基于轮采时间矩阵修正的单通道阵列系统设计与应用

针对常规多通道阵列工程实现所面临的多通道间幅相校准、同步采样等实际需求,以及由此产生的设备体积、重量、功耗、成本等急剧增大的难题,提出一种基于轮采时间矩阵修正的单通道阵列系统设计与应用方法。首先,射频轮采切换开关对各个阵元接收信号进行轮流采样,并通过单通道射频接收机完成射频到中频的信号转换。然后,单通道数字接收机接收单路中频信号进行数字信号处理,其关键步骤采用所提方法构建轮采时间矩阵对单通道阵列数据进行修正,确保修正后各阵元间数据相位关系满足阵列信号处理条件。最后,将单通道阵列数据应用于单通道阵列数字波束形成(Digital Beam Forming,DBF)和单通道超分辨测向等无源探测领域,使所提单通道阵列系统设计方法的工程应用成为可能,计算机仿真验证了该方法的有效性。

单通道阵列无失真空时二维谱估计算法

针对单通道阵列空时二维谱估计问题,提出了一种处理单通道阵列采样信号的新方法。该方法构建了单通道阵列特有的含有通道切换时间与采样间隔的阵列流型矩阵与导向矢量;无需对原始采样信号进行预处理,使其直接应用于现有的谱估计算法。基于此信号处理方法,给出了单通道空时平面阵以及去冗余的空时L型阵无失真二维谱估计算法,在同等条件下,两种算法以较小的硬件规模在避免信号失真的基础上从性能上更加逼近常规阵列算法,并通过算法成本比较证明了空时L型阵无失真二维谱估计算法具有较小的成本。仿真分析验证了该处理方法以及所提出算法的有效性。

阵元切换时间对单通道阵列测向性能的影响

单通道阵列采用单个通道贯续接入各阵元进行采样,与常规阵列相比,单通道阵列减少了硬件成本以及通道幅相特性不一致问题对估计性能的影响,但现有研究均未考虑单通道阵列的阵元切换时间对系统性能的影响。为填补这一空白,首先参照常规阵列,明确了单通道阵列中窄带信号的带宽限制及其与单通道阵列阵元切换时间的关系;再以单通道阵列MUSIC算法为例,同时考虑信号带宽与单通道阵列阵元切换时间对单通道阵列协方差阵特性的影响,从理论上推导了单通道阵列MUSIC算法关于扩展相对带宽的一阶估计误差。最后对单通道阵列MUSIC算法与单通道阵列空间FFT算法在不同阵元切换时间下进行仿真,对两种算法测向误差与阵元切换时间的关系进行分析,验证了理论推导结果的正确性。

多发多收单通道阵列雷达系统

为扩展现有单通道阵列雷达的阵列孔径,提出一种多发多收单通道阵列雷达系统。该系统由L个发射阵元与一个发射通道以及M个接收阵元与一个接收通道等构成,采用一个发射通道贯续接入各发射阵元进行馈电的方式形成时间分集的连续调频波发射信号,可对动目标的方位角、径向速度与初始距离进行估计。一个接收通道贯续接入各接收阵元进行采样;通过一定的阵元配置使由阵元位置引起的接收时延共有L.M种不同取值,即利用L+M个阵元最多可处理L.M-1个目标。理论分析与仿真实验证明了该系统的孔径扩展效果与估计性能。

无源单通道阵列快速DOA估计算法

针对现有无源单通道阵列DOA估计算法复杂度较高,实时性较差的问题,提出一种适用于单通道阵列的快速DOA估计算法。该算法将常规多通道阵列的空间FFT算法引入单通道阵列信号处理中,将通道切换时间带入FFT运算,构建了新的变换核函数,利用该核函数可直接对单通道阵列的采样信号进行空间FFT变换,基于此提出了适用于单通道阵列的SAA-FFT算法。理论分析与仿真实验证明了该算法的有效性。

基于分维处理的单通道阵列频率与角度联合估计

针对现有无源单通道阵列频率与角度联合估计算法的信号采样时间较长以及运算复杂度较高等问题,提出了分维处理的频率与角度联合估计算法。其信号采样数据由时域采样数据与空域采样数据构成,前者来自于对参考阵元的多次采样,后者来自各阵元。仅对时域采样数据进行处理即可得到各信源的频率估计值;然后基于空域采样数据以各频率估计值为搜索频率,估计出各频率对应的空间谱,再利用频率误差与角度误差的关系以及方向矢量与噪声子空间的正交性从各空间谱中提取出与各频率估计值对应的角度估计值。与已有算法相比,该算法采样时间较短,复杂度较低,且直接对采样信号进行处理,避免了信号失真。理论推导与仿真分析证明了该算法的有效性。

一种新的单通道阵列DOA估计快速算法

针对现有单通道阵列DOA估计算法复杂度较高、实时性较差的问题,提出一种适用于单通道阵列的快速DOA估计算法。该算法将常规多通道阵列的空间FFT算法引入单通道阵列信号处理中,将通道切换时间带入FFT运算中,构建了新的变换核函数,利用该核函数可直接对单通道阵列的采样信号进行空间FFT变换,基于此提出了适用于单通道阵列的SAA-FFT算法。理论分析与仿真实验证明了该算法的有效性。

基于阵列单通道的机动目标DOA跟踪方法

针对现有利用阵列单通道系统对机动目标跟踪精度不高,实时性差等不足,提出了一种新的基于改进粒子滤波算法的阵列单通道机动目标波达方向(direction of arrival,DOA)跟踪方法。该方法首先在利用接收机轮流采样建立数学模型的基础上,建立跟踪模型。然后,利用粒子群优化算法对马尔科夫链蒙特卡罗(Markov ChainMonte Carlo,MCMC)粒子滤波算法的重采样环节进行优化处理,给出了一种交互MCMC粒子滤波算法,该算法克服了传统粒子滤波算法粒子退化及样本贫化的固有缺陷。最后利用该算法求解跟踪方程,实现了实时DOA估计。理论分析与仿真结果表明,本文方法可实现基于阵列单通道的DOA跟踪与波束形成一体化,且能够处理相干信号,与标准粒子滤波和子空间类算法相比,收敛速度快,跟踪精度高。

阵列单通道轮采式快速高精度定位算法

基于随机理论和多级维纳滤波(MSWF)思想,提出了一种均匀圆阵列单通道快速高精度测向定位算法。该算法只用一个接收通道,与多接收通道相比,在系统成本和复杂性方面具有显著的优势,并且避免了通道间幅相不一致导致算法性能下降的问题。该算法无需对阵列接收矩阵进行特征分解,减轻了星上处理器的运算负担,星上高精度测向定位的实时性得到保证。仿真实验验证了该算法的可行性和有效性。

基于阵列单通道的信源数目和DOA联合估计方法

基于阵列单通道系统,提出了一种新的宽带信号高分辨参数估计方法。利用带通信号的重构理论,建立了新的阵列单通道时域空间谱估计模型。而后推导了信源数目和时延的联合后验概率密度函数。运用改进的混合可逆跳转马尔科夫链蒙特卡罗(Reversible Jump Markov Chain Monte Carlo,RJMCMC)方法实现了信源数目和波达方向(Direction Of Arrival,DOA)联合估计。模型构建不受信号相关性限制。仿真结果证实了方法的正确性和估计性能的提高。

阵列单通道高分辨DOA估计方法

阵列单通道相比多通道具有复杂度低、成本小的优点。针对以往阵列单通道测向模型估计精度较低的问题,基于随机过程理论,构建了阵列单通道波达方向(direction of arrival,DOA)估计模型。在此模型基础上,推导阵列单通道下均匀线阵和均匀圆阵导向矢量,并将MUSIC算法运用于阵列单通道DOA估计。由于该模型充分利用了阵元的幅相信息,无需恢复协方差矩阵,因此具有较高精度和分辨率。仿真实验验证了模型的可行性和有效性。

基于模拟退火遗传算法的功率域DOA估计

针对非均匀高斯白噪声背景,提出一种基于模拟退火遗传算法的功率域最小二乘波达方向(DOA)估计器。首先,介绍了阵列单通道下的信号模型。其次,给出了最小二乘意义下的功率域DOA估计优化目标函数,继而以此为适应度函数,将模拟退火算法引入基本遗传算法得到一种改进的遗传算法,对其进行全局优化,其估计精度优于基本遗传算法。最后,通过仿真结果验证了本文算法的有效性。