基于稀疏线阵协方差矩阵重构的DOA估计方法研究

相比均匀线阵(Uniform Linear Array,ULA),相同阵元数目下稀疏线阵(Sparse Linear Array,SLA)的抗耦合效应更好,阵列孔径更大,到达方向(Direction of Arrival,DOA)估计的自由度(Degrees Of Freedom,DOF)更高,因而近年来得到了广泛的研究。为了可以进行高DOF的DOA估计,学者们开始研究SLA的差分虚拟阵元,差分虚拟阵元对应的协方差矩阵相比原阵元对应的协方差矩阵维度更大,因而估计的DOF更高。当SLA的差分虚拟阵元连续取值时,可以利用已有阵元的接收信息,得到SLA的协方差矩阵,在该矩阵的基础之上构建差分虚拟阵元的协方差矩阵进而进行DOA估计。然而,当SLA的差分虚拟阵元存在孔洞时,即差分虚拟阵元不能连续取值时,不能直接利用重构的协方差矩阵进行DOA估计,需要恢复完全增广协方差矩阵的信息再进行DOA估计。对于该问题,本文基于矢量化后原协方差矩阵和虚拟差分阵协方差矩阵的误差分布情况,并结合完全增广协方差矩阵的低秩特性和半正定特性来构建优化问题。通过求解该问题来恢复维度更高的完全增广协方差矩阵。最后对该矩阵进行奇异值分解,利用多重信号分类(Multiple Signal Classification,MUSIC)算法就可以获得多源的空间谱。本文最后通过数值仿真试验验证了所提算法可以实现高DOF的DOA估计,并且相比于现有算法,本文所提算法对欠定DOA估计的效果更好,多源DOA估计的精度更高,产生的误差更小。

基于格理论的非均匀稀疏线阵旁瓣结构的分析方法

在有限个阵元的情况下,非均匀稀疏线阵能得到更大的阵列孔径.但由于其是对空间信号的非均匀采样,不能通过常规的傅立叶变换方法求得其峰值旁瓣解析表达式.本文提出了一种基于格理论的非均匀稀疏线阵的旁瓣结构分析方法.首先建立了阵列流形格的数学模型并对其物理含义进行了仿真分析,然后推导了阵列流形格最近格点与峰值旁瓣的对应关系,从而将非均匀稀疏线阵峰值旁瓣结构分析问题转化为求距阵列流形格原点最近格点问题.该方法可以准确地确定非均匀稀疏线阵旁瓣中增益大于门限电平的旁瓣个数及其各自的方位.计算机仿真结果表明了该方法的有效性和准确性.

基于极值理论的落叶松人工林自稀疏线估计

为研究林分自稀疏线,应用极值统计方法,从现实林分数据出发,通过设计一个阈值,采用广义Pareto模型拟合阈值超出值并进行外推,获得了林分在各个给定径阶下的极限最大株数。利用最大株数与直径关系进行回归分析,得到林分自稀疏线。应用该方法分析了黑龙江省1 511块落叶松人工林固定样地数据,得到黑龙江省落叶松人工林林分自稀疏线,结果与Reineke公式估算结果相一致。

宽带稀疏线阵内外场联合通道校正技术研究

实际工程应用中数字波束形成的关键技术之一是接收通道校正,校正的精度将直接影响形成波束的主瓣宽度和副瓣电平。结合某工程实例讨论了一种在工程实现中的接收通道校正方法,通过频域均衡滤波器法和内外场联合利用已知信号源的天线校正方法,实现了通道幅相不一致性的校正,并提出了提高波束精度的天线方向校正方法。最后,根据实验数据计算相关的校正系数,并对测试信号进行校正,校正结果验证了该方法的有效性。

稀疏线阵下宽带波束簇组合印证测向算法

当阵列稀疏布置时,用DBF技术形成的波束常具有多个高副瓣增益,无法直接用于辐射源方向估计。针对此问题,本文提出波束簇组合印证测向算法。该算法先通过建立波束簇组合印证表,获得高副瓣响应位置和增益的先验信息。再根据波束簇的输出增益,查表综合逻辑判定信号波达方向。实验结果表明,该算法能有效的估计多个来波方向,且可获得较高的测角精度和角度分辨力。

求解大型稀疏线代数方程组的一种迭代方法

用迭法求解线性代数方程组时，由于收敛条件较严，只能对一些特殊矩阵（如对角占优、对称正定矩阵）构造迭代公式。而对于一般的线性代数方程组，尤其是大型稀疏方程组尚无一般的迭代公式。针对这一情况，介绍求解线性代数方程组的一种迭代方法。只要方程组存在唯一解，这种迭代方法便是无条件收敛的。还结合压缩存贮技术给出迭代公式，应用该方法可大大节省计算机内存，从而可在微机上求解大型稀疏线性代数方程组。算例表明这种方法收敛速度较快，稳定性较好，尤其对病态方程组十分有效。

基于实值运算的稀疏线阵快速波达估计

针对复值算法在计算复杂度、运算时间方面的劣势,提出一种面向稀疏线阵的实值波达估计算法。首先基于虚拟联合阵列构建协方差矩阵,分析表明其固有的centro-Hermitian结构。随后利用幺正变换将其映射至实数域内,并采用类MUSIC算法实现波达参数估计目的。数值仿真表明,由于特征分解和谱峰搜索步骤均可通过实值运算完成,所提算法在避免性能损失的同时在运算量与耗时方面具有显著优势。

通过天线元位置选择稀疏线阵的综合

本文讨论通过天线元位置的合理选择,实现稀疏线天线阵的综合方法和理论。提出稀疏向量的概念。当稀疏向量对应的码序列具有双值(A,M)周期自相关函数时(A为天线元数,M=1,2……A-1),用计算机求得不同情况下的阵列分布的各种组态。文中也给出了计算稀疏线阵方向性图的有关公式。研究表明,在一定的数学准则下,满阵(M=A)和这种类型的稀疏线阵属同族关系。

解一种稀疏线方程组的快速算法

设AX=b是-m×n线方程组,其中每个方程最多仅含两个未知数(以下简称方程组(Ⅰ),本文给出解此类方程组的一个快速算法。算法分两步,第一步用行,列置换使系数矩阵A变换为某种标准形式PAQ(P、Q为置换阵);第二步由由PAQ构造一有向图,进而对此图的顶点进行标定而解出方程。第一步的时间复杂性为0(n^(0.5)m),第二步在最坏的情况下要求7m-5次算术运算。

DOA估计的稀疏线阵双迭代傅里叶优化方法

针对稀疏线阵波达方向估计精度较低问题,提出一种稀疏线阵双迭代傅里叶优化方法。基于阵列孔径原理,利用阵列因子与阵元激励间的傅里叶变换关系,构建稀疏线阵构型优化目标函数;提出双迭代傅里叶变换算法,制定合理的旁瓣阈值和旁瓣约束条件,依据稀疏率和阵元数将孔径自适应分区,以阵列峰值旁瓣和孔径为约束,由双层嵌套循环迭代优化阵列麦克风数量和位置,获得更低的阵列峰值旁瓣电平。数值仿真和实验结果表明,根据该方法获得的49.5λ孔径、23%稀疏率的稀疏阵列峰值旁瓣电平为-21.59 dB,主瓣宽度为1.03°,角度分辨率为1°,估计误差小于0.01。与其他方法对比,峰值旁瓣低1 d B,优化效率提升50%,由此可证明该方法的有效性和快速性。

一种基于稀疏MIMO线阵的毫米波下视三维成像雷达

给出了一种基于稀疏MIMO线阵的毫米波下视三维成像雷达系统设计方案,包括硬件设计、控制策略、软件设计等。针对所提方案,进行了系统级算法仿真。仿真结果表明,所提方案可实现下视三维成像,在200 m高度处三维成像分辨率可达到1 m(跨航向)×1 m(方位向)×1.2 m(高度向)。

稀疏谱线合成对元音频域信息分布的探讨

一般语音信号的合成分析是采用线性预测系数参数或共振峰等参数,根据选定 的误差准则,调整参数,使得原始语音与合成语音二者误差最小,从中分析语音的有关性质。利用 稀疏谱线进行傅立叶反变换来合成元音,提取元音信号频谱中的几根或者几十根谱线进行反变换 来合成元音,由试听者进行听辨实验,考察合成语音的清晰度,从频域对语音信号中的信息分布进 行探讨。给出了实验结果与结论。

基于穿线法的轮胎胎侧帘线稀疏缺陷的检测

针对全钢子午线轮胎存在的胎侧帘线稀疏问题,提出一种基于穿线法的帘线稀疏缺陷检测方法,首先对轮胎X射线图像进行预处理,包括二值化、细化;然后在胎侧帘线细化后的图像中找到上、下2条边界线,在2条边界线内对胎侧区域从上往下进行穿线,得到穿线与帘线交点坐标,计算出每一列穿线的帘线间距,求出帘线的平均间距;最后,横向遍历帘线间距并与帘线标准阈值进行比较,进而检测出胎侧帘线稀疏缺陷。结果显示,通过对923幅轮胎胎侧图像进行帘线稀疏缺陷检测,准确率为99.64%,表明该方法可以有效地检测出胎侧帘线稀疏缺陷,并满足实时性要求。

一种获取大阵元数低冗余度线阵排列的方法

寻找大阵元数的低冗余度线阵(LRLA)排列,是一维综合孔径微波辐射计天线阵列设计的一个难点.本文在总结了低冗余度线阵排列的一般结构规律的基础上,提出了一种排列结构约束搜索的方法,能以较短的计算时间获得较优的大阵元数LRLA排列;作为该方法的应用实例,导出了多种LRLA排列的解析解,它们可以迅速地给出任意阵元数对应的多种LRLA排列.本文提出的方法及在此基础上得到的LRLA排列,对综合孔径辐射计的阵列设计具有参考价值.

纯林自然稀疏研究综述

自然稀疏是林分内的个体由于竞争有限的资源而引起的一部分个体死亡的现象。评述 4 0 a来世界上有关纯林自然稀疏的研究内容 ,包括了自然稀疏法则 ,异速生长模型、平均个体重与密度的时间轨线 ,种的自然稀疏线和自然稀疏动力线的关系 ,自然稀疏线的斜率与生物量的关系 ,自然稀疏与竞争密度效果的关系 。

基于模拟退火法的优化线阵的前视三维SAR模型

提出了一种基于模拟退火法的优化线阵的前视三维合成孔径雷达(SAR)模型。针对实线阵需要的阵元个数多、数据计算量大等问题,利用模拟退火法优化3D-SAR的天线阵列得到一个位置优化的非均匀稀疏线阵。分析比较非均匀稀疏线阵和几种不同结构的线阵:非均匀稀疏线阵能以较少的阵元数目达到与其他几种阵列相似甚至更好的波束分辨率,并有效地避免了均匀稀疏阵列的栅瓣问题。分析了前视三维SAR的信号模型。将位置优化的非均匀稀疏线阵应用于前视三维SAR成像并结合BP成像算法。通过仿真实验验证了该模型的正确性和有效性。

多任务学习的稀布线阵方向图综合

提出一种基于多任务学习的线阵阵元位置与激励的联合稀疏优化方法。该方法可以在先验知识不足的情况下,从目标方向图中获得更多的特征信息,并将阵列天线稀疏优化问题转换成为稀疏矩阵的线性回归问题。通过稀疏向量支撑区的识别,将欠定的导向矢量矩阵方程转换为超定的特征矩阵方程的求解,在实现阵列方向图逼近的前提下,对阵元的激励与位置进行联合稀疏优化。仿真结果证明,该方法在优化阵元激励和位置的同时,实现了对天线阵列功能方向图波束的有效赋形。

基于粒子群算法的大型低冗余度线阵综合

天线阵列排布与优化,是一维综合孔径辐射计的一项关键技术,其通过决定可见度函数采用分布来影响辐射计最终的成像质量。以往的学者们都将寻找理论上最优的大型阵元数低冗余度线阵(LRLA)作为研究的首要目标,以获得最优的空间分辨率。文章在此基础上,着重考虑工程实现过程中的系统可靠性要求,研究在任意一个阵元出现故障的情况下,通过冗余优化设计,确保系统性能不受影响。基于此,提出了一种基于粒子群优化的排列结构约束搜索算法,能够在较短时间内获得一系列满足条件的大阵元数LRLA排列。同时,文章还给出进一步冗余优化的方法,以确保生成的阵列在出现两个阵元故障时,辐射计系统基线缺失的概率高于设定的阈值,从而保证系统具有令人满意的可靠性。文章提出的方法以及得到的LRLA排列,虽然在一定程度上增加了辐射计系统的复杂度,但是,一些额外天线阵元的引入可以确保足够的阵列冗余度,从而减小阵元/接收机失效的影响,增加系统对阵列位置误差等的鲁棒性,改善系统的灵敏度指标。

基于协方差、正性和l_1范数约束的迭代波达方向估计方法

本文通过将只能用于均匀线阵的ＰＨＤ方法推广到稀疏线阵，同时将正性约束引入ＦＯＣＵＳＳ方法，得到了一种基于协方差、正性和ｌ１范数约束进行协方差重建的迭代波达方向（ＤＯＡ）估计方法。该方法利用了ＭＵＳＩＣ方法忽略的反映阵列几何形状的协方差矩阵结构信息和ＤＯＡ估计的稀疏约束信息，不仅突破了信号源个数小于阵元数的限制，并具有提高ＤＯＡ估计性能的潜力。理论分析和仿真实验结果表明，这种迭代ＤＯＡ估计方法一般经过数次迭代就能获得稳定的高分辨率ＤＯＡ估计。

基于SLA高阶累积量的远近场混合源定位算法

提出了一种稀疏嵌套线阵与高阶累积量结合进行远场和近场混合窄带信号源参数估计的新算法。采用一种特殊的稀疏线性麦克风阵列,根据高阶累积量对统计特性中高斯噪声的抑制作用,计算出消除距离信息的四阶累积量矩阵并进行奇异值分解,得到厄米特矩阵,采用类ESPRIT方法估计出波达方向参数,避免了谱峰搜索的高额计算。为了辨别远场源和近场源,提出了一种将信号强度与相位差拟合计算混合源距离参数的方法,不需要另外配对以及大量的搜索。仿真试验结果表明,算法的均方根误差接近克拉美罗界下界,在不同阵列孔径和计算复杂度等方面具有较好的性能,验证了所提出方法的有效性和理论分析的正确性。