利用电磁矢量传感器估计分布源三维到达角

本文通过“分布源是在一定空间分布的多个点源信号的叠加”的认识,首次提出了电磁矢量传感器的分布源模型,给出了理论表达式和一阶近似表达式,分析了单个电磁矢量传感器的分布源模型的可辨识性问题。为减少搜索空间维数,提出了只搜索角度和极化空间的算法,甚至只搜索角度空间的算法。仿真证实了本文分析的有效性。

未知噪声背景下基于数据阵共轭重构的MUSIC角估计算法

详细讨论了在未知噪声背景下 ,利用接受数据阵及其共轭重构得到新的数据阵 ,并借助数据阵的奇异值分解实现UMMUSIC算法 (未知噪声背景下的修正多信号分类法 ) ,这将有助于改善估计的分辨性及改善协方差阵特征值的分布 ;同时能更有效地应用于实际 ,并给出了验证理论分析的计算机仿真结果。

角度分布对有效信号子空间的影响

在分布源源内角度不相关条件下 ,推导各种对称角度分布函数 (如均匀分布、高斯分布、拉普拉斯分布和VonMises分布 )和非对称角度分布函数 (如伽马分布 )分布源的阵列相关矩阵的严格模型 ,同时给出了在分布源分布角较小情况下分布源的阵列相关矩阵的简化模型。通过对分布源的阵列相关矩阵简化模型的特征值随阵元数、分布源中心角、分布源分布角、角度分布函数及信噪比变化的仿真实验 ,分别讨论它们对阵列相关矩阵的有效信号子空间的影响 ,并得出了一些有用的结论。

一种利用遗传算法的极化定标算法

由于极化合成孔径雷达发射与接收端受通道幅相不平衡、天线串扰、电磁波传播特性和系统噪声等因素影响,造成遥感数据不能反映真实目标特性。为获取目标的准确特征信息,必须对遥感数据定标。针对利用已知分布目标散射阵的极化定标问题,提出了一种基于复数纺码的遗传算法求解具有多变量、超定、非线性方程组的极化定标。文中详细分析了遗传算法及其三种实现,并通过仿真实验证实了该算法的有效性。

系统误差对点目标极化散射测量的影响

首先推广了现有极化定标模型。在此基础上,评估了极化通道幅相不平衡、天线串扰、法拉第旋转、指向误差角、干扰和系统环境噪声对点目标全极化散射测量的影响,并考虑科学研究和应用需求对上述参数的约束条件,从而得到对极化合成孔径雷达系统设计和极化定标有参考价值的结论。

系统误差对分布目标极化散射测量的影响

首先统一推广了现有极化定标模型。系统地评估了极化通道幅相不平衡、天线串扰、法拉第旋转、地形坡度导致的极化角度偏转、干扰和系统环境噪声等因素对分布目标全极化散射测量的影响。在此基础上,结合应用需求对上述因素的约束条件,通过仿真得到了一些对极化合成孔径雷达系统设计和极化定标有参考价值的结论。

一种盲的多个分布源到达方向估计算法

根据分布源协方差阵结构,提出了一种利用均匀圆阵和协方差匹配估计技术的多个分布源到达方向估计算法。该算法不需要已知角度功率分布和要求相干损失阵具有特殊形式。仿真结果证实了算法的有效性。

时间取样相关且源内角度相关的分布源模型

用VonMises角度函数和 1阶AR模型刻画分布源源内角度相关和时间取样相关 ,将时间取样独立且源内角度独立的分布源模型推广到时间取样相关且源内角度相关的分布源模型。并用阵列相关阵特征值法分析了该模型的有效性。此外 ,文中给出了该模型参数估计的克劳限。

一种新的单个宽带点源到达角估计方法

基于宽带点源入射波的阵列输出相关矩阵与窄带分布源入射波的阵列输出相关矩阵的结构相似性 ,论文提出了可利用窄带分布源角度估计技术估计宽带点源到达角的新方法 ,并给出了协方差匹配技术处理宽带点源的算法和仿真 .仿真结果证实新方法有效性 .

一类快速的宽带分布源到达角估计算法

针对宽带分布源到达角估计问题,提出了一类快速的估计算法,即中频法、中值法和均值法。该类算法首先将阵列接收的宽带信号变换到频率域,然后对于每个频率形成阵列接收信号协方差阵,最后由该协方差阵的次对角线元素估计宽带分布源的到达角,其主要特点是避免了相位展开。仿真结果表明,在高信噪比和分布角不大时,中频法和中值法的性能几利相同;但在低信噪比时,中值法优于中频法。此外,均值法对分布角不敏感,且性能较优。

极化分布源模型及角度估计

通过对“分布源是在一定空间分布的多个点源信号的叠加”的分析 ,提出了极化分布源模型和一阶近似的极化分布源模型。对极化分布源模型 ,为减少噪声子空间拟合算法 (NSF)的搜索空间维数 ,文中提出只搜索角度空间求解到达角 ,对极化参数通过求解线性方程组获得 ;对一阶近似的极化分布源模型 ,利用旋转子空间不变(ESPRIT)类算法求解到达角 ,极化参数同样通过求解线性方程组获得。仿真结果表明 :极化的引入对 NSF的性能有很大提高 ,以及一阶近似模型对角度分布的盲性。

基于信号的多谱勒特性的盲自适应波达方向估计法

提出信号波达方向 (DirectionofArrive)估计 ,在未知阵列流形 (Arraysmanifold)响应条件和未知背景噪声环境下 ,利用信号的多谱勒特性实现信号的波达方向的盲自适应估计 ,即自适应调整波束使波束函数与单位多谱勒复指数函数在均方误差条件下相差最小 .理论分析表明 ,该方法能很好地逼近阵列流形条件下的波达方向估计精度 ,能应用于复杂噪声环境 ,以及在一定程度上减小信号相消现象 .此外 ,该方法还具有很强的鲁棒性 .

基于GIVENS旋转算法的动态数据误差处理

为了提高实时处理动态数据的能力 ,一种可行的方法是用多CPU同时处理一批动态数据 .提出的基于GIVENS旋转算法的动态数据误差处理 ,易于实现多CPU处理动态数据 .