互耦条件下均匀线阵DOA盲估计

阵元间存在互耦时,经典的波达角(DOA)估计算法性能急剧下降甚至失效。针对互耦条件下均匀线阵DOA估计问题,该文提出一种基于盲源分离的DOA盲估计算法。首先,利用源信号的统计特性,由盲源分离方法估计广义阵列流形矩阵;然后,利用均匀线阵互耦矩阵带状、Toeplitz矩阵的特点,将DOA估计问题转化为多个可分离非线性最小二乘问题,由多个1维频域搜索得到DOA的估计。该算法无需高维搜索或多维迭代,对互耦自由度要求更低,互耦自由度未知时仍旧适用,稳健度高。数值仿真验证了该文算法的有效性。

一种均匀线阵互耦和幅相误差校正算法

阵列互耦和幅相误差会严重影响MUSIC算法的测向性能,为此该文基于均匀线阵,给出了一种新的阵列互耦和幅相误差校正算法。文中首先根据阵列协方差矩阵的关系式构造了一种二次代价函数,然后利用理想条件下均匀线阵协方差矩阵具有Toeplitz结构的性质,通过交替迭代的方法对该代价函数进行优化求解,从而估计出了阵列互耦、幅相误差以及理想条件下的协方差矩阵,最后利用MUSIC算法即可得到信源方位的估计值。计算机仿真结果验证了文中算法的有效性。

均匀线阵中幅相及位置误差的快速校正方法

着重研究了针对均匀线阵中由各阵元幅度相位不一致性及位置误差的综合影响引起的阵列流形误差的校正问题。该方法利用单信号源 (可以为事先设置的校正源或某目标源 ) ,无须准确知道信号源的波达方向 ,只须在校正过程中将阵列天线以已知角度旋转两次 ,即可对各阵元的幅度、相位及位置因子作较精确的估计 ,从而估计出综合误差存在情况下的阵列流形 ,并可同时估计信号源的波达方向。该方法无需迭代 ,计算简单快速 ,且具有较高的估计精度。

均匀线阵目标到达角估计的压缩感知方法研究

为了缓解表面波雷达在天线阵列小型化后角度分辨率低的问题,采用压缩感知理论,提出一种小型天线阵列表面波雷达目标到达角估计的方法。将到达角估计问题转化为稀疏信号表示的重建问题。建立了稀疏信号模型,分析了应用条件,将角度和速度空间离散化以构造字典,设计了基于实时海态信息的测量矩阵,设计匹配算法完成信号重构。仿真结果表明,若满足准确重建条件,即使在小型天线阵列的情况下,也能以计算资源为代价改善方位分辨率。

一种基于FFT估计DOA方法的双均匀线阵设计

在传统的快速傅立叶变换 (FFT)估计空间信号波达方向 (DOA)方法的基础上 ,针对信号集中在一定空间区域里的情况 ,设计了一种双均匀线阵及相应的DOA估计方法 .理论和仿真结果都证明了基于此双均匀线阵的DOA估计方法在解决了角度模糊问题的同时 ,与基于具相同阵元数目及半波长阵元间距的均匀线阵的常规DOA估计方法相比 ,可成倍地提高角分辨率 。

基于非均匀线阵和修正MUSIC算法的DOA估计

研究了基于非均匀线阵的DOA估计问题。提出了利用修正MUSIC算法进行DOA估计,并设计了对称布阵方式。仿真结果表明在对称布阵非均匀线阵中使用修正MUSIC算法,空间谱分辨率高、栅瓣小,且分辨率要高于均匀线阵。本算法获得了较高的空间谱分辨率,提高了DOA估计性能。

基于非均匀线阵的压缩感知波达方向估计

为提高压缩感知波达方向估计的阵列利用率,提出一种基于非均匀线阵的正交匹配追踪(OMP)算法。根据来波方向的大致范围,分别利用等角度方式和等正弦方式将空间角度划分成若干份,使用非均匀线阵作为信号的接收阵列,并将经过角度划分的非均匀线阵阵列流形阵作为观测矩阵,采用观测矩阵对信号进行投影测量得到维数较低的观测值,从观测值中重构原信号,进而得到待估计信源的方位信息。仿真结果表明,与多重信号分类(MUSIC)算法相比,该算法所需快拍数小、抗噪能力强、阵列利用率高,与均匀线阵条件下的OMP算法和基于空间平滑的MUSIC算法相比,具有更高的测角分辨力和更强的解相干能力。

均匀线阵双基地MIMO雷达目标角度估计

在高斯色噪声背景下,提出了高阶累积量最小范数算法,实现了均匀线阵双基MIMO雷达的波离方向和波达方向的联合估计。最小范数算法利用双基MIMO雷达的联合导向矢量矩阵与噪声子空间正交,用噪声子空间的全部噪声奇异矢量构成最小范数矢量,相比MUSIC算法计算量小。仿真结果也表明在低信噪比时,最小范数算法的估计性能较好。

多径条件下均匀线阵DOA估计及互耦误差自校正

针对多径信道环境下存在互耦误差的均匀线阵,提出了一种联合波达方向估计及互耦误差自校正算法。在不改变阵列互耦误差的条件下,首先利用虚拟阵列平移预处理方法,将相干信源协方差矩阵恢复到满秩。进而利用互耦误差的对称Toeplitz特性,基于子空间原理构造一代阶函数,采用秩损的方法得到互耦误差条件下的DOA估计及阵列互耦误差。数值仿真结果表明,该算法具有良好的DOA估计性能与互耦误差自校正性能。

一种均匀线阵幅相误差校正算法

阵列幅相误差会严重影响MUSIC算法的测向性能,为此基于均匀线阵,给出了一种新的幅相误差校正算法。首先根据协方差矩阵的关系式构造了一种二次代价函数,然后利用理想条件下均匀线阵协方差矩阵具有Toeplitz结构的性质,通过交替迭代的方法对此二次代价函数进行优化求解,从而估计出了幅相误差和理想条件下的协方差矩阵,最后利用MUSIC算法即可估计出信源方位。计算机仿真结果验证了文中的算法是有效的,并且具有较高的参数估计精度。

抛物线型有损非均匀线的频域准确灵敏度公式

利用科罗达(Kuroda)等效方法,将抛物线型有损非均匀线用有损均匀线及若干集中参数元件组成的等效电路表示。基于该等效电路,借助于伴随网络法,在频域内推导出抛物线型有损非均匀传输线的准确灵敏度公式,较好地解决了这类非均匀线的灵敏度求解问题。

均匀线阵混合信源DOA估计与互耦误差自校正

针对均匀线阵(uniform linear array,ULA)互耦条件下混合信源的波达方向(direction of arrival,DOA)估计问题,基于联合对角化算法,提出了一种基于3步实现的DOA与互耦系数估计新算法。首先利用互耦矩阵的Toeplitz结构实现混合信源中独立信源的DOA及互耦系数的粗估计;然后结合斜投影及前后向空间平滑,实现混合信源DOA估计;最后以广义空间特征矩阵及混合信源DOA估计值为基础,提出一种非子空间类互耦系数自校正方法。计算机仿真结果表明,与同类算法相比,所提算法无论在DOA及互耦系数估计精度、还是在DOA估计成功率方面,均具有明显的优势,且对于高斯背景噪声具有普适性。

均匀线阵的子阵划分及子阵级权矢量联合优化

大型阵列采用子阵级处理方法可以用小的代价获得较好的处理性能。本文提出一种均匀线阵(Uniform linear array,ULA)子阵级处理方法,该方法综合考虑子阵划分及子阵级幅度权矢量对阵列输出性能的影响,运用粒子群算法(Particle swarm optimization,PSO)将子阵划分方式及子阵级幅度权值进行联合优化。通过仿真发现,该联合优化方法可以充分利用阵列划分方式的自由度,在已知阵列输出性能的前提下,准确地提供一组阵列划分方式及子阵级幅度权值。与常规方法相比,联合优化方法降低了阵列设计的计算量及阵列设计周期,并且可以得到性能更有针对性的方向图。本文方法也为大型阵列进行子阵划分提供了理论依据。

均匀线的单一故障诊断

本文根据分布参数电路理论和正弦电路中圆图的概念,导出了均匀线单一故障(短路或断路)的诊断方程。提出了相应的诊断算法。对实例所作的计算机模拟证明了所提诊断方法是可行的。

均匀线阵互耦和幅相误差有源校正改进算法

阵列互耦和幅相误差会严重影响MUSIC算法的测向性能,为此重点研究了由互耦和幅相误差引起的阵列误差校正问题。针对均匀线阵,提出了一种改进的阵列误差校正算法,它通过矩阵特征分解得到一组校正源的方向向量来估计阵列误差,改进算法充分利用了均匀线阵互耦矩阵的特殊结构,并通过交替迭代的方法实现了阵列误差参数的优化校正。计算机仿真结果表明,改进算法提高了参数估计精度,并且可推广应用于校正源方位存在偏差的情况。

基于超环面均匀线距光栅的成像光谱仪优化设计研究

根据凹面光栅的几何像差理论,提出了一种基于超环面均匀线距光栅的成像光谱仪优化设计方法,该方法利用遗传算法和光学设计软件ZEMAX两次优化来获得最优的光学结构参数。以设计一个远紫外成像光谱仪为实例,工作波段110～180nm,狭缝尺寸50μm×5mm,数值孔径0.1,利用ZEMAX软件对设计结果进行了分析和评价,结果表明,不同波长的光学传递函数在奈奎斯特频率101P/mm处均大于0.7,点列图半径的均方根值小于14μm,在工作波段内获得了良好的成像质量,满足空间分辨率0.5mrad,光谱分辨率0.6nm的设计要求,也证明了该优化设计方法是可行的,可在其他波段推广应用,对光栅色散型成像光谱仪的设计具有指导意义。

基于OrCAD/PSpice 15.7的无损均匀线实验研究与实践

针对无损均匀线理论教学及传统实验存在的问题,提出运用OrCAD/PSpice 15.7进行无损均匀线仿真实验研究的实验教学方法。正确设置PSpice中无损均匀线的模型参数值,可分析无损均匀线的时域特性、频域特性,并对正弦交流工作下沿线各点的电压和电流值进行仿真。

基于极化敏感阵列均匀线阵的二维DOA估计

针对残缺电磁矢量传感器的极化敏感阵列多参数联合估计问题,该文提出一种基于正交偶极子的均匀线阵的2维波达方向(Direction-Of-Arrival,DOA)估计算法。首先,对极化敏感阵列的接收数据矢量的协方差矩阵进行特征分解,然后将信号子空间划分成4个子阵,根据旋转不变子空间(ESPRIT)算法分别求出其中1个子阵与其它3个子阵的相位差,再对不同子阵间的相位差进行配对,最后根据相位差求出信号的DOA估计和极化参数。由正交偶极子组成的均匀线阵使用极化MUSIC算法和传统ESPRIT算法无法进行2维DOA估计,该文提出的算法解决了这个问题,并且相较于极化MUISC算法降低了算法的复杂度。仿真结果验证了该文算法的有效性。

空间非平稳噪声环境下非均匀线阵的DOA估计

针对在空间非平稳噪声环境下传统的MUSIC算法会失效的问题,提出了一种新的波达方向(DOA)估计方法。该方法利用转换矩阵法,通过对阵列数据相关矩阵进行预处理,从而克服噪声对方位估计的影响,并且该算法适用于非均匀线阵,而非均匀线阵在阵元数目一定的情况下,通过合理设置阵元间距,其方位分辨率较之均匀线阵有较大的提高。计算机仿真结果表明,在非平稳噪声环境下利用该算法非均匀线阵的分辨能力要明显高于均匀线阵。

基于非均匀线性阵列双远场信源DOA估计的最小分辨率极限

考虑到雷达阵列对多目标的分辨率大小是评价波达方向估计算法性能的重要因素,论文基于非均匀线阵模型从克拉美罗-界角度分析了不同信噪比下阵列对两目标的最小分辨率极限。首先推导了关于未知参数(电角度和噪声方差)的双源远场信号模型下非矩阵形式的闭式克拉美-罗界解析式。在此基础上,通过建立最小距离分辨率与克拉美-罗界之间的关系等式,并用泰勒展开等数学运算做近似处理,推导得到了阵列对两信源在正交和非正交情况下的最小距离分辨率极限公式,并进一步揭示了影响系统分辨率性能的物理因素,蒙特卡罗仿真结果验证了理论推导的正确性。该结论可作为评判非均匀阵列设计和衡量波达方向估计算法性能优劣的重要理论依据。