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。

基于交替迭代的混合信号DoA与ULA互耦误差估计算法

针对互耦条件下均匀线阵(Uniform Linear Array,ULA),该文基于交替迭代提出一种适用于混合信号模型的波达方向(Direction of Arrival,DoA)与互耦误差估计算法。算法首先利用ULA互耦矩阵的带状Toeplitz结构,提出一种基于门限的非相干信源DoA估计方法,进而实现互耦误差初步估计;在此基础上,以交互迭代方式实现混合信号DoA估计及互耦误差更新。算法最多只需二次交互迭代,就可实现收敛。计算机仿真结果表明:该算法在较少接收快拍数及低信噪比情况下,均具有良好的DoA及互耦误差估计性能。

互耦系数误差与通道幅相误差的等效关系

从天线阵列互耦补偿的理论出发 ,导出了互耦系数误差与接收通道幅相误差的等效关系 .理论分析表明 ,互耦系数误差引起的通道幅相误差与阵列单元数和互耦系数的方差成正比 ;利用互耦系数矩阵能补偿因互耦造成的误差 ,但补偿效果依赖于互耦系数的精度 ,要实现低副瓣并有效地进行互耦补偿 ,必须准确测量或计算出天线阵的互耦系数 .

基于MUSIC迭代法的互耦误差校正

针对阵元之间存在互耦误差,阵列流型会出现一定程度的偏差和扰动的问题,提出了基于MUSIC(MUlti-ple SIgnal Classification)迭代法的互耦误差自校正算法及在互耦误差条件下的DOA(Direction of Arrival)估计算法。利用MUSIC迭代法对波达方向和互耦误差同时进行估计。该算法能够在互耦误差存在的情况下,有效地估计出波达方向和互耦矩阵,仿真实验证明了该算法的有效性。

基于累积量的互耦误差下相干信号DOA估计

在高斯色噪声和阵列互耦误差背景下,针对相干信号源和非相干信号源并存的问题,提出了一种准确估计信号源到达角(DOA)的算法。首先,采用辅助阵元法将互耦误差从阵列流形中分离;然后结合空间平滑技术和四阶累积量构建平滑矩阵,实现对高斯噪声的抑制和对信号的解相干;最后使用ESPRIT算法获得信号源的来波方向。仿真结果表明,文中算法有效解决了阵列互耦和信源相干的影响,在高斯白噪声和高斯色噪声环境下均能精确地估计DOA。

互耦误差下MIMO雷达低仰角估计方法

针对互耦误差下多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)雷达的低仰角估计的问题,提出一种目标角度估计的自校准算法。首先分析了收发阵列同时存在互耦误差时的多径回波信号模型,然后利用均匀线阵互耦矩阵的特点对互耦误差下的阵列导向矢量进行变换,最后基于子空间原理推导出目标角度的搜索函数,同时给出多径衰减系数和收发阵列互耦矩阵的计算表达式。推导了各参数的任意无偏估计的Cramer-Rao界(Cramer-Rao bound,CRB)。算法在未知互耦矩阵和存在相干多径信号的情况下可直接进行参数估计,不需要辅助校准源和迭代处理。仿真结果分析了算法估计性能与信噪比、快拍数的关系并与CRB进行了比较。

基于均匀圆阵的互耦误差校正算法研究

阵元之间的互耦效应严重影响了DOA的估计性能。基于均匀圆阵,提出了一种互耦条件下的波达方向估计和互耦误差自校正算法。利用带状循环矩阵的特性对均匀圆阵的互耦误差建立数学模型,再利用MUSIC算法和迭代法对互耦误差矩阵和波达方向同时进行估计,自校正方法无需任何辅助阵元即可实现两类参数的估计。仿真实验表明,算法很好地解决了均匀圆阵的互耦问题,能够比较准确地估计出波达方向角和互耦误差值。

基于稀疏贝叶斯的阵列幅相和互耦误差联合校正方法

实际阵列测向系统中往往存在幅相、互耦等多种误差,导致阵列测向性能出现严重恶化。为解决在低信噪比、小快拍、多种误差同时存在时的阵列测向失准问题,通过引入信号空域稀疏性,利用贝叶斯稀疏重构技术解决在幅相、互耦误差同时存在时的无源校正及阵列信号方位的联合估计问题,构建了误差存在时的接收信号的超完备模型,得到接收信号的后验概率密度函数。利用EM算法对概率密度函数进行迭代优化并对相应参数进行求解,同时还对阵列误差及信号方位的CRLB进行推导,实验仿真验证了所提方法的有效性。

基于L型阵列的互耦误差校正算法研究

互耦误差对阵列DOA估计性能产生了严重影响。基于L型阵列,建立了互耦误差模型,提出了一种基于MUSIC迭代法的互耦误差自校正算法和在互耦误差条件下的DOA估计算法。利用MUSIC迭代法对互耦误差矩阵和DOA同时估计,且同时估计出来波信号的方向角和俯仰角。仿真实验验证了该算法具有分辨力强、校正精度高的特点。

阵列互耦误差FIR校正滤波器设计与FPGA实现

针对传统型FIR滤波器在高阶条件下运算速度变慢与耗费资源增多这一问题,提出一种基于分段卷积的高速高阶FIR滤波器设计方法,通过在频域并行处理的方式实现了数据的快速处理。首先,确定滤波器的设计阶数M并将其作为基准序列长度,对输入的数字信号进行M周期延时;然后,将原序列与延时序列分别作快速傅里叶变换(FFT);其次,将变换后的频域结果分别与滤波器相乘后作快速傅里叶逆变换(IFFT);最后,通过重叠保留的方法实现两路数据的拼接。理论分析与仿真测试表明,与基于查找表(LUT)的传统分布式方法相比,同等阶数下所提方法的寄存器资源节省了30%以上。在此基础上利用实验平台的实测数据进行验证,结果表明,与互耦误差校正前相比,校正后的幅度失配均方根小于1dB,相位失配均方根小于0.1rad,实验数据充分展示了该方法对互耦误差校正的有效性。

互耦自由度未知柱面共形阵列多参数联合估计

在互耦自由度未知条件下给出了柱面共形阵列多参数联合估计算法。针对柱面共形阵列中多参数相互耦合的难题,首先通过阵列结构设计,利用柱面共形载体单曲率特点,构建ESPRIT子阵,基于一维搜索与ESPRIT算法,实现了互耦自由度和信源俯仰角的估计;在此基础上,结合秩损理论和互耦矩阵的Toeplitz性质,估计出信源的方位角,并对可能出现的方位角模糊进行了分析,给出解模糊方法;最后利用时域ESPRIT算法,完成了极化状态和互耦系数的联合估计。该算法不需要任何互耦和极化的先验信息,也无需参数配对,估计精度高、分辨力强。计算机Monte-Carlo仿真验证了所提算法的有效性。

一种阵列互耦矩阵与波达方向的级联估计方法

当阵列天线存在互耦效应时,传统多重信号分类(MUltiple SIgnal Classification,MUSIC)算法的测向性能急剧下降。为了有效估计阵列互耦矩阵(MCM)与入射信号的波达方向(Direction Of Arrival,DOA),该文提出一种阵列互耦矩阵与波达方向的级联估计方法。利用互耦矩阵的结构特点,变换阵列流形,实现对互耦矩阵与DOA的解耦合。求解线性约束下的二次优化问题,利用谱峰搜索,得到阵列互耦矩阵和入射信号DOA,完成互耦误差自校正。通过计算机仿真验证了该文方法估计性能的有效性和优越性。

非均匀线阵的互耦自校正

针对非均匀线阵(non-uniform linear array,NULA)互耦问题进行了研究。与均匀线阵(uniform Linear array,ULA)不同的是,NULA的互耦矩阵并不具有带状对称Toeplitz的特性,因而处理起来更为复杂。首先,根据阵列结构的特点,可将其互耦矩阵转换为两个具有Toeplitz特性矩阵相减的形式,从而方便实现角度和互耦系数的解耦合。而后结合子空间原理,同时估计信号的波达方向(direction of arrival,DOA)和互耦系数。算法无需额外的校正源,也不需要非线性的高维搜索和迭代过程,计算量小。仿真结果表明,所提算法能够很好地估计出信号角度和互耦误差系数,具有精度高、分辨力强的特点,可以有效地解决此类NULA的互耦问题。

大型有源相控阵校准的MCM法及其误差分析

文献[1，2]对相控阵天线校准采用互耦测量的方法进行了讨论。本文对此方法进行了推广、并提出了一种用互耦法进行大型有源相控阵校准的新方法──MCM法[3，4]。在整个监测校准过程中，校准测量与各有源通道收／发监测信号幅相大小无关。本文进一步对MCM法的测量误差进行了研究，同时给出了MCM法和近场实测结果，并进行了比较。理论分析和实验结果表明，该方法在工程应用中具有较大的实用价值。

Toeplize预处理及改进秩损估计器的解相干和解耦合方法

针对互耦误差下,空间谱估计类算法对相干信号的波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计性能下降的问题,提出一种基于Toeplize预处理及改进秩损估计器的解相干和解耦合方法.首先对协方差矩阵斜对角线元素求平均,进行Toeplize预处理,实现解相干;其次利用互耦系数和位置矩阵表示互耦矩阵,进一步变换阵列流形,将信号的角度信息独立于互耦系数,实现解耦合;最后使用改进的秩损估计器,利用谱峰搜索,估计入射信号的DOA.计算机仿真实验验证了本文解相干和解耦合方法的有效性和优越性,而且在低信噪比及小快拍数下依然具有优良的估计性能.

互耦条件下柱面共形阵列多参数联合估计

共形阵列天线中信源方位、极化和互耦系数相互耦合,已有经典阵列的互耦误差校正算法均不能有效地移植应用。针对柱面共形载体的单曲率特点,通过合理的天线布局,利用互耦矩阵的Toeplitz性和秩损理论,给出了柱面共形阵列天线互耦条件下信源方位与极化的联合估计算法,并对可能出现的方位角模糊进行了详细的分析,给出解模糊方法。所提算法无需参数配对,即可实现信源方位、极化和互耦系数的联合估计。计算机Monte-Carlo仿真实验验证了该算法的有效性。

阵列误差条件下基于INI-MUSIC算法的二维DOA估计

针对轮换迭代算法在混合互耦误差和幅相误差条件下存在估计精度不高的问题,提出了一种改进非迭代多重信号分类(improved non-iterative multiple signal classification,INI-MUSIC)算法.改进算法利用误差系数在均匀圆阵下的特殊性质和矩阵向量转换定理,将幅相误差和互耦误差与波达方向(direction of arrival,DOA)估计角度分离,从而实现混合误差下的降维操作,进而通过重新构造代价谱峰函数对亏损的秩进行补偿,实现对DOA角度的估计和对误差系数的联合估计.此算法降低了混合误差条件下错误谱峰出现的概率,具有更好的二维DOA估计精度,工程应用价值更高.

变轴数控机床重复定位精度评定策略探讨

参照传统数控机床位置精度评定项目 (GB10 931— 1989)中关于重复定位精度的内容 ,结合 BKX- I型变轴数控机床的特点拟定了评定策略 .通过检测及分析 ,对该机床的重复定位精度进行了评定 ,确认其重复定位误差不大于 2 0μm,同时存在误差耦合现象 .在目前缺乏相关评定标准的情况下 ,此项研究结果为基于并联机构的机床性能评定方法研究提供了参考 .

一种宽带阵列幅相与互耦误差联合校正算法

宽带数字阵列雷达接收通道中存在随频率变化的幅相误差和互耦误差,会严重影响雷达性能。针对这一问题,提出了一种宽带数字阵列幅相与互耦误差联合校正算法。首先选取通带内多个离散频点,对于每个频点,将幅相误差和互耦误差作为一个整体,采用基于子空间原理的窄带校正算法估计其阵列失真参数,并计算校正矩阵;然后将其组合起来,构成频域离散校正矩阵;最后基于最小二乘准则,设计了宽带有限长脉冲响应(FIR)校正滤波器矩阵。利用该矩阵,可实现通带范围内任意带宽入射信号的校正。计算机仿真实验验证了该算法的有效性。对实测数据的处理结果表明该算法在宽带数字阵列雷达系统中具有实用价值。

双圈均匀圆阵互耦和位置误差的联合校正

针对互耦误差和位置误差同时存在的情况,提出一种联合校正的方法.首先,算法设置2个辅助阵元,运用四阶累积量来扩展误差阵列,构造旋转不变子空间算法所需的旋转不变矩阵束,以满足多个辅助信源的高精度测角要求;然后,将估计出的辅助信源方位角作为已知值,通过轮换迭代解耦互耦误差和位置误差.本算法运用了双圈圆阵的阵列结构,降低了搜索维数.仿真结果表明本算法测角精度高、校正效果好.