基于降维变换的低复杂度双基地EMVS-MIMO雷达高分辨多维参数估计

针对当前算法在实现双基地电磁矢量传感器多输入多输出(electromagnetic vector sensors multiple input multiple output,EMVS-MIMO)雷达的多维参数估计时计算代价较高的问题,通过利用降维变换技术来实现低复杂度的角度参数和极化参数求解。针对阵列接收数据维度较大问题,通过设计相应的波束空间变换矩阵来实现对阵列接收数据的降维处理。针对算法本身的较高计算复杂度问题,采用低计算复杂度的平行因子分解算法。所提算法能够精确地实现对发射因子矩阵和接收因子矩阵的求解。同时,通过新的旋转不变关系构建新的估计信号参数,可以实现对发射/接收俯仰角的求解。进一步,发射/接收方位角、发射/接收极化角和发射/接收极化相位差的估计可以通过发射/接收空间响应矩阵的重构来实现。仿真实验结果表明,所提算法在降低计算复杂度的同时能够保持优越的多维参数估计性能。

基于改进MUSIC算法的矢量水听器阵列波达方向估计

介绍了改进的MUSIC算法在矢量水听器阵波达方向估计中的应用,并描述了该算法的原理及应用过程.计算机仿真的结果表明,改进的MUSIC算法既能够有效地估计出独立信号源的DOA,也能有效地估计出相关信号源和相隔比较近的小角度差信号源的DOA,从而证明了这种改进MUSIC算法的合理性.

矢量水听器阵列MUSIC估计算法研究

矢量水听器由声压传感器和质点振速传感器复合而成,可以空间共点、同步测量声压和质点振速的各正交分量.采用矢量水听器均匀线阵研究了利用MU S IC算法对声源进行方位估计,对该算法进行了理论推导,并对数据协方差矩阵进行本征分解,获得了信号的空间谱估计.通过几个仿真对比试验,得出了该算法在多种条件下的高分辨方位估计性能.仿真结果表明,在SN R=10 dB条件下,相对于常规波束形成器输出,MU S IC空间谱的主波束宽度锐化了12.6°,旁瓣降低了22 dB左右,利用该算法可提高对信号源的定向精度及对多目标的分辨能力.

基于矢量传感器阵列空间谱DOA估计

研究了两种典型的空间谱估计方法在水声矢量传感器阵列定向中的应用,推导了空间谱的解析表达式.与标量传感器阵相比,基于矢量传感器阵列空间谱的DOA估计方法对阵列定向性能有明显改善.数值算例证明了这一点.

基于空间谱和支持向量回归机的间谐波分析

针对电力系统中存在的间谐波问题,提出一种结合参数法和非参数法特点的间谐波频谱分析算法。首先,为了应用空间谱分析需要将电网信号变换为空域信号;然后应用盖氏圆盘估计协助求根多重信号分析算法准确估计信号源数及其频率;最后由稳健支持向量回归机计算幅值和相角。获得准确频率信息后,支持向量回归机计算的频率范围变成已知的有限频率点,计算量降到最低,并且此算法无需同步采样和过长的采样数据。通过仿真和实例检测,验证了该方法的有效性。

改进分离式电磁矢量阵列的两维波达方向估计

针对现有分离式电磁矢量传感器阵列的两维波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计存在的两个问题:其一,当入射信号在时域上不具有旋转不变性时,现有算法失效;其二,无法实现阵列的两维孔径扩展导致两维DOA估计精度较差,提出了一种改进的分离式电磁矢量传感器阵列结构.首先利用所提阵列的空域旋转不变性代替时域旋转不变性得到其中一维方向余弦的高精度估计;其次结合矢量叉乘法与相位干涉法得到另一维的方向余弦高精度估计;最后对两维方向余弦进行三角操作得到目标的两维DOA估计.本文算法摆脱了对入射信号形式的依赖,实现了阵列的两维孔径扩展,使得两维DOA估计精度大大提高.仿真结果证明了本文算法的有效性.

新型拉伸电磁矢量传感器的两维高精度波达方向估计

较之传统的共点电磁矢量传感器,拉伸电磁矢量传感器能够显著降低阵元间互耦,且非共点结构在硬件设计上更易于实现。但是现有拉伸电磁矢量传感器无法实现阵列的两维孔径扩展,导致了两维波达方向估计精度较差。针对此问题,提出一种新型的拉伸电磁矢量传感器。该阵列结构由单个拉伸电磁矢量传感器和单个电偶极子组成。利用单个拉伸电磁矢量传感器提供一维孔径扩展,再利用垂直于该拉伸电磁矢量传感器的单个电偶极子实现另一维的孔径扩展。针对该两维孔径扩展阵列,提出一种矢量叉积算法与相位干涉法相结合的算法来获取两维波达方向的高精度估计。所提阵列在降低互耦的同时,利用电磁矢量传感器提供的极化分集与两维孔径扩展带来的空间分集,使得两维波达方向估计精度大大提高。

声矢量阵导向最小方差波束形成算法研究

为了克服声压阵导向最小方差波束形成算法方位估计的左右模糊问题,提出了声矢量阵导向最小方差波束形成算法,指出了矢量阵导向矩阵与声压阵导向矩阵之间的关系.通过声压阵导向矩阵与单位矩阵的Kronecker积得到矢量阵的导向矩阵,从而使不同频率的矢量阵互谱密度矩阵聚焦.计算机仿真和海试实验证明与声压阵导向最小方差波束形成相比,矢量阵导向最小方差波束形成具有更好的方位分辨力且无左右模糊,并可以空间欠采样而不出现栅瓣.针对带宽内信噪比随频率变化的情况,用各频率的信噪比对导向协方差矩阵进行加权,改进了空间谱估计性能.

电磁矢量传感器用于变压器局部放电在线检测

为研究变压器在线监测的关键问题局部放电(PD)的识别和定位,提出了用单个电磁矢量传感器(即EM-VS,它能同时测量入射电磁波的全部电磁场分量,其测量数据可实现对入射波空间参数的极化特性的估计)检测局部放电辐射超高频信号来实现变压器局放定位的方法,该法先将检测的PD宽带数据通过窄带滤波,获取相应的窄带数据,并应用信息论的最小描述长度准则或平滑秩序列法确定PD源个数后应用多重信号分类算法对数据协方差矩阵进行空间谱估计,实现多个局放源点分辨和空间参数估计。仿真实验结果表明,单个EMVS可同时检测出3个局放源点的方位角、俯仰角及其极化特性,对变压器局部放电在线检测和状态估计具有较高的参考价值。

矢量水听器线列阵的被动合成孔径技术

针对拖曳线列阵声纳的方位估计问题 ,提出了由矢量水听器构成线列阵 ,运用被动合成孔径技术来提高方位估计性能的方法 .该方法利用矢量水听器本身所具有的 cosθ形式的指向性 ,从而克服了由传统声压水听器构成的线列阵所固有的左右舷模糊问题 ;利用舰船噪声低频段的线谱成分 ,采用被动合成孔径技术实现有效孔径的扩展 ,从而以小物理孔径的拖线阵达到大物理孔径拖线阵才具有的方位分辨力 .通过仿真实验 ,验证了该方法的可行性和有效性 .

矢量阵MUSIC空间谱方位估计性能的实验研究

为了检验矢量阵MUSIC空间谱方位估计算法的性能,进行了三元矢量阵的外场试验,对比了MUSIC空间谱估计以及常规波束形成的性能。实验结果表明,相对于矢量阵常规波束形成技术,MUSIC空间谱对目标的方位估计性能得到很大提高。而且,当空间严重降采样时, MUSIC空间谱表现出较强的栅瓣抑制能力,能够在全空间范围内对目标无模糊定向。

基于分离式电磁矢量传感器阵列的相干信号波达方向估计

目前,分离式电磁矢量传感器相干源估计问题研究处于起步阶段,现有方法最多只能解6个相干信号源。研究空间平滑算法在分离式电磁矢量传感器阵列中的应用,以解决该问题。首先对平面阵列进行两维子阵划分,然后通过选择矩阵对该划分子阵进行抽取,最后对各抽取子阵进行空间平滑处理。完成两维空间平滑后,利用子空间旋转不变技术和矢量叉积算法完成目标的两维波达方向估计。所提方法在解决共点式电磁矢量传感器互耦严重、硬件设计困难的同时,采用稀疏阵列提高了波达方向测量精度,且该方法不受制于6个相干入射信号源。计算机仿真结果证明了所提空间平滑方法在均匀分离式电磁矢量传感器平面阵中解相干的有效性。

基于电磁矢量传感器的MIMO天线阵列系统研究

将电磁矢量传感器(EVS,electromagnetic vetor sensor)信号处理法与传统MIMO信号处理有机地结合,建立了基于EVS的多天线三维信道模型。采用多重信号分类(MUSIC,multiple signal classification)算法对MIMO的达波信号方向(DOA,direction of arrival)进行空间谱估计,导出基于EVS的三维空间信道解析式,阐明了EVS信号处理与MIMO多径信道相关性的关系。与传统标量传感器阵列(SSA,scalar sensor array)MIMO天线阵列比较,EVS阵列能获取达波信号的多维极化信息,同时具有空间域和极化信号处理能力。因此可缓解空间多径信道相关性,使空间极化分量的相关性趋于零值,而且使MIMO系统性能受空间结构的影响较小。理论分析和仿真结果表明在提高MIMO天线系统性能上,基于EVS阵列的系统比SSA系统具有更高的优越性。

矢量阵自初始化MUSIC算法的试验研究

利用单个矢量阵元的阵簇估计提供的初始参数,对MUSIC噪声子空间谱进行迭代搜索谱峰,实现目标的方位估计.该方法减少了运算量,同时提高了目标方位估计的精度.为了检验算法的性能,进行了外场试验.利用3个矢量水听器组成了三元矢量阵,对比了矢量阵自初始化MUSIC算法和MUSIC空间谱估计以及常规波束形成的性能.试验结果表明,矢量阵常规波束形成的目标方位估计精度较差,MUSIC空间谱的估计性能较好,而迭代搜索MUSIC谱峰方法的定向精度最高.当空间严重降采样时,常规波束图的栅瓣高度接近主瓣高度,MUSIC空间谱表现出较强的栅瓣抑制能力,而自初始化MUSIC算法不受空间降采样的影响,总能给出正确的目标方位估计值.

基于空间谱估计的多局部放电源分辨和定位

提出基于空间谱估计的变压器局部放电源定位方法.利用电磁矢量传感器检测局部放电特高频(UHF)信号,该传感器是一个六元天线阵,能同时检测入射UHF信号的6个电磁场分量.对传感器输出数据进行窄带滤波,应用信息论的最小描述长度准则或平滑秩序列法估计局部放电源数,并应用空间谱估计理论中的多重信号分类算法实现多局部放电源的分辨和定位。通过仿真和实验研究,证明了单个电磁矢量传感器可以分辨并定向追踪3个局部放电源.

基于矢量阵的自初始化MUSIC方位估计算法

MUSIC空间谱估计突破了常规波束形成中的锐利限,能够对目标进行高精度方位估计.探讨了MUSIC算法在矢量阵上的应用,给出了矢量线阵MUSIC噪声子空间谱估计表达式,利用单个矢量阵元的阵簇估计提供的初始参数,对MUSIC噪声子空间谱进行迭代搜索谱峰实现目标的方位估计,用以提高目标方位估计的精度.对单目标和双目标方位估计进行了仿真研究,在文中的仿真条件下,当满足信噪比大于5 dB的条件时,可对目标方位进行较好估计.研究结果表明,通过单个矢量阵元阵簇得出的目标方位估计精度较差,而迭代搜索MUSIC谱峰方法提高了方位估计精度.

矢量传感器阵列的空间谱估计及定向性能分析

推导了基于水声矢量传感器阵的Bartlett和Capon空间谱的解析表达式,并与标量传感器阵的空间谱相比较,分析了基于矢量传感器阵的两种DOA估计方法对阵列定向性能的改善,并给出了数字算例。

一种基于矢量水听器阵的归一化加权Capon波束形成方法

矢量水听器同时拾取声场的标量信息声压和矢量信息振速。本文在分析了各向同性噪声场下矢量水听器阵Capon波束形成方位谱的基础上,提出了一种归一化加权Capon波束形成的改进算法,并给出了方位谱的表达式。本方法不需要特征分解,并且得到的是通常意义上的功率谱(可用于估计信号的能量)。仿真计算表明,此方法的性能优于Capon法,可大大提高方位估计的精度。

基于矢量传感器阵列的二维波达方向估计研究

矢量水听器由声压传感器和质点振速传感器复合而成,可以空间共点、同步测量声压和质点振速的各正交分量.相对于声压水听器阵来说,矢量阵获取声场中更多的信息,利用矢量阵所获得的速度场的信息可去除目标方位估计中的模糊.多重信号分类(MUSIC)算法是通过对数据协方差矩阵进行本征分解获得信号空间谱估计的方法.文中采用矢量水听器均匀线阵研究了利用MUSIC算法对声源进行二维角度估计,通过对声压水听器和矢量水听器阵MUSIC算法的仿真对比得出结论:声矢量阵比声压阵具有更好的波达方向估计性能.另外,文中还采用空间平滑技术对相关信号源进行解相关从而得到良好的二维波达方向估计性能.

声矢量阵列的求根MUSIC算法及其性能分析

在传统声压传感器阵列的求根MUSIC算法的基础上,提出了基于矢量传感器阵列的求根MUSIC算法及其修正形式,通过接收阵列信号的空间谱,选择合适的引导方位,可实现声源的波达方向(DOA)估计.理论推导和仿真实验表明,采用均匀矢量传感器线性阵列的求根MUSIC算法在低信噪比、小快拍数情况下的估计性能要优于传统声压传感器阵列的求根MUSIC算法,同时该算法的计算量远远小于矢量传感器列的MUSIC算法.