混合阵列误差校正与快速极化MUSIC算法

为解决通道不一致性对传统极化敏感阵列长矢量模型的测向精度影响及传统长矢量多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法实时性不高的问题,本文在传统极化敏感测向系统基础上,在阵列中心增加一个标量平面螺旋天线,利用其天线方向图的增益稳定性,作为内部源对其他矢量通道不一致性进行实时校正;然后将结合标量圆阵和快速傅里叶变换(fastFouriertransform,FFT)的快速MUSIC算法推广到矢量阵列,提出降维快速极化MUSIC算法.仿真结果验证了此误差校正方法的有效性,且快速算法在保证测角精度前提下有效提高了算法实时性.本文为极化敏感阵列测向提供了一种误差校正方法及一种快速实用的测向算法.

基于滤波算法的隧道全时域激发极化超前探测正演方法

为进一步提高隧道全时域激发极化多参数超前探测的效果,采用滤波算法进行计算时间域等效电阻率,采用有限单元法进行计算,提出一种基于滤波算法的隧道全时域激发极化超前探测正演方法。该方法针对时间域Cole-Cole表达式计算收敛性差的问题,引入滤波算法进行时间域激发极化等效电阻率的计算,提高算法的收敛性;针对正演过程中大型矩阵求解影响计算效率的问题,引入OpenMP并行算法,实现隧道全时域激发极化超前探测正演的加速运算。最后,开展数值算例和物理模型试验。研究结果表明:该正演方法对异常体有敏感响应,且在加快正演速度具有显著优势。通过基于滤波算法的隧道全时域激发极化超前探测获得的观测数据与实际探测数据较为相符,这为基于全时域激发极化隧道超前探测提供了一种可行的正演算法。

极化敏感线阵的模值约束降维Root-MUSIC算法

为了解决极化敏感线阵波达方向角和极化参数联合估计运算量大的问题,本文提出了模值约束降维Root-MUSIC算法。该算法通过对波达方向角和极化参数进行剥离,先采用Root-MUSIC算法进行DOA估计,然后根据模值约束条件构造代价函数,通过闭合式解求出极化参数估计。与传统MUSIC算法相比,该算法避免了谱峰搜索,大大提高了运算效率。与ESPRIT算法相比,该算法避免了参数配对问题。计算机仿真结果验证了该算法的正确性,且具有较高的成功率与精确度。在两目标信号入射角度接近时,也能够很好的分辨出两信号。

典型阵列快速MUSIC算法研究

由于MUSIC(MUltiple SIgnal Classification)算法需要大量的乘法运算和三角函数求值,导致其实时处理能力较弱。为此,该文首先对均匀线阵和均匀圆阵的阵列结构进行分析,提取导向矢量的一些性质。然后,利用Hermite矩阵的性质对复数乘法进行分解,再组建两个实值向量以减少乘法运算次数。最后,利用导向矢量的性质提出一种基于查表的新算法。新算法既没有三角函数求值运算,又不需要大量的存储空间。仿真实验结果表明新算法在没有改变MUSIC算法谱估计的效果的前提下,将MUSIC算法的运算速率提高了50倍以上。因此,新算法具有广阔的应用前景。

快速搜索算法与极化合成孔径雷达三维成像

从全极化(hh,hv,vh,vv)合成孔径雷达(SAR)图像数据中,可提取方位向的地势倾斜度信息,形成极化SAR三维成像。该文重点研究极化 SAR三维成像快速算法;提出由 Stokes矢量推导的的极化椭圆方向用解模糊算法;讨论目标极化散射特性对提取地势高度信息的影响以及处理方法;并利用真实的极化 SAR图像数据得到了极化三维成像结果。

一种基于均匀量化的快速简化极化码SC译码算法

针对极化码中现有基于均匀量化的串行抵消(SC)译码算法译码复杂度高的问题,提出一种基于均匀量化的快速简化SC译码算法。该算法保留了原算法的整数型运算,可节省大量存储空间并利于硬件实现,再通过加入特殊结点的识别来降低算法的运算时间复杂度。仿真结果表明:所提快速简化SC译码算法的时间复杂度较原算法降低了46.29%,同时,在误块率为10-5时,译码性能较原算法仅相差0.1dB。

基于圆柱共形阵的极化MUSIC算法

基于圆柱共形阵列的波达方向(Direction-of-Arrival,DOA)估计方法受载体曲率影响,对于不同极化入射的信号存在极化接收不匹配的问题,同时由于载体的遮挡,会使测向精度下降,甚至产生测向错误。针对极化接收和载体遮挡效应,本文提出了一种基于圆柱共形阵列的极化MUSIC算法,建立了基于圆柱共形阵的极化敏感阵列信号接收模型,考虑载体遮挡效应对信号的导向矢量进行重构,保证了信号子空间和噪声子空间的正交性,并运用极化秩亏MUSIC算法进行DOA估计和极化参数估计。仿真结果表明,与子阵分割极化MUSIC算法相比,本文算法在低信噪比10 dB时测向误差减少了0.9°,具有更高的信号测向精度,信号估计准确率提高了27.4%。

一种基于短采样数据的快速超分辨SSMUSIC算法

基于多级维纳滤波(MSWF)理论,针对跳频通信或突发短时通信等情形下所造成的短采样数据,提出了利用CSA MSWF和Lanczos Algorithm快速实现在有限数据长度相较经典MUSIC算法角度估计性能更优、角度分辨率更高、算法鲁棒性更好的SSMUSIC算法。本文提出的MSWF SSMUSIC方法,不仅保持了SSMUSIC算法在短采样、低信噪比情形下角度估计性能更优、角度分辨率更高、算法鲁棒性更好等优点,而且避免了SSMUSIC算法为求得信号子空间、噪声子空间、协方差矩阵信号部分所对应的大特征值及噪声功率的估计而必须对高维协方差矩阵进行特征分解所带来的大的计算量的问题,扫除了SSMUSIC算法在短数据情形下由理论走向实际工程应用的主要障碍。仿真实验证明了该方法的有效性和可行性。

一种基于MUSIC算法的宽带信号DOA估计

针对传统MUSIC算法在信噪比较低的条件下分辨力下降的问题,提出一种适用于宽带信号的改进MUSIC算法,首先对接收信号进行快速傅里叶变换,将时域信号转移至频域,并划分子带;对每个子带上的信号求解协方差矩阵,进行特征值分解,构造信号子空间和噪声子空间;将信号在两个子空间的投影比值作为参考,进行子带波达方向估计,进而平均求出最终宽带信号波达方向。仿真结果表明,在低信噪比条件下,相比于传统MUSIC算法,所提方法具有较好的空间分辨力。

基于MUSIC算法的Pol-InSAR相位估计方法

提出了一种基于MUSIC算法的Pol-InSAR多干涉相位估计方法。该方法结合维纳滤波理论构造最佳加权矢量,通过对其组成的最佳协方差矩阵特征分解得到信号子空间和噪声子空间,充分利用相应像素对其相邻像素的相干信息,并根据MUSIC算法中信号子空间和噪声子空间的正交性构造空间谱函数,通过谱峰搜索准确地估计Pol-InSAR多极化通道相应像素间的干涉相位。该方法具有自适应图像配准和降低相位噪声功能,实测数据的处理结果证明了该方法的有效性。

一种快速DOA估计算法

MUSIC算法需要将天线阵列接收数据的协方差矩阵进行特征分解,并在全空域进行谱峰搜索。该算法具有很高的分辨力、估计精度及稳定性,但是运算量巨大,难以实时实现。通过对等距线阵特点及MUSIC算法的研究,提出了一种无需特征分解和在全空域进行谱峰搜索的快速算法,算法采取降维处理的方法快速估计信号子空间,然后根据基于阵列一次快拍的FFT算法粗略估计的局域信号空间进行谱峰搜索,从而有效降低了算法的计算量,理论分析和计算机仿真结果证明了该算法的有效性。

极化敏感阵列的DOA及极化参数降维估计算法

为解决极化MUSIC算法运算量大的问题,提出了一种适用于极化敏感阵列的秩亏损MUSIC算法。在极化MUSIC算法的基础上,通过运用矩阵秩亏损原理将谱函数进行降维优化成只与空域参数相关的二维谱函数,大大降低了谱峰搜索过程中的运算量,同时保证了波达方向(DOA)估计精度。在获得入射信号的DOA之后,通过公式可直接计算得到入射信号的极化参数,具有较低的运算量。通过仿真实验可以验证秩亏损MUSIC算法存在着较高的估计精度,并通过将其与极化MUSIC算法的计算复杂度进行对比,可以发现秩亏损MUSIC算法具有较好的实时性,在入射信号相同并含有极化信息的条件下,秩亏损MUSIC算法的计算复杂度相较于极化MUSIC算法降低了104数量级。

一种改善和差测角盲区的快速算法

传统的和差测角方法在雷达、对抗、通信等多个领域得到了广泛的应用,但受限于信噪比的影响,角度测量盲区较大。超分辨算法(如MUSIC等)能够达到非常高的角度测量精度,但计算复杂度随着阵元或波束个数的增大而增加,为了降低实时处理的难度,同时考虑到实际环境中都是针对单目标的角度测量,提出了一种基于两波束的超分辨MUSIC算法,该算法涉及到的二维矩阵特征分解在角度估计过程中具有闭式形式,不仅运算复杂度很低,而且适用于目前大多数的阵列处理系统。

基于MUSIC的分布式极化敏感立体阵列DOA估计

针对共形阵列中需要更灵活地摆放阵元的问题,建立了分布式极化敏感立体阵列的数学模型,可实现阵元任意位置的空间摆放,为共形多极化敏感阵列的进一步使用提供了理论基础。在模型建立的基础上,将秩亏极化MUSIC算法移植到了分布式极化敏感立体阵列中。同时,针对实际应用中的幅相不一致问题,提出了静态校正的方法,即先消除极化参数和纵轴影响,再补偿幅相不一致,对通道幅相误差进行校正。最终,针对分布式极化敏感立体阵列,实现了入射信号的到达角和极化参数联合估计。仿真实验中,实现了2信源的联合估计,仿真结果表明分布式极化敏感立体阵列实现到达角和极化参数联合估计是可行的并具有较高的分辨力。

基于三正交电偶极子天线的MUSIC估计算法

针对应用于三正交电偶极子天线的传统MUSIC算法无法同时对包含空间角度和极化信息的回波信号进行四维谱峰搜索,提出一种基于三正交电偶极子天线的实虚部分离的MUSIC估计算法。利用三正交电偶极子天线导向矢量的特殊性,通过实虚部分离进行两次MUSIC谱峰估计,同时完成对波达方向和极化信息的估计。对算法可行性完成验证,详细仿真分析了信噪比、采样快拍数等对算法性能的影响。仿真结果表明,该算法能准确估计四维信息,将一次四维搜索(90×180×90×101)转换成一次三维搜索(90×180×90)和一次一维搜索(1×101),极大减小计算量,优化算法性能。

大间距均匀阵列抗模糊DOA估计实验研究

在波达方向(DOA)估计中,当接收天线阵列的单元间距大于入射信号载波的半波长时,会出现阵列流形模糊,这对分辨真实的信号DOA带来了挑战。该文基于子阵级大间距均匀双线极化阵列,提出通过随机改变每个子阵中某个单元的极化状态,使不同子阵对应的导向矢量相互独立,从而打破大间距均匀阵列下导向矢量间的线性关系,并抑制阵列流形模糊。仿真和实验结果表明,该方法可有效去除多重信号分类(MUSIC)算法空间谱中的伪峰,实现高精度DOA估计。

基于相干极化GTD模型的散射中心提取新方法

针对高分辨极化测量雷达体制,提出了一种基于相干极化几何绕射模型(GTD)的雷达目标散射中心提取新方法。首先建立了全极化测量条件下的相干极化GTD模型,并将MUSIC算法拓展用于高分辨雷达目标的全极化散射中心提取。该方法是一种极化和超分辨联合处理方法,它实现了对不同极化通道的散射中心数目、位置、类型、强度以及归一化相干极化散射矩阵的同时估计,同时还因充分利用了全极化信息,提高了各参数估计的精度。基于仿真和实测数据的实验结果验证了该方法的有效性。

极化域—空域联合谱分辨力研究

借助于MUSIC零谱的统计特性研究了极化域—空域联合谱的分辨问题。提出了极化域—空域模糊区和阵列信号模糊函数的概念,得出联合谱分辨力与信噪比、采样点数、信号到达角和极化角等因素之间的关系。当信号到达角不同时,极化状态的差别可以改善谱分辨力;通过Monte Carlo仿真得出分辨概率,仿真结果验证了理论分析的正确性。

高分辨相干极化GTD散射模型及其应用

针对高分辨极化测量雷达体制,研究了雷达目标的高分辨极化特性的建模与提取问题。建立了能够精确描述雷达目标高频极化散射的高分辨相干极化GTD(CP-GTD)模型,并提出了基于CP-GTD模型的全极化散射中心参数估计方法。与常规GTD方法相比,CP-GTD方法的突出优点在于它不需要进行散射中心关联,并且能准确估计散射中心的相干散射矩阵。此外,全极化信息的利用,使其具有精度更高、速度更快等优点。基于仿真和实测数据的实验结果验证了CP-GTD模型的优越性。

平面极化天线阵列的DOA及极化参数降维估计方法

基于极化阵列的长矢量数据模型,提出了一种适用于平面极化天线阵列的DOA和极化参数联合估计的方法。通过利用谱函数的偏导数条件进行降维优化,从而大大降低在搜索过程中的运算量,同时保证了分辨能力与估计精度。通过仿真实验可以看出,所提算法相比于目前较有效的基于四元数的Q-MUSIC算法有着更好的分辨力与较小的均方误差,且减少了运算量。