率补偿实现系统频率同步.仿真结果表明,该算法丢包率低,信噪比为8 dB时就可完全检测到FCCH;频偏估计和补偿效果好,降低了系统误码率.与传统的基于频域FCCH检测算法和最大似然匹配检测算法相比,所提算法基于时域信号处理,不需进行频域分析,其性能好且简单实用.     

基于多级维纳滤波的盲信噪比估计

提出了一种基于多级维纳滤波(MSWF: Multistage Wiener Filter)的盲信噪比估计算法。结合信号子空间分解理论,该方法利用多级维纳滤波器的相关相减结构(CSA: Correlation Subtraction Algorithm)前向递推实现含噪信号空间分解,避免了传统方法对信号自相关矩阵进行复杂的特征值分解运算,并以此估计信号功率和噪声功率来完成盲信噪比估计。在加性高斯白噪声(AWGN)信道条件下进行信噪比估计仿真,仿真表明,当实际信噪比在-7~25dB范围内时,估计器的估计标准偏差小于0.5dB,且性能优于常规方法。设定实际信噪比为10dB,当接收码元数目为100时,对所有仿真的调制方式信噪比估计标准偏差小于0.35dB,证明了估计器在小样本支撑环境下实现信噪比快速盲估计的能力。      

修正的MUSIC算法在相干信源DOA估计中的应用

引用了两种修正相关矩阵最大似然(ML)估计的方法对MUSIC算法进行优化,对相干信源的波达方向(DOA)进行估计。前向空间平滑算法要求阵列的平移不变性,将阵列划分为若干相互交叠的子阵;前向-后向空间平滑要求阵列的旋转不变性,应用了相关矩阵的倒置矩阵。两种方法均可以修正阵列接收信号的相关矩阵的最大似然估计,使之满足MUSIC算法的前提条件。计算机仿真证明两种算法改善了传统的MUSIC算法对相干信源进行DOA估计的性能,前向-后向空间平滑算法作出了比较准确地估计。     

最小冗余线阵的ES-DOA估计算法研究

采用最小冗余线阵可以显著增大天线的阵列孔径,但其相关矩阵不是Toeplitz矩阵,致使空间平滑解相干等方法失效,限制其在相干信号环境下的使用。结合信号功率估计,采用基于特征空间DOA估计算法,使得在较低信噪比情况下的DOA估计具有很高的精度。该算法同时采用了前后向空间平滑技术,不用减小阵列孔径就可以实现信号去相干。将该算法应用于最小冗余线阵,提高了阵列的DOA估计性能,且不影响阵列孔径。仿真结果证实了该算法的具有较高的精度和较强的鲁棒性。      

共形阵列幅相误差校正快速算法

基于子空间的联合迭代算法可以实现对空间信源方位和阵列幅相误差参数的联合估计。当对共形阵列进行幅相误差校正时,由于其空域导向矢量不具有Vander monde结构,导致快速高分辨空间谱估计方法无法直接应用,而利用2维谱峰搜索实现空间方位估计的运算量较大,限制了算法在共形阵列上的应用。针对此问题,该文提出一种借助虚拟阵列实现共形阵列幅相误差校正的新方法。该方法利用虚拟阵列的特殊结构快速实现对信源的DOA估计,省去了谱峰搜索过程,因而运算复杂度低,便于工程实现。理论分析和仿真结果验证了所提算法的有效性,可为共形阵列的工程应用提供参考。     

一种阵列天线阵元幅相、位置误差校正方法

针对毫米波热辐射信号弱的问题,该文提出一种对存在阵元幅相、位置误差的线阵进行校正的方法。该文基于低信噪比(SNR)的阵列误差模型,利用单个校正源,其信源方向未精确已知,通过旋转天线阵列在多个校正方位测得校正数据,并估计出阵元幅相、位置误差参数,从而对阵列中的阵元幅相、位置误差进行联合校正。该方法运算复杂度低,具有较高的估计精度,校正性能良好。理论分析和计算机仿真结果表明了该文方法的有效性。     

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。     

宽带DBF系统多通道校正及性能分析

针对数字波束形成(DBF)技术在宽带扩频通信系统中的应用,提出了一种基于复数傅里叶变换(CFFT)的宽带多通道校正方法。采用宽带线性扫频信号作为通道幅相误差校正的测试信号,在采集实际接收机数据的基础上,分析了信噪比、频谱泄漏以及由通道校正滤波器引起的群时延对校正精度的影响。通过修正复系数FIR滤波器(CFIR)的频域响应特性可以有效消除群时延的影响。依据宽带测试信号的时域和频域特性,选择适当的FFT点数,解决了测试信号频谱泄漏引起的校正精度低的问题。理论分析与实测结果都表明了该方法的有效性。利用实际数据仿真了天线阵列波束方向图,结果显示校正后的波束图十分接近理想情况下的波束图,两者峰值增益相差仅仅0.1dB,指向误差近似为0。     

一种无孔径损失的空间差分平滑方法

提出一种无孔径损失的空间差分平滑方法.该算法通过差分技术将相干信号与独立信号分开处理,从而在相干信号和独立信号同时存在的情况下,有效的提高了阵列可检测信号源的数目,最大限度的利用了阵列的孔径.尤其当混合信号中相干源数目较大、信噪比(SNR)较低时,该文方法在检测数目和性能上优于空间差分平滑(SDS)方法.计算机仿真结果验证了该方法的有效性和优越性,并且在信噪比较低时仍可以精确进行DOA估计.     

时频子空间拟合波达方向估计

本文提出了一种基于信号空时特征结构的时频子空间拟合方法,利用双线性时频分布构造时频相关矩阵 C _x代替传统的阵列相关矩阵 R _x,通过 C _x的特征分解实现了信号子空间与噪声子空间的分离.该方法在空域和二维时频域同时进行处理,能够区分具有不同时频特征的信号,既适用于平稳信号的场合又适用于时变、非平稳信号的情形,属于空时多维处理的范畴.可以证明,基于平稳信号假设的经典子空间方法是该方法的低维特例.由于包含了时变滤波的过程,因此该方法具有信号选择性以及抗干扰和抗噪声的能力.仿真结果证实了该方法的有效性.     

一种新的宽带DOA估计方法

提出了一种新的宽带DOA估计方法:频域子空间正交性测试方法(TOFS:Test of orthogonality of frequency subspace).该方法通过同时测试频域信号共同带宽内各频段噪声子空间与阵列流形之间的正交性来进行DOA估计.与宽带相干信号子空间方法不同,TOFS方法不需要任何初始值的预估及聚焦操作.与宽带非相干信号子空间方法也不同,TOFS方法同时测试各频段噪声子空间与阵列流形之间的正交性.本文仿真了TOFS与IMUSIC、CSSM、TOPS的性能比较.仿真结果表明TOFS方法在中等信噪比以上时有较好的性能,且避免了TOPS方法中常出现的伪峰.     

空间非平稳噪声下圆阵的DOA估计

提出了空间非平稳噪声环境下基于圆阵的DOA估计算法.针对噪声为空间非平稳的情况,通过有效估计的加性色噪声相关矩阵对阵列数据相关矩阵进行预白化处理,克服了空间非平稳噪声对空间谱估计的影响误差,进而实现了非平稳噪声环境下圆阵DOA的精确估计,计算机仿真结果证实了该算法的正确性和有效性.