均匀圆阵二维波达角估计的Cramer-Rao界

均匀圆阵(UCA)是一种应用广泛的具有二位波达角估计能力的平面阵列。为了从理论上分析不同阵列参数下到达波方位角(AOA)、仰角估计精度,推导了均匀圆阵二维波达角估计的性能界,以此为基础分析了阵列孔径、阵元个数、快拍数以及来波仰角高低与到达角估计精度的关系,并通过对UCA-MUSIC算法计算机仿真验证了推导结果的正确性。研究结果为波达角估计类算法提供了可供参考的性能下界,圆阵设计时也不再需要大量的Monte Carlo仿真试验确定阵列参数,可直接从估计精度表达式中获得。

基于稀疏互质L型阵列的二维测向算法

在阵元数确定的情况下,稀疏阵列能增大阵列孔径,提高测向精度,但也带来测向模糊。针对这个问题,提出了一种稀疏互质L型阵列及其二维测向算法。利用四阶累积量的阵列扩展特性,并结合L型阵列中阵元间距的互质关系,在稀疏阵列结构下实现无模糊二维测向。与二维虚拟旋转不变算法相比,所提算法允许参考阵元间距大于信号半波长,从而提高了测向精度,同时利用逐步解模糊,保证较大的系统容差。计算机仿真结果验证了算法的有效性。

基于张量的互质面阵信号处理方法

针对由2个稀疏均匀矩形阵列(URA)构成的互质面阵(CPPA),提出了一种基于张量代数的阵列信号处理方法,以提高阵列自由度。首先,对CPPA中的2个URA进行拆分,将这2个URA的接收信号表示成2个张量;然后将其互相关结果处理成一个虚拟阵列的接收信号张量。分析表明,所提方法可将一个具有2L2-1个物理阵元的CPPA转换成一个具有(L+1)^4/16个阵元的虚拟稀疏非均匀面阵。针对该虚拟面阵,给出了利用张量分解从其接收信号张量中估计入射信号二维波达角的方法,以避免二维谱峰搜索。与文献报道的互质面阵信号处理方法相比,所提方法将阵列自由度从L^2提升至[(L+1)^4/16]+1,并具有更好的信号波达角估计性能及较低的计算复杂度,仿真结果证明了所提方法的有效性。