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在互耦自由度未知条件下给出了柱面共形阵列多参数联合估计算法。针对柱面共形阵列中多参数相互耦合的难题,首先通过阵列结构设计,利用柱面共形载体单曲率特点,构建ESPRIT子阵,基于一维搜索与ESPRIT算法,实现了互耦自由度和信源俯仰角的估计;在此基础上,结合秩损理论和互耦矩阵的Toeplitz性质,估计出信源的方位角,并对可能出现的方位角模糊进行了分析,给出解模糊方法;最后利用时域ESPRIT算法,完成了极化状态和互耦系数的联合估计。该算法不需要任何互耦和极化的先验信息,也无需参数配对,估计精度高、分辨力强。计算机Monte-Carlo仿真验证了所提算法的有效性。 相似文献
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提出了一种基于双馈源共形阵列的极化分集信号盲极化波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计方法.通过投影和旋转变换,分析并给出了双馈源共形阵列下正交极化分集信号的等效导向矢量,将信号空间划分为两个正交极化信号子空间,实现了正交极化信号的盲极化分离.在此基础上给出了基于多重信号分类(Multiple Signal Classification,MUSIC)的极化信号的DOA估计算法.该算法无需估计极化参数,能够实现任意共形阵列对正交极化分集信号的DOA估计,最大估计信号数目能够超过阵元个数.仿真实验验证了该算法具有很好的估计性能. 相似文献
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为降低现有的共心式矢量传感器阵列天线间存在的严重互耦影响,进一步提高参数估计精度,该文提出一种稀疏拉伸式L型极化敏感阵列(SSL-PSA),并针对该阵列提出一种2维波达方向(DOA)和极化参数联合估计算法。首先建立稀疏拉伸式极化敏感阵列的信号模型,然后将阵列划分为6个子阵,采用子空间旋转不变算法(ESPRIT)算法得到多个旋转不变因子(RIFs),再根据旋转不变因子间的关系,通过数学运算,得到一组方向余弦有模糊精估计值和4组无模糊粗估计值;然后重构出对应的4组导向矢量,根据导向矢量和噪声子空间的正交性,确定出正确的一组无模糊粗估计值;最后通过现有的解模糊方法得到高精度且无模糊的DOA和极化参数估计值。该文所提阵列不存在共心结构,相对于现有的含有共心式矢量传感器结构的阵列,大大降低了互耦影响,且可在不增加天线数目的前提下,有效扩展阵列的2维孔径,大大提高DOA估计精度。仿真结果证明该文所提方法的有效性。
相似文献4.
共形阵列天线比传统的线阵和面阵具有更优良的空气动力学性能、更宽的波束扫描范围、更小的雷达散射截面积和更大的阵列天线孔径等优势。然而共形天线载体受到飞行惯性和空气动力负载的相互作用很容易发生共形表面的变形和单元位置的扰动。更为重要的是平台的机械振动通常还会导致单元位置扰动的时变性,严重影响了共形天线的分辨测向性能。因而针对此类载体共形天线设计稳健的DOA估计算法和位置误差校正算法十分必要和有意义。本文提出了一种共形天线振动条件下的稳健DOA估计和位置误差校正算法。在给出共形线阵振动的数学模型基础上,得到修正的时变阵列导向矢量。采用时变的阵列导向矢量在一个振动周期内计算MUSIC谱,搜索空时二维的MUSIC谱的谱峰,得到本次采样快拍数据时阵列振动位于振动周期中的时刻和信源方位的联合估计。根据阵列振动的数学模型就可以进一步预测下一次采样快拍数据时刻阵列各阵元的位置误差,从而实现振动条件下的阵元位置误差校正和稳健的DOA估计。计算机仿真结果表明了提出算法的有效性。 相似文献
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共形阵列是一种与载体表面共形的天线阵列。与平面阵列相比,共形阵列具有对载体电磁性能和动力性能影响小等优点,因此受到人们广泛的关注。受载体曲率影响,共形阵列具有多极性。在信号处理时,必须要考虑信号极化的状态。为此,针对共形阵列信号二维DOA和极化状态联合估计问题,提出了一种基于空时处理的参数估计算法。该算法通过对极化接收数据时域和空域联合处理构造时空DOA矩阵,利用DOA矩阵方法只需一次特征值分解即可获得信号二维DOA和极化状态参数估计。算法对阵列形状要求低,无需谱峰搜索和参数配对,计算量小。最后,以圆台共形阵列为例,通过仿真实验验证了算法的有效性。 相似文献
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当阵列天线存在互耦效应时,传统多重信号分类(MUltiple SIgnal Classification, MUSIC)算法的测向性能急剧下降。为了有效估计阵列互耦矩阵(MCM)与入射信号的波达方向(Direction Of Arrival, DOA),该文提出一种阵列互耦矩阵与波达方向的级联估计方法。利用互耦矩阵的结构特点,变换阵列流形,实现对互耦矩阵与DOA的解耦合。求解线性约束下的二次优化问题,利用谱峰搜索,得到阵列互耦矩阵和入射信号DOA,完成互耦误差自校正。通过计算机仿真验证了该文方法估计性能的有效性和优越性。 相似文献
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多子阵互耦条件下的一维波达方向估计及互耦自校正 总被引:1,自引:0,他引:1
该文研究多子阵(multiple subarrays)阵元互耦条件下的波达方向(DOA)估计,假设阵列由多个位置已知的均匀线阵(ULA)组成,但线阵阵元间存在互耦效应。利用均匀线阵互耦矩阵的带状、对称Toeplitz性及多子阵互耦矩阵的块状对角特性,提出了一种解耦合波达方向估计及互耦自校正算法。该算法在未知阵元互耦参数的情况下,可准确估计出信源的波达方向。另外,算法在精确估计波达方向的同时,还可准确估计出阵元间的互耦系数,实现多子阵的互耦自校正。算法的波达方向估计只需一维谱峰搜索,避免了通常多参数联合估计的多维非线性搜索及迭代运算,可明显减小算法运算量。文中讨论了算法参数可辨识性的必要条件,并分析计算了多参数联合估计的克拉美-罗界(CRB)。理论分析及蒙特卡罗仿真结果表明,该算法具有计算量小、DOA估计分辨力高、互耦校正效果好等优点。 相似文献
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该文研究多子阵(multiple subarrays)阵元互耦条件下的波达方向(DOA)估计,假设阵列由多个位置已知的均匀线阵(ULA)组成,但线阵阵元间存在互耦效应。利用均匀线阵互耦矩阵的带状、对称Toeplitz性及多子阵互耦矩阵的块状对角特性,提出了一种解耦合波达方向估计及互耦自校正算法。该算法在未知阵元互耦参数的情况下,可准确估计出信源的波达方向。另外,算法在精确估计波达方向的同时,还可准确估计出阵元问的互耦系数,实现多子阵的互耦自校正。算法的波达方向估计只需一维谱峰搜索,避免了通常多参数联合估计的多维非线性搜索及迭代运算,可明显减小算法运算量。文中讨论了算法参数可辨识性的必要条件,并分析计算了多参数联合估计的克拉美-罗界(CRB)。理论分析及蒙特卡罗仿真结果表明,该算法具有计算量小、DOA估计分辨力高、互耦校正效果好等优点。 相似文献
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基于部分校准极化敏感阵列的信号DOA和极化参数迭代估计 总被引:3,自引:0,他引:3
针对安装于飞机机翼上,具有不同结构极化敏感天线的部分校准阵列,该文提出了一种完全极化电磁波DOA和极化参数的迭代估计方法。该方法基于部分校准阵列,估计阵列误差;然后利用阵列误差,估计单个极化敏感天线的极化导向矢量;最后利用极化导向矢量,估计完全极化电磁波DOA和极化参数。迭代运行上述三步,可以逐步提高估计精度。计算机仿真验证了该方法是收敛的,并且具有良好的鲁棒性。 相似文献
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为了有效降低极化敏感阵列各共点分量之间互耦的相互影响,进一步提高极化阵列的滤波性能,基于新的阵列模型提出了幅度相位估计(APES)波束形成算法。首先,给出了简化极化阵列的布阵模型和接收信号模型;然后,针对简化极化阵列给出了极化APES波束形成算法的详细理论推导,得到了最优权向量的表达式;最后,通过仿真实验验证了极化APES在波束形成方面的有效性。仿真结果表明该算法在强期望信号功率、低采样快拍数或是存在相干干扰的情况下都具有稳定的波束图。 相似文献
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紧凑均匀圆阵(UCA)的强电磁互耦效应严重影响波束赋形(BF)和波达方向(DoA)估计的性能,本文利用UCA的特殊圆对称性,提出了一种稳健高效的互耦参数校正方法.该方法只需要单个信源和单次校正实验,并且信源方向并不需要事先精确校准.首先互耦矩阵在离散傅里叶空间被转化为具有中心对称的一个参矢量,随后在一个有限的先验二维空间角域内进行搜索,从而根据基于对称性的目标函数将互耦参数估计出来.仿真对比实验验证了新校正算法的有效性和鲁棒性,同时揭示了秩损(RARE)校正方法不够稳健,为基于UCA的雷达、移动通信等应用提供了简单且高效的互耦误差校正方法. 相似文献
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针对L型阵列,提出一种去互耦算法.该算法在L型阵列的两均匀线阵上分别取受互耦影响一致的阵元,则其理想导向向量可与互耦参数剥离,用其中一组阵元输出的协方差阵和两组阵元输出的互协方差阵构建矩阵,根据其传播算子构成的信号子空间和阵元导向向量张成同一空间以及均匀线阵的旋转不变特性得到两个与方向角和俯仰角相关的信息参量.在这两参量配对时,只需对包含信息参量的其中一个矩阵进行一次特征值分解以及简单的除法运算即可实现.理论和仿真表明,该算法无需谱峰搜索,只需一次特征分解,有效抑制了互耦影响,测量精度高. 相似文献
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柱面共形阵列天线盲极化波达方向估计算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对柱面共形阵列天线的单曲率特点,建立了柱面共形阵列天线的快拍数据模型,基于高分辨波达方向(DOA)估计的子空间原理与秩损理论,结合合理的阵元排列结构设计,将信源极化状态、俯仰角以及方位角去耦合,通过参数的一维搜索与方程求解,实现了信源极化状态未知条件下的2D DOA估计。针对相干信源情况,推导了柱面共形阵列天线的解相干算法,最终提出了适用于独立和相干信源的柱面共形阵列天线盲极化DOA估计算法。该算法估计精度高,计算量小,且无需参数配对。计算机仿真实验验证了所提算法的有效性。 相似文献