基于稀疏线阵协方差矩阵重构的DOA估计方法研究

相比均匀线阵(Uniform Linear Array,ULA),相同阵元数目下稀疏线阵(Sparse Linear Array,SLA)的抗耦合效应更好,阵列孔径更大,到达方向(Direction of Arrival,DOA)估计的自由度(Degrees Of Freedom,DOF)更高,因而近年来得到了广泛的研究。为了可以进行高DOF的DOA估计,学者们开始研究SLA的差分虚拟阵元,差分虚拟阵元对应的协方差矩阵相比原阵元对应的协方差矩阵维度更大,因而估计的DOF更高。当SLA的差分虚拟阵元连续取值时,可以利用已有阵元的接收信息,得到SLA的协方差矩阵,在该矩阵的基础之上构建差分虚拟阵元的协方差矩阵进而进行DOA估计。然而,当SLA的差分虚拟阵元存在孔洞时,即差分虚拟阵元不能连续取值时,不能直接利用重构的协方差矩阵进行DOA估计,需要恢复完全增广协方差矩阵的信息再进行DOA估计。对于该问题,本文基于矢量化后原协方差矩阵和虚拟差分阵协方差矩阵的误差分布情况,并结合完全增广协方差矩阵的低秩特性和半正定特性来构建优化问题。通过求解该问题来恢复维度更高的完全增广协方差矩阵。最后对该矩阵进行奇异值分解,利用多重信号分类(Multiple Signal Classification,MUSIC)算法就可以获得多源的空间谱。本文最后通过数值仿真试验验证了所提算法可以实现高DOF的DOA估计,并且相比于现有算法,本文所提算法对欠定DOA估计的效果更好,多源DOA估计的精度更高,产生的误差更小。

基于均匀面阵的频控阵MIMO雷达无网格参数估计方法

现有的面阵场景下的频控阵(Frequency Diverse Array,FDA)MIMO雷达参数估计方法大多需要进行谱峰搜索,因此面临计算复杂度高、估计精度不够准确等困难。针对这一问题,提出了一种基于均匀面阵FDA-MIMO雷达的无网格参数估计方法。首先推导了角度和距离解耦的均匀面阵FDA-MIMO雷达模型,其次提出了适用于该模型的基于低秩矩阵重构的优化问题,并推导了基于交替投影的算法实现,以加快计算速度。最后通过仿真实验验证了所提算法在计算复杂度较低的同时具有较高的估计精度。