Direction finding of bistatic MIMO radar in strong impulse noise

For bistatic multiple-input multiple-output(MIMO)radar,this paper presents a robust and direction finding method in strong impulse noise environment.By means of a new lower order covariance,the method is effective in suppressing impulse noise and achieving superior direction finding performance using the maximum likelihood(ML)estimation method.A quantum equilibrium optimizer algorithm(QEOA)is devised to resolve the corresponding objective function for efficient and accurate direc-tion finding.The results of simulation reveal the capability of the presented method in success rate and root mean square error over existing direction-finding methods in different application situations,e.g.,locating coherent signal sources with very few snapshots in strong impulse noise.Other than that,the Cramér-Rao bound(CRB)under impulse noise environment has been drawn to test the capability of the presented method.

Genetic algorithm-based wide-band deterministic maximum likelihood direction finding algorithm

The wide-band direction finding is one of hit and difficult task in array signal processing. This paper generalizes narrow-band deterministic maximum likelihood direction finding algorithm to the wideband case, and so constructions an object function, then utilizes genetic algorithm for nonlinear global optimization. Direction of arrival is estimated without preprocessing of array data and so the algorithm eliminates the effect of pre-estimate on the final estimation. The algorithm is applied on uniform linear array and extensive simulation results prove the efficacy of the algorithm. In the process of simulation, we obtain the relation between estimation error and parameters of genetic algorithm.

Antenna geometry strategy with prior information for direction-finding MIMO radars

The antenna geometry strategy for direction finding （DF） with multiple-input multiple-output （MIMO） radars is studied. One case, usually encountered is practical applications, is consi- dered. For a directional antenna geometry with a prior direction, the trace-optimal （TO） criterion （minimizing the trace） on the av- erage Cramer-Rao bound （CRB） matrix is employed. A qualitative explanation for antenna geometry is provided, which is a combi- natorial optimization problem. In the numerical example section, it is shown that the antenna geometries, designed by the proposed strategy, outperform the representative DF antenna geometries.

基于ESPRIT算法的阵列天线定向钻孔雷达数据处理方法

定向钻孔雷达是一种应用于井孔的新型探地雷达,具有识别孔周目标体方位角的能力,可实现孔周异常体的三维精细探测。四联阵列接收雷达是一种定向雷达形式,其利用4根相距较近的接收天线接收到的微弱信号差异判断入射波方位,进而推断异常体反射界面位置。在前人研究的基础上,提出一种适用于四联阵列接收天线的新型数据处理方法,该方法以基于旋转不变子空间的谱估计(estimation spectrum rational invariance technique,ESPRIT)算法为基础,能够快速准确地处理分析阵列接收天线数据,判断异常体方位角,解决四联阵列接收天线应用的重点和难点问题。与已有的方位角识别算法相比,所提出的新型数据处理方法不存在180°方位混淆的问题,并且在计算速度上具有明显的优势。基于GprMax合成数据检验了本文方法的可行性。

二维虚拟ESPRIT算法

Ｅ Ｓ Ｐ Ｒ Ｉ Ｔ 算法是一种快速的高分辨率方向估计方法，但它是一种一维估计方法，不能直接推广到二维方向估计。本文在 Ｅ Ｓ Ｐ Ｒ Ｉ Ｔ 的基础上，针对一种特定的阵列结构，提出了一种计算量很小的二维估计方法——二维虚拟 Ｅ Ｓ Ｐ Ｒ Ｉ Ｔ，它的计算量同一维 Ｅ Ｓ Ｐ Ｒ Ｉ Ｔ 相当。

一种冲击噪声下的多目标跟踪算法

针对现有的子空间类多目标跟踪算法无法对相干目标进行有效跟踪,传统的动态跟踪方法在冲击噪声环境下失效的问题,提出了一种冲击噪声下的多目标跟踪算法。构造了一种新的零记忆非线性处理方法实现去冲击,推导得到了基于协方差矩阵更新的极大似然多目标跟踪方程,并设计了一种量子猫群算法,对其进行快速准确求解,实现了在恶劣噪声环境下的鲁棒多目标跟踪。仿真结果表明,所设计的算法突破了已有跟踪方法的性能和应用局限。本文分析结果可用于指导被动雷达和感知系统的跟踪模块设计。

局部放电定向超声阵列Dir-MUSIC测向算法仿真

超声波检测方法在电力设备绝缘状态检测定位中应用广泛。针对局部放电超声测向MUSIC算法存在的采样率要求高、计算复杂度大等不足,提出基于定向超声阵列信号强度信息的定向多重信号分类(directional multiple signal classification,Dir-MUSIC)算法。在阐述该算法理论模型和应用条件基础上,针对均匀圆盘超声阵列,仿真研究了不同增益方向图主瓣宽度、不同信噪比条件下Dir-MUSIC算法的测向精度。仿真结果表明8阵元阵列在-5 dB信噪比、方向图主瓣宽度为90°~120°时测向精度最高,均方根误差小于2°。最后基于研制的微型机电系统麦克风(microelectro-mechanical system,MEMS)定向超声阵列进行了测向试验,结果表明8阵元圆盘超声阵列测向均方根误差最小为2.76°,测向标准差最小为2.72°,验证了Dir-MUSIC算法的有效性与准确性。

矢量阵的非空间ESPRIT算法

矢量水听器同时测量声场中某点的声压和质点振速的正交分量,单个矢量水听器可视为空间共点阵.建立了任意阵型矢量阵的数据模型,研究了任意阵型矢量阵的非空间ESPRIT算法.非空间ESPRIT算法不是利用空间2个子阵组成的矩阵对,而是利用矢量水听器不同的输出分量组成矩阵对完成目标的二维角度(水平方位角和仰角)估计.仿真研究了该算法对单个源和多个源方位估计的情况,并利用外场试验数据验证了算法的有效性.结果表明,在当时的试验条件下,常规波束形成获得的主瓣波束宽度为30°左右,而非空间ESPRIT算法对目标方位估计的标准差为3°左右,说明基于矢量阵的非空间ESPRIT算法在未知阵列流形的前提下可对目标进行高精度方位估计.

基于ESPRIT算法的柱面共形阵列天线DOA估计

由于共形天线阵列流形的多极化特性(polarization diversity,PD),信源方位参数与极化状态的"耦合"是实现共形阵列天线波达方向(direction-of-arrival,DOA)估计的主要难点。针对柱面共形阵列天线的特点,建立了柱面共形阵列天线的导向矢量模型;通过合理的阵元排列结构设计,结合ESPRIT(esti mation of signalparameters via rotational invariance techniques)算法参数估计的特点,实现了信源极化状态与方位参数的去耦合,推导了ESPRIT算法多参数估计的参数配对方法,最终提出了柱面共形阵列天线盲极化DOA估计算法。计算机Monte Carlo仿真实验验证了所提算法的有效性。

一种改进的ESPRIT测向算法

ESPRIT测向算法需要预先知道来波的数目。本文对ESPRIT算法进行了改进。改进后的算法把对空间来波数目的估计和空间来波方向的估计有效地结合起来,从整体上减少了运算量,而没有降低测向性能。最后进行了计算机仿真。仿真结果表明,该算法切实可行,具有工程应用价值。

基于ESPRIT的MIMO雷达测向方法

ESPRIT算法测向的关键是提取旋转不变因子。与其他雷达不同,双基地MIMO雷达的方向矢量是发射方向矢量和接收方向矢量的Kronecker积。该文基于双基地MIMO雷达的信号模型,提出了常规提取法、共轭提取法两种方法,获得了发射和接收旋转不变因子,并利用总体最小二乘ESPRIT方法进行角度估计,同时确定出与目标对应的收发角度对。试验仿真表明,这两种方法都能够有效地测向,且由于共轭提取法利用了接收阵元的所有数据,其测向精度优于常规提取法。

二维虚拟ESPRIT算法的改进

对二维虚拟ESPRIT算法进行了改进 ,在保持原算法计算量小这一优点的基础上 ,提高了阵元利用率 。

用于信号波达方向估计的共轭ESPRIT算法及其性能分析

针对阵列天线的波达方向估计问题,给出了一种新颖的ESPRIT算法——共轭ESPRIT算法(C-ESPRIT)。此算法利用阵列单元输出信号的共轭信息,得到整个阵列输出的协方差矩阵,通过对此矩阵的特征分解,并构造运算矩阵,最终求得信号的波达方向。仿真实验表明,C-ESPRIT算法不仅克服了传统ESPRIT算法在阵列单元数与信源数相同时不能可靠测向的不足,并且对信号波达方向的分辨能力和测角精度也显著高于传统的ESPRIT算法,因此,C-ESPRIT算法具有更广泛的适应性和更优越的测向性能。

一种二维ESPRIT算法参数配对新方法

根据矩阵、矩阵的特征值及特征值对应的特征向量三者之间的关系,提出了一种新的用于二维波达方向(DOA)估计的ESPRIT算法参数配对方法。该方法无需经过多次矩阵变换就可以达到参数自动配对的目的,在保证二维ESPRIT算法参数估计性能的前提下,简化了参数的配对过程。最后经计算机仿真验证了该方法的有效性。

基于延时相关处理的ESPRIT算法

为了提高旋转不变子空间(estimation of signal parameters via rotational invariance techniques,ESPRIT)算法的分辨力和测角精度,充分利用非零延迟相关函数中信号入射角度的信息,提出了基于延时相关处理的ESPRIT算法。根据所有阵列间延时相关信息,构造新的阵列输出矩阵,并且得到新的协方差矩阵。对新的协方差矩阵进行特征值分解得到特征向量,通过将特征向量划分得到含有入射角度信息的子阵,最终求得信源的入射角度。仿真结果表明,该算法的分辨力和测角精度均优于原ESPRIT算法,并且在小角度间距情况下也有较好的分辨性能。

基于FPGA的相关干涉仪测向算法的设计与实现

为了适应日渐复杂的电磁对抗环境,有别于传统的处理器采用串行架构使用IQ数据进行测向算法运算,为了能更快速、更稳定的计算出相位差,提出一种优化后的相关干涉仪测向算法架构并在FPGA上实现设计。详细给出FPGA测向系统架构和运算流程,并结合实际采取一个稳定的、经济实惠的系统架构;为了满足后续实际应用需求,在Xilinx的xc7vx690tffg1927-2为逻辑控制单元的载板进行板级测试中,验证了FPGA进行相关干涉仪测向识别结果的稳定性和高效性,经过验证发现,相较于传统的FPGA相关干涉仪测向架构,经实验测试后实现了所提出的架构在LUT资源占用率上降低了39.5%,测向速度提高17%,可处理信号带宽80 MHz,跳速高达1200跳/s。

基于虚拟阵列的ESPRIT相干信号DOA估计

提出一种基于虚拟阵列的相干信源DOA估计方法。利用接收数据及其共轭信息,重新构造子阵数据矩阵,在不损失有效工作阵元情况下采用运算量小的修正C-ESPRIT方法实现非圆信号在任意初始相位下的相干信号估计。仿真结果表明,VC-ESPRIT算法有效地消除信号初始相位对相干信号C-ESPRIT算法的影响,并且在低信噪比下性能明显优于前后向空间平滑ESPRIT。

基于非圆信号特征的实值张量ESPRIT算法

基于最大非圆率非圆信号特点,提出一种实值张量旋转不变子空间(estimation signal parameters via rotational invariance techniques,ESPRIT)算法。首先,通过研究张量与矩阵之间的转化关系,将阵列接收数据矩阵推广到张量空间;然后,利用欧拉公式将阵列接收数据张量转化成余弦与正弦数据张量,根据阵列维数将其分别在各维上加以拼接,并对拼接的实值数据张量做高阶奇异值分解,获取信号子空间;最后,通过构造选择矩阵和进行特征分解,来联合估计阵列各维相位差,实现波达方向估计。实验仿真结果表明,此算法具有良好的分辨力和测角精度。

基于DML-ESPRIT算法的多维参数快速联合估计

将确定性最大似然估计准则的多维参数估计能力与ESPRIT算法的高时效性有机结合,提出了一种二维DOA-功率-频率快速联合估计方法——DML-ESPRIT算法。利用双L阵列的空间特性,通过引入空间锥角,将多维空间搜索问题转换为一维角度估计,并基于确定性最大似然估计准则推导得到了多信源的空间锥角、功率和频率联合估计的数学模型;然后在对子阵进行扩展的基础上,利用TLS-ESPRIT算法对模型进行求解,避免了谱峰搜索问题,实现了多维参数的快速联合估计。实验结果表明,DML-ESPRIT算法在保持高估计精度的同时运行耗时约35 ms,具有较好的工程应用前景。

基于矩阵重构的非圆信号ESPRIT算法

在信号源为非圆信号的情况下,提出一种基于矩阵重构的ESPRIT波达方向估计方法。根据非圆信号为实值信号的特点,首先通过对接收数据矩阵进行共轭重排,构造多个具有旋转不变关系的子阵;为抑制噪声对算法的影响,对接收数据矩阵进行延迟处理,并构造其与各子阵之间的协方差矩阵;最后利用ESPRIT算法的原理实现信号波达方向的估计。仿真结果表明:在相同的信噪比和快拍数条件下,算法的正确分辨概率和测角精度均优于ESPRIT算法,并且在信号入射角度间隔较小时也具有良好的分辨性能。