基于改进的Capon滤波器组谱估计新方法

为了解决Capon滤波器组谱估计方法在α稳定分布噪声下性能出现退化的问题,提出了一种改进的Capon滤波器组谱估计方法,利用分数低阶协方差(FLOC)对传统的Capon滤波器组进行重构.由于分数低阶协方差的作用范围是0＜α≤2整个分数低阶空间,因此在α稳定分布噪声下其谱估计性能比基于二阶统计量方法的谱估计性能更好.计算机仿真结果显示了这种方法的优越性能,并且在高斯噪声环境下,其性能与二阶统计量下的方法类似.     

基于FMCW雷达的多人心率呼吸检测

针对目前毫米波雷达应用于多人生命体征检测效果不佳, 检测范围小等缺点, 提出了一种多人心率呼吸提取分离方法, 首先采用Capon波束成形技术对非目标区域信号形成零陷, 对目标区域进行提取相位、相位解缠绕操作; 其次利用自适应谐波跟踪算法滤除噪声; 最后使用粒子群算法和样本熵改进的变分模态分解法(PSO-SE-VMD)对信号进行分解得到模态分量, 选取合适的模态分量并通过短时自相关算法提取心率呼吸. 实验结果表明, 该方法在夹角30°和60°时心率的均方误差分别为5.55和3.15, 实现了多人检测并有效提高了检测范围.     

逆合成孔径雷达(ISAR)成像

逆合成孔径雷达（ISAR）重点论述用固定雷达对活动目标成像,例如对飞机成像或对船成像等。由于飞机比船只小得多,因此成像也较难,为此,着重综述对飞机的成像。选取了各有代表性模型飞机、真实飞机中的直升机和民航机、还对两架圆周飞行的飞机进行了瞬时双机成像。     

一种改进的大斜视小孔径SAR距离多普勒成像法

首先,分析了大斜视下小孔径SAR回波距离徙动的特点,其距离走动的影响远大于距离弯曲,可忽略距离弯曲和距离展开的高次项;然后,提出一种基于Keystone变换和秩亏Capon法改进的距离多普勒成像法.利用Keystone变换进行距离走动校正,可避开斜视角精确测试的难题.针对较少的方位向采样数据,利用非对角加载的秩亏Capon法进行方位脉压,可提高方位分辨率,获得高效的SAR成像.     

基于子空间的对角加载水平估计

Capon波束形成器通常利用对角加载方法来提高稳健性能。然而,对角加载方法的主要缺陷是不容易可靠地获得对角加载水平,从而影响加载效果。由子空间正交理论,噪声与信号子空间相垂直,因此当加载后的导向矢量与真实导向矢量重合时,加载后的导向矢量与噪声子空间垂直。基于这样的特性建立了一个代价函数。分析表明,这个代价函数为一凸问题,通过凸优化软件求解可以很容易地获得合适的加载水平,且与不确定集的参数值无关。仿真结果表明,利用该文获得的加载水平,Capon波束形成器能够有效地提高其稳健性能。     

Wideband Capon Beamforming for a Planar Phased Radar Array with Antenna Switching

A wideband beamforming algorithm for estimating the azimuth angle, elevation angle, velocity, and range using a planar phased radar array with antenna switching is proposed. It uses the time-variant steering vector model. Simulation results illustrating the performance of the proposed beamformer are presented.     

均匀线阵中基于降秩Capon的近场源定位

提出了一种应用于均匀线阵中近场源定位的降秩Capon算法。该算法能够将经典二维Capon（Two-dimensional Capon, 2D-Capon）算法中的二维谱峰搜索转化为一维谱峰搜索,得到自动配对的近场信源角度和距离参数估计。与经典的2D-Capon算法相比,本文提出的算法无需信源数估计,同时由于避免二维谱峰搜索过程,其计算复杂度大大降低,且该算法参数估计性能与2D-Capon算法非常接近。仿真结果表明该算法可有效用于近场信源的参数估计。     

电磁矢量互质阵中基于降维Capon的DOA和极化估计算法

将传统电磁矢量均匀阵列推广为电磁矢量互质阵列,突破了阵元间距不大于半波长的限制。提出了电磁矢量互质阵列中基于降维Capon的波达方向（Direction of arrival,DOA）和极化联合估计算法。该算法无需假设已知极化信息,且只需一维搜索,避免了多维搜索,可实现DOA和极化参数自动配对;与相同阵元数的均匀阵列相比,明显提高了角度估计性能,并拓展了天线孔径,具有相对较高的自由度,且降低了运算复杂度。相同阵列及参数条件下,本文算法的角度估计性能优于ESPRIT算法和三线性分解算法。     

波达方向估计算法的性能分析与仿真

波达方向估计是利用天线阵元对空间信源的来波方向进行估计.在二维平面,将来波方向和阵列法线的夹角定义为波达方向,由此定义阵列信号处理的基本数学模型.采用非参数化方法估计波达方向,包括Bartlett、Capon、MUSIC等方法.对其仿真表明,在估计精确度方面MUSIC法最好,Capon法次之,Bartlett法最差.     

阵列误差对Capon波束形成算法的影响分析

针对阵列误差存在时经典(Capon)波束形成算法的性能严重恶化问题,介绍了均匀圆阵阵列流型下的Capon波束形成算法,对阵列天线各阵元间的幅度误差、相位误差、水平位置误差和垂直位置误差进行了数学建模,仿真分析了各种阵列误差对Capon波束形成算法的影响,并给出了该影响的量化分析结果,从而对该算法工程实现时的指标确定提供依据。