EMVS互质面阵张量波束成形

相比于标量传感器均匀阵列,电磁矢量传感器(electromagnetic vector sensor,EMVS)稀疏阵列能够在降低系统软硬件成本的同时感知更大范围、更高维度的空间信号信息,并通过精尖波束扫描实现信源测向性能的综合提升。然而,传统基于矩阵信号建模的波束成形算法难以利用EMVS接收信号的多维结构化信息,且存在由阵元稀疏排布所引入的虚峰干扰问题。为了应对上述挑战,提出了面向EMVS互质面阵的张量波束成形算法,有效利用了空域互质采样的波束分布特性和张量信号处理的优势实现指向性张量波束扫描测向。具体而言,将EMVS互质面阵中稀疏均匀子面阵的接收信号表示为一对涵盖多维度空间电磁信息的高维张量,并从张量信号空域滤波的准则出发,设计面向稀疏均匀子面阵的张量化最小方差无畸变响应优化问题。为了克服由上述优化问题中张量内积项所造成的传统求解方法失效难题,提出通过张量权重的canonical polyadic分解,将原始张量化最小方差无畸变响应优化问题转换为对应波达方向信息维度与极化状态信息维度的子问题,并基于各子问题的局部最优解设计交替迭代求解方法,以获得张量权重的全局最优解。进而,基于张量空间的质数分解唯一性分析,理论证明一对满足互质阵元排布的稀疏均匀子面阵所对应的虚峰具有互不重叠特性,并提出张量波束功率的互质合成处理方法,以此构造具备精尖主瓣且虚峰抵消的张量波束功率图,从而实现多信源空间方位的精准估计。仿真结果验证了所提EMVS互质面阵张量波束成形算法的有效性。

一种适用于半互质阵的高精度波达方向估计方法

在半互质阵列(SCA)下,经典波达方向估计(DoA)算法在面对邻近相干信源时估计性能退化。为了解决该问题,该文提出一种适用于半互质阵列的高精度波达方向估计方法。首先,将半互质阵划分为3个均匀线阵并利用常规波束形成算法对子阵1、子阵2和子阵3的阵列输出信号进行处理;然后,对子阵3的输出信号进行加权后与子阵1,2的输出信号加和构建和波束,利用子阵1与子阵2的输出信号做差构建差波束;最后,将上述和差波束做差得到最终输出信号,计算最终信号的功率得到方位谱。该方法基于半互质阵列特点构建和差波束,充分利用了3个子阵的重叠阵元实现估计精度的提高。通过仿真和湖上实测数据验证表明,该方法可以适用于半互质阵列实现波达方向估计,并且在面对邻近相干信源时其波达方向估计性能优于最小方差无失真估计算法(MVDR)和最小处理算法(MP)。

基于互质极化敏感阵列的参数降维估计算法

针对互质极化敏感阵列波达方向角(DOA)和极化参数估计中存在的计算复杂度高以及多信源情况下DOA解模糊配对错误问题,本文提出了一种基于模值约束降维求根多重信号分类(MUSIC)的DOA和极化参数联合估计算法。首先通过重构三维谱函数,对DOA和极化参数进行解耦,实现三维MUSIC方法的降维,然后利用多项式求根求解出DOA,并利用波束形成方法解决了互质阵列中存在的解模糊角度错配问题,最后利用极化矢量的模值有界性构造代价函数,推导出极化参数的闭式解。数值仿真结果验证了所提算法的有效性,结果表明,所提算法参数估计精度高于旋转不变技术(ESPRIT),与一维全局谱峰搜索MUSIC(1D-TSS-MUSIC)算法基本相当,但本文算法显著降低了计算复杂度,且在多信源情况下依然可以获得可靠的参数估计。

基于互质阵列的阵元排布优化方法

相比于传统的线性均匀阵列,稀疏互质阵列提供了更多的自由度,但是稀疏阵列对应的差分阵列中的孔洞影响了DOA估计的性能。为了解决这个问题,该文提出了两种基于互质阵列的稀疏阵列优化方法,减少了差分阵列孔洞数量。首先,对标准互质阵列的虚拟阵列排列进行了分析,发现移除0位置阵元后,阵列可分辨信源数没有发生变化。因此,该文将这个阵元移动到了新的位置,以优化阵列设计,并且推导出两种提出的阵列虚拟阵列最大连续部分和自由度的数学表达式。仿真结果表明,两种阵列在DOA估计方面和均方根误差方面均优于标准互质阵列,具有比较优越的性能。

L型互质阵的虚拟共轭插值二维DOA估计方法

针对现有互质阵DOA估计方法无法充分利用非连续阵元信息和信号时域信息,而导致的DOA估计精度低、虚拟阵列的阵列孔径小和自由度少的问题,本文提出了一种L型互质阵的虚拟共轭插值二维DOA估计方法。该方法首先以L型互质阵的阵列接收数据为基础,通过求解其互相关函数,来构造虚拟共轭增广阵列的接收数据矩阵;然后通过阵列插值补零和选取协方差矩阵非零列,得到含有部分缺失项的虚拟均匀线阵接收数据矩阵,并依据原子范数的思想,构造无网格凸优化问题,对虚拟均匀线阵协方差矩阵的缺失项进行填充,再使用求根多重信号分类方法得到入射信号与x轴和z轴正方向夹角的估计值;最终基于虚拟信源功率的唯一性,通过构建相关代价函数实现各轴夹角估计值的匹配,进而根据各轴夹角与方位角和俯仰角的关系,得到相匹配的方位角和俯仰角估计值。本文方法提高了DOA估计精度,扩展了阵列孔径,提高了自由度,且通过求根多重信号分类方法,降低了计算复杂度。仿真实验结果表明,本文方法能够实现二维DOA估计与角度匹配,且相比于对比方法,本文方法能够估计更多的信号源,拥有更加优越的DOA估计性能。

互质阵MIMO雷达DOA估计性能综合分析

以非相干信号源为研究对象,综合分析了单基地互质阵多输入多输出(MIMO)雷达的波达方向(DOA)估计性能。首先,在总结归纳互质阵结构特点的基础上推导了基于和联合阵列及和差联合阵列的单基地MIMO雷达测向信号模型,然后结合多重信号分类(MUSIC)算法,分别详细介绍了基于和联合阵列及和差联合阵列的单基地MIMO雷达DOA估计方法,最后,进行与等阵元数的均匀线阵MIMO雷达的对比仿真实验,验证了互质阵MIMO雷达DOA估计性能的优越性。

基于虚拟阵列孔洞插值的互质阵列直接定位方法

针对基于互质阵列的直接定位方法对于虚拟阵元非连续部分利用率不高的问题,提出了一种基于虚拟阵列孔洞插值的互质阵列直接定位方法。该方法采用互质阵列建立信号接收模型,引入虚拟阵列孔洞插值的思想来构造对应的协方差矩阵,最后利用空间谱技术求解定位结果。仿真结果表明,该方法与基于最大连续虚拟阵列的直接定位方法相比,在少快拍数、低信噪比环境下提高了分辨率和定位精度,具有很高的鲁棒性。

移动三平行互质阵列改进设计方法

针对移动三平行互质阵列在虚拟阵列扩展中会产生孔洞的问题,提出了一种移动三平行互质阵列的改进设计方法,通过分析虚拟阵列孔洞位置及优化阵元摆放形式,使得阵列静止状态下所构造虚拟阵列的连续孔洞数不超过2个,同时尽可能减少构造虚拟阵列中的冗余,并且利用移动阵列的思想填补虚拟阵列中的孔洞,获得虚拟阵元全连续且自由度最大化的虚拟阵列,使得阵列自由度得到极大程度的提升。仿真实验结果表明了所提阵列设计方法的有效性,可在相同物理阵元的条件下获得自由度更高的虚拟阵列,具有较高的测向精度。

基于互质阵列的协方差矩阵重构算法

针对基于互质阵列波达方向(direction of arrival, DOA)估计方法对连续虚拟阵元得到的样本协方差矩阵信息利用率不高的问题,提出一种基于互质阵列的协方差矩阵重构算法。该算法利用最大连续虚拟均匀线阵协方差矩阵的每一行元素进行Toeplitz矩阵重构,再对这些矩阵加权求和获得新的满秩协方差矩阵,提高对接收数据的利用率并消除噪声贡献对DOA估计结果的影响。理论分析和仿真结果表明,该算法能实现欠定DOA估计,在低信噪比、小快拍数、入射角度间隔小条件下有良好的角度估计精度。

源流互质与中国自主知识体系的建构

现代学术体系源于现代世界体系形成之际,其系统且全面的理论框架与科学实证的方法业已成为现代社会与现代生活的有机组成,但现代学术分科难以在整体与部分,过去、现在和未来之间建立有机联系。中国自主知识体系必须内在于中国的历史经验、文化传统与当代实践,应当超越现代分科之学,以源流互质的方式出入古今,以整全的视角探究文明的起源及其原理,基于人与事动态考察中国文化的演进机制,进而在源与流之间建立能动关联。源流互质作为中国传统学术的重要特质,为当下建构中国自主知识体系提供了有效的思想资源。

基于互质位置非同步测量的低频声源成像方法

针对声学成像受限于传声器阵列孔径和阵元密度不足,导致在低频、低信噪比条件下声成像分辨率较低的问题,提出一种基于互质位置非同步测量的低频、低信噪比声源高分辨率成像方法。首先,移动原型阵列在互质位置处接收声信号并计算数据缺失的互谱矩阵,然后利用改进的加速近端梯度算法对缺省互谱矩阵进行补全,再对补全后的完整互谱矩阵进行矢量化,最后建立虚拟阵列信号模型并求解。仿真结果表明,在低频、低信噪比条件下,所提方法与以往方法相比,具有更低的定位误差、更高的成像分辨率以及更好的鲁棒性和抗噪性。

基于原子范数的互质阵列协方差矩阵重构算法

针对互质阵列的虚拟阵列插值过程中协方差项的非均匀加权问题,将互质阵列协方差矩阵重构转换为低秩矩阵填充与原子范数重构,提出基于原子范数的互质阵列协方差矩阵重构算法。该算法先利用广义增广法得到非完备的互质阵列协方差矩阵,并利用截断的均值奇异值门限填充法得到虚拟阵列的协方差矩阵初值,然后对其进行原子范数最小化求解,实现稳健的正定Toeplitz协方差矩阵重构。该算法充分利用互质阵列协方差矩阵信息,有效提高互质阵列DOA估计算法的稳定性,降低计算复杂度。

一种对极数互质的高精度绝对式角位移传感器

提出了一种对极数互质的高精度绝对式时栅角位移传感器。在N对极的单圈增量电场式时栅角位移传感器的基础上增加一个M对极的传感器,实现组合测量,其中,2个增量式传感器对极数N和M为互质数,对极数多的作为精测部分,保证传感器的测量精度;对极数少的作为粗测部分,利用2个增量式传感器输出行波相位差和空间角度对应关系实现传感器的绝对角位移测量。采用差动感应电极结构消除共模干扰以保证测量精度,这种对极数互质组合测量传感器既能够较容易实现绝对定位,又能够保证传感器的高精度。采用印制电路板技术制造了外径154 mm、内径100 mm、厚度2 mm的传感器样机,搭建了实验平台进行测试,测试结果表明:该传感器的整周测量范围原始精度可达±1.8″。

基于双平行互质极化敏感阵列的二维非网格DOA及极化参数估计

针对空间电磁信号的二维空间角及极化参数估计问题,提出一种基于双平行互质极化敏感阵列的二维非网格DOA及极化参数估计算法。该算法应用双平行互质极化敏感阵列接收信号,并根据接收数据特点构造了新型互协方差矩阵,再通过对该互协方差矩阵进行虚拟域扩展等方式实现了四维参数估计问题向四个一维参数估计问题的转化,在有效降低算法计算复杂度的同时,实现了参数的欠定估计。此外,为了进一步提高参数估计精度,本文算法引入了非网格模型,通过应用信号子空间与噪声子空间的正交性估计出网格偏差,降低了预设网格带来的固有偏差,实现了参数估计性能的提升。仿真实验表明了本文算法的有效性以及相对于网格算法具有更为优良的参数估计性能。

基于互质阵列的近场源位置估计方法

针对均匀线列阵检测信号数目受阵元个数限制、估计精度受阵列孔径影响等问题,提出一种基于互质阵列的近场源位置估计方法。对阵列接收数据进行预处理,建立只包含角度参数的模型,利用迭代方法来逐步修正角度偏移向量和功率向量,得到入射信号的波达方向;固定已估计出的角度,建立关于距离参数的离网格模型,通过迭代方式逐步修正距离偏移向量,从而得到距离估计值;通过仿真实验对所提方法进行验证。理论分析和仿真实验结果表明,该方法扩展了阵列孔径,提高了方位和距离的估计精度,在低信噪比和少快拍的情况下依然具有良好的估计性能,同时自动匹配估计角度与估计距离,确定信源位置。

基于互质阵列的信号波达方向估计算法

互质阵列具有灵活的天线摆放形式,相比于均匀阵列,有更大的阵列孔径,可以获得更高的自由度从而减少硬件资源成本,因此受到广泛的关注。本文针对基于互质阵列的空间平滑MUSIC算法(互质SS-MUSIC算法)估计精度低、计算量较大的问题,提出两种基于Toeplitz矩阵重构的互质阵列DOA估计算法。两种算法均利用扩展互质阵列构造虚拟阵列,然后进行协方差矩阵重构,重构后的矩阵是Toeplitz矩阵,对其进行划分,对划分后的矩阵进行特征值分解,求出信号子空间和噪声子空间,从而得到信号的入射角度。仿真实验结果表明,两种算法均能够实现信号的欠定DOA估计,与互质SS-MUSIC算法相比,两种算法在低信噪比-5 dB时的测向误差分别减少1.1°和0.5°,具有更高的估计精度;在相同条件下,运行时间分别减少45.9%和69.1%,具有更低的计算复杂度。

基于分段互质采样的谐波和间谐波频率估计方法

电力系统中电力电子产生的谐波数量不断增加,谐波问题是一个重要的问题。本文提出了一种改进的互质采样(Coprime sampling,CS)方案,用于谐波和间谐波频率估计。所提方案使用稀疏采样来降低采样率,并将其与现代频谱估计算法相结合。特别是,使用分段互质采样(Segmented coprime sampling,SCS)方法,然后使用求根多重信号分类(Root-multiple signal classification,root-MUSIC)算法代替常用的MUSIC算法可以减少计算工作量并获得准确的频率估计。仿真结果表明,该方法在估计精度上优于传统的均匀采样(Uniform sampling,US)方法。

面向单基地MIMO雷达的展开增广互质阵设计:低互耦和高自由度

针对现有多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达互耦率高、自由度低的问题,提出了一种低互耦率、高自由度的展开增广互质阵MIMO雷达设计方式。首先在收发两端分别部署展开增广互质阵列。然后通过引入稀疏扩展因子,使展开增广互质阵列子阵的阵元间隔得到扩展,并得到所提出的展开增广互质MIMO雷达阵元位置的闭式表达式。随后通过广义和差联合阵列的概念,详细推导出了雷达的连续自由度和总自由度的闭式解。最后通过基于空间平滑的多重信号分类方法得到波达方向(direction of arrival, DOA)估计。与其他互质MIMO雷达结构相比,所提出的展开增广互质MIMO雷达能够获得更多的连续自由度并具有更低的互耦率。仿真结果验证了所提出的雷达结构在DOA估计方面的有效性和优势。

色噪声条件下基于矩阵补全的互质阵列DOA估计

针对扩展孔径的互质阵列在色噪声条件下波达方向(DOA)估计性能明显下降的问题,提出了一种基于压缩感知的互质阵列DOA估计方法。在背景噪声为色噪声的情况下,将互质阵列接收到的数据协方差矩阵重构为欠定无噪协方差矩阵,并使用Lp范数和截断核范数结合的算法对其进行低秩矩阵恢复,从而有效地抑制了色噪声对DOA估计的影响;此外,采用差分阵方法对去噪处理后的协方差矩阵进行矩阵扩展,使用交替投影算法对矩阵扩展后产生的空洞进行填补,提高DOA估计的精度。仿真实验表明:相比于现有方法,所提方法能有效地恢复数据矩阵并抑制色噪声影响,在信噪比和快拍数相同的情况下DOA估计性能分别提升了15%和7.5%,在角度间隔相同的情况下DOA分辨率也有所提升。

互质阵中空间谱估计研究进展

阵列信号处理技术是信号处理领域一个重要分支,广泛应用于雷达、声呐、水电天文等领域。空间谱估计是阵列信号处理中一个主要研究热点,为了避免角度模糊,要求阵元间距要小于等于载波波长的一半。互质阵突破半波长的限制,其阵元间距一般大于半波长。因此,互质阵能够在阵元数固定的情况下,获得更大的阵列孔径。互质阵空间谱估计算法可以利用互质特性辨识目标源,且能够获得更高的测向精度与分辨率。互质阵空间谱估计研究逐渐成为当今阵列信号处理领域的热点。本文总结了互质线阵与互质面阵下的空间谱估计的研究进展,分析了互质阵列相对于普通均匀阵列在阵列孔径扩展以及提高空间自由方面的优势。仿真结果展现了互质阵下高效的波达方向估计性能。