L型阵水下目标方位和距离联合最大似然估计

空间目标定位是阵列信号处理领域中的研究热点,广泛应用于雷达、声纳、通信、射电天文、医学诊断、地震遥感等众多领域。传统的水下声源定位仅获取目标声源的深度和距离信息,却无法估计目标的方位信息。针对这一问题,在充分考虑水下声传播模型的基础上,利用L型阵列固有的结构特征,将最大似然估计技术应用到水下目标定位,提出一种基于L型水听器阵列的水下目标方位与距离联合最大似然估计算法。研究表明:最大似然估计法可有效突破传统波束形成分辨力“瑞利限”的限制,提高水下目标定位的分辨能力和精度。计算机仿真分析显示,在单目标和相干双目标的场景中,文中所提出的方法均具有更为尖锐的谱峰及更低的旁瓣水平,可对水下目标进行有效的方位角和距离联合估计。

基于目标特征的SAR图像车辆目标的方位角联合估计

针对SAR图像地面车辆目标方位角估计精度不高、尤其是0°和180°估计误差大的问题,提出了一种地面SAR图像目标方位角联合估计方法。分析了地面车辆目标在不同角度的成像特点和典型目标方位角估计方法的优缺点,通过判断当前目标成像所具有的特点,利用目标阴影特征与目标轮廓特征,并结合目标主轴提取方法和Hough变换方法对SAR图像目标方位角进行联合估计,利用MSTAR目标切片数据对该方法进行了验证实验,绝对误差在5°范围内的准确估计率均在89%以上,目标误差均值都在4°以内。实验结果表明,该算法的方位角估计精度比较高,算法是有效和可行的。

SAR图像目标方位角联合估计方法研究

为了精确估计任意角度的目标方位角,融合主导边界法与峰值拟合法,提出一种SAR目标方位角的联合估计方法。通过计算投影比以及目标区域同外接矩形面积之比,初步判断目标是否位于水平或垂直方位附近,自适应选择相应的估计算法进行处理。移动与静止目标获取与识别(MSTAR)公共数据库实测数据的仿真结果表明,该方法估计误差较小,可获得较高的估计准确度。方位角联合估计方法有利于增强目标方位角估计的适应性,提高目标分类和识别的效率。

频控阵MIMO雷达的目标数与方位参数联合估计方法

针对频控阵MIMO雷达定位多个目标时,需要目标数先验信息,且多维参数估计计算量大的问题,提出了一种联合估计方法。该方法利用频控阵MIMO的角度与距离依赖性,将目标数与方位参数估计转化为空间谱上的多峰优化问题;设计了一种基于密度的多峰差分进化算法对其进行求解,降低了计算量且不需要单独的目标数估计算法。仿真结果表明,所提方法的目标数和方位参数估计性能均优于已有方法,突破了已有方位参数估计方法的应用局限,可以无量化误差地得到最优方位估计结果。

扇形扫描的TWS雷达目标方位角对距离估计误差的影响

针对雷达天线在一定的扇扫范围内往复运动时 ,同一目标的相邻点迹之间采样间隔的变化规律 ,提出了扇形扫描 TWS雷达目标跟踪和航迹管理系统中 ,目标出现时间的滤波和预测方程 ,进而推导出极坐标系下的 α- β滤波的滤波方程和外推方程 .对扇形扫描条件下的矩形跟踪门进行了误差分析 ,指出跟踪误差受目标所处方位角的影响 ,并定量分析了这种情况下跟踪误差的补偿方法 .根据滤波增益与跟踪误差的关系 ,确定了 α- β滤波器在扇形扫描情况下滤波增益的计算方法 .仿真结果表明 。

多途环境中的动目标距离深度联合估计

水下声信道因边界反射而呈现多途特性,加之现有的各测量系统的垂直尺度的限制,致使目标深度测量发生困难.本文研究了邻近海面点声源声场和浅海水下声信道的特性,将射线声学理论引入问题的分析中,采用双水听器,利用虚源原理,提出了"双阵元多途定位(MPTDE)算法",对水下目标进行三维测量.在计算机仿真研究中构造了系统框图,对多途环境中的不同参数条件下的目标运动轨迹测量效果作了对比分析,验证了算法的目标深度测量能力.

一种主瓣灵巧干扰环境下的盲距离-角度联合估计方法

提出了一种主瓣灵巧干扰环境下的盲距离-角度联合估计方法,可有效对抗主瓣灵巧干扰(Mainlobe Smart Jamming,MSJ)并提取目标回波的距离-角度联合参数信息.新方法首先利用阵元级数据进行盲源分离(Blind Source Separation,BSS),分离目标回波和干扰,同时可得到信源混合矩阵的估计.然后根据主瓣灵巧干扰在某一角度上表现为多个回波信号,而目标只有一个回波这一先验信息来鉴别目标和主瓣灵巧干扰,由此可以估计目标的距离参数.最后,由上述的鉴别结果得到对应目标的混合矩阵的列矢量,其包含了目标导向矢量信息,据此可估计目标的空间角度参数.仿真结果表明,新方法可以至少有效对抗2个主瓣灵巧干扰,且可同时得到较高的目标距离-角度估计精度.另外,分析了目标输入信噪比、输入干噪比、目标与干扰的夹角、干扰空域个数对所提方法性能的影响,并给出了本文方法能够有效盲距离-角度联合估计的边界条件.

基于多普勒域补偿的车载雷达距离角度联合成像算法

高性能、高分辨率单快拍前视成像技术是赋能车载雷达发展的关键,但距离/多普勒走动问题会限制相干积分的实施,同时系统分辨率也往往受限于硬件参数难以提高。根据车载毫米波雷达时分多输入多输出(TDMMIMO)的前视成像体制,该文提出多普勒域补偿和点对点回波校正方法,完成多域信号解耦合,同时完成距离多普勒走动校正和多普勒解模糊。由于有限阵元数及强噪声干扰限制了传统单维度距离角度成像准确性,因此,该文提出一种基于改进贝叶斯匹配追踪方法(IBMP)的多域联合估计算法。该方法基于伯努利-高斯(BG)模型,在最大后验(MAP)准则约束下迭代更新估计参数和支撑域,实现了多维联合信号的高精度重构。仿真和实测结果表明该文方法能够有效解决距离走动问题,并提高雷达前视成像的角度分辨率,具有较强噪声鲁棒性。

基于二阶统计量的近场源四维参数联合估计

研究了一种基于二阶统计量的近场窄带信源频率、方位角、仰角和距离四维参数的联合估计算法。该算法利用中心对称的十字阵列,根据阵元输出构造二阶统计量矩阵,并结合这些矩阵的特点构造新矩阵,利用特征值和特征向量信息得到信源参数。该方法仅需计算6个二阶统计量矩阵就可以估计四维参数,此外参数自动配对。仿真结果表明该算法能准确地估计近场源参数。

基于联合对角化的近场源参数估计

该文提出了一种基于联合对角化的近场源信号到达方向和距离的联合估计算法。首先利用二阶统计量构造白化矩阵,再基于阵列接收数据的高阶累积量矩阵的对角结构信息利用联合对角化方法估计近场信号的阵列方向矩阵,从而由阵列导向矢量联合估计信号源的到达方向和距离。与高阶ESPRIT方法相比,该方法能够提高阵元利用效率,同时不需要参数配对算法。计算机仿真实验证实了所给算法的有效性。

一种联合估计近场源四维参数的方法

该文提出了一种近场窄带信源频率、仰角、方位角和距离四维参数的联合估计方法。该方法利用特征值及其相应特征向量和四阶累积量估计信号参数,不需要进行谱峰搜索,并且适用于加性高斯噪声环境。计算机仿真实验证明了该方法的有效性。

双基地FDA-MIMO雷达角度、距离及速度无模糊估计方法

在传统的相控阵雷达中,由于受到脉冲重复周期(PRF)的限制,距离估计精度和速度估计精度往往难以同时得到提高.该文将频控阵(FDA)和双基地多输入多输出(MIMO)雷达相结合,提出了一种基于双基地FDA-MIMO雷达的角度、距离及速度联合估计方法.文章首先利用FDA技术,使得雷达的发射矢量中包含目标的角度、距离甚至速度信息.然后提出了基于子阵的波形设计和解耦合算法以对发射矢量中距离-速度进行解耦合处理,并利用传统的子空间类算法对目标的发射角(DOD)、接收角(DOA)、距离和速度进行估计,最后文章提出了基于FDA的解模糊方法以解决距离和速度模糊问题.另外,该文推导了该方法下参数估计的克拉美罗界(CRB)并分析了其性能.仿真结果验证了所提出方法的能够对目标的角度、距离和速度进行无模糊的联合估计.

水下高速航行体的航向角和距离估计方法

为了提高反鱼雷鱼雷拦截成功率,实现其对水下高速航行体的航向角和距离估计尤显重要。该文立足于此,探讨一种对水下高速航行体的航向角和距离的估计方法。该方法可同时使用主被动声纳,对来袭水下航行体进行探测。主被动检测时采用初始轴向对准,检测装置直航,应用双周期检测法,可在极短时间内对水下航行体的航向角、距离和速度进行精确估计。文中给出了估计过程的运算公式,指出检测装置对目标方位的检测精度要求均方差不大于0.1°。对不同速度、距离时水下航行体的航向角和距离估计进行了仿真试验,结果表明,在航行体航向角小于35°,距离大于700m时,可得到理想的估计值。该方法对探索反鱼雷鱼雷检测装置的设计和对水下航行体参量的检测,探讨其拦截方法,具有一定的参考价值。

基于联合对角化的近场源三维参数估计

提出了一种基于联合对角化的近场源频率、到达角(DOA)和距离的联合估计算法。首先利用二阶统计量构造白化矩阵,再基于白化后的接收数据构造一组高阶累积量矩阵,利用联合对角化方法来得到高阶累积量矩阵的对角结构信息以及对角化矩阵来分别估计阵列流形和信号源的频率,进而由阵列导向矢量结合对应的信号源频率联合估计信号源的到达方向和距离。与基于高阶累积量的类ESPRIT方法相比,算法可以提高阵元利用率,具有更好的估计效果,同时不需要谱峰搜索且各参数自动配对,计算机仿真结果验证了该方法的有效性。

高阶累积量的近场源四维参数联合估计方法

提出了一种近场窄带信源载波频率、仰角、方位角和距离四维参数联合估计的方法。该方法利用构造累积量矩阵的特征值及其相应特征向量直接获取信源参数,无需谱峰搜索,计算量适中,且适用于加性高斯噪声环境。此外,该方法由于采用了非中心对称结构的十字阵列,可有效减少阵列孔径损失。计算机仿真实验证明了该方法的有效性。

航空磁探中潜艇目标的联合估计检测方法研究

为了解决航空磁探测中水下潜艇目标信号被强磁背景噪声和干扰淹没的问题,提出一种联合估计检测方法。针对潜艇目标基于磁偶极子建立目标磁场光泵测量信号模型,确定了目标信号模型主要由位置三分量x、y、z,目标磁矩三分量Mx、My、Mz以及航向角θ等7个未知参量决定。使用光泵磁探仪的观测样本,根据潜艇目标先验信息,基于遗传算法使用Fréchet距离构造适应度函数,搜索得到目标未知参量。根据生成的目标估计信号,构造了平均相关检验统计量,并设计了使用目标估计信号的联合估计检测器。研究结果表明:联合估计检测器在低信噪比条件下仍具有良好的检测能力;相对于传统的正交分解检测和动目标航空磁异常检测,使用目标估计信号的联合估计检测器能够降低虚警概率,提高信噪比,使检测性能更优。

探测数据对Minimax线性估计的联合影响

本文主要讨论敷据对Minimax线性估计的联合影响，给出了一次剔除多数数据时的Cook距离，导出了它的上界及下界。研究了两组数据（x′1，y1）和（x′1，y1）对Minimax线性估计βπ·a的联合影响和单组数据影响的关系，得到了一些有用的结果。

基于二阶统计量的近场源三维参数估计方法

针对近场三维参数估计方法计算量大的问题,提出了一种近场源的方位角、仰角和距离的三维参数估计方法。该方法利用在x-z平面十字阵列的结构特点和二阶统计量,估计信源的方位角、仰角和距离参数。将三维参数估计问题转化为多个一维搜索问题,从而减少了算法的计算量,并且无需参数配对,具有估计精度较高的优点。仿真实验表明,在信噪比大于0时,该方法能有效估计近场源的三维参数。

频控阵雷达研究进展:从系统架构到参数估计

频控阵(frequency diversity array,FDA)利用发送端不同阵元间较小的频率偏移量实现目标角度和距离相关的系统模型,为波束赋形、角度与距离联合估计和干扰抑制等奠定基础。该文分析了FDA的研究背景与研究现状;给出了基于FDA的多进多出(multi-input multi-output,MIMO)雷达实现参数估计的原理以及系统模型;提出了展开互质线阵-展开互质频偏架构、虚拟互质面阵-展开互质频偏架构和合成孔径-多互质频偏架构;提出了降维求根多信号分类算法、快速收敛三线性分解算法、级联迭代算法、二级降维MUSIC算法和降维解耦合MUSIC算法;最后实验仿真验证了所提架构和算法的有效性和优越性。

一种基于四阶累积量的近场源二维参数估计方法

提出了一种基于四阶累积量和极化敏感阵列的近场源方位角、距离二维参数联合估计算法,其特点是采用非中心对称均匀线阵,无需参数配对,可直接计算出待估计参数的闭式解,具有较高的估计精度,可应用于加性高斯噪声环境,仿真试验证明了该算法是有效的.