基于稀疏阵列的电磁矢量传感器多输入多输出雷达高分辨角度和极化参数联合估计

针对双基地电磁矢量传感器多输人多输出(electromagnetic vector sensors multiple-input multipleoutput,EMVS-MIMO)雷达参数估计精度以及角度参数配对问题,通过设计一种新的稀疏阵列和采用自动参数配对算法来实现高分辨的角度参数和极化参数联合估计.首先,通过设计稀疏的发射阵列和接收阵列来实现对EMVS-MIMO雷达阵列孔径的扩展;然后,提出平行因子-三线性分解算法对接收数据的三阶张量模型进行求解.所提出的平行因子-三线性分解算法能够实现二维发射角、二维接收角、极化相位角和极化相位差的联合参数自动配对;且针对估计得到的发射导向矢量矩阵和接收导向矢量矩阵,根据旋转不变特性可以实现高精度的发射俯仰角和接收俯仰角测量.在得到精确的发射俯仰角和接收俯仰角之后,相应的发射和接收方位角、极化角和极化相位差可以通过矢量叉积算法来进行估计.相比于现有算法,所提出的算法能够避免高维数据奇异值分解以及额外的参数配对过程;且通过稀疏阵列设计,角度参数估计精度能够进一步地提升,仿真结果表明所提出的算法具有优良的角度参数估计性能.     

双基地多输入多输出虚拟阵列的稳健低旁瓣波束优化技术

双基地多输入多输出(MIMO)系统需要对目标的波达角和波离角进行二维估计,针对高分辨算法中阵列协方差矩阵处理运算量大以及估计性能对阵列流形失配敏感的缺陷,提出了一种基于二阶锥规划的抗阵列流形失配的双基地MIMO虚拟阵列波束优化算法.该方法利用MIMO的波形分集技术与双基地的目标定位解算,通过波达角和波离角在双基地定位椭圆上的对应关系,将双基地MIMO的二维合成方向矢量转化为一维的虚拟阵列流形,并证明了双基地MIMO虚拟阵列的波束图等效为发射波束图在接收阵角度域上的响应和接收波束图的合成.在优化波束图旁瓣的同时,该算法兼顾了固定方向上的相干干扰抑制,并提高了双基地MIMO虚拟阵列波束优化抗阵列流形失配的能力.通过波束图和方位谱优化的仿真分析和水池试验,验证了算法的有效性.     

机载极化阵列多输入多输出雷达极化空时自适应处理性能分析

为进一步提升机载多输入多输出(MIMO)雷达空时自适应处理(STAP)的杂波抑制与目标检测性能,本文提出基于极化阵列MIMO雷达的极化空时自适应处理(PSTAP)方法.首先,将新型的极化阵列应用于机载MIMO雷达,建立了机载极化阵列MIMO雷达极化空时自适应处理的信号模型.然后,基于分辨格思想,将杂波影响等效为与杂波自由度相关的独立杂波点源的形式,得到极化阵列MIMO雷达极化空时自适应处理协方差矩阵的等价表示.进而,结合上述等价协方差矩阵,对极化阵列MIMO雷达极化空时自适应处理的输出信杂噪比(SCNR)性能进行了推导分析,讨论了其中极化、空、时匹配系数的影响.理论分析表明,通过利用附加的极化域信息,极化阵列MIMO雷达极化空时自适应处理相比于传统MIMO-STAP能够有效提升杂波抑制性能,更有利于慢速运动目标检测,并且目标与杂波极化参数差别越大,输出SCNR的性能改善效果越明显.仿真结果验证了本文所提极化阵列MIMO雷达极化空时自适应处理方法的有效性与优越性.     

一种基于声矢量传感器阵的宽带源二维波达方向估计算法

提出一种基于声矢量传感器阵的宽带源二维波达方向估计算法,在宽带相干源条件下实现了二维波达方向估计参数的自动配对。克服了通常声矢量传感器阵波达方向估计中存在的谱峰搜索和参数配对问题。分析表明:该算法能够可靠判定目标源的个数,具有较高的估计精度;不受目标波达方向角度间存在兼并(入射源含有相同的方位角或俯仰角)的影响;当存在阵列误差时,算法的稳健性好。     

MIMO声呐的双尺度旋转不变子空间波达方向估计*

为了提高单基地多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)声呐阵列的波达方向(Direction of arrival, DOA)估计性能,提出了双尺度旋转不变子空间(Dual-Resolution Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques, DR-ESPRIT)算法。结合MIMO阵列虚拟阵列的结构特征,首先利用ESPRIT算法通过各条虚拟线阵内、基线间距不大于半波长的子阵间的旋转不变关系得到无模糊的粗估计结果,之后利用虚拟线阵间、基线较长的子阵间的旋转不变关系得到一组有模糊的精估计结果。参考粗估计结果对精估计结果进行解模糊,最终得到高精度无模糊的角度估计结果。为了降低运算复杂度,利用该思路对降维ESPRIT算法也进行改进,提出了双尺度降维ESPRIT算法。仿真试验首先验证了与传统算法相比,双尺度类DOA估计算法能够有效提高角度估计精度。此外,还分析了MIMO声呐阵列的发射、接收阵元的幅相扰动误差对算法角度估计性能的影响。     

电磁介质的极化和磁化

采用矢量分析方法,我们建立了电磁介质极化和磁化的一般理论,恰当地定义了可以描述任意束缚电荷和束缚电流分布的极化强度矢量和磁化强度矢量.无需借助电偶极子模型和分子环流模型,仍然可以推导束缚电荷和束缚电流分布与极化强度矢量和磁化强度矢量的定量关系.在宏观电磁理论中,分子环流模型和磁偶极子模型具有同等的地位,它们都可以诠释自旋磁矩的磁效应.     

多天线信道空间衰落相关性近似算法及其复杂性研究

信道空间衰落相关性(SFC)主要取决于波达信号的功率方位谱(PAS)和多天线阵列收发模式.深入研究了移动通信系统中多天线阵列SFC近似计算法及其复杂性.首先导出在典型PAS为均匀分布、高斯分布以及拉普拉斯分布下的SFC函数的闭合表达式.再研究在波达信号PAS小角度扩展时的近似计算法,建立多输入多输出(MIMO)多天线接收信道模型,深入分析所选择的天线阵列和电波传播参数对MIMO系统信道容量的影响.通过理论计算和仿真实验得出近似计算法在特定条件下具有很好的拟合度,定量分析了近似计算法在对MIMO多天线系统分析时的适用性和计算效率.该算法能极大地减低理论计算复杂性,提高分析和仿真MIMO多天线系统的效率.     

对称旋转不变相干分布式非圆信号二维波达方向估计

在相干分布式非圆信号二维波达方向估计中,利用信号非圆特性可提升估计精度,但现有的低复杂度算法利用泰勒级数近似建立的旋转不变关系会引入额外误差.针对该问题,考虑中心对称的三维立体线阵,提出了一种基于对称旋转不变关系的二维波达方向估计算法.算法首先利用信号非圆特性建立了扩展阵列模型;然后证明了对于任意的中心对称阵列,相干分布源的确定性角信号分布函数矢量具有对称特性,利用此特性在三维立体线阵的三个子阵中分别建立了扩展广义方向矢量的对称旋转不变关系;基于此,通过无须搜索的多项式求根方式分别得到中心方位角和俯仰角估计;最后利用整个阵列广义方向矢量的对称旋转不变关系构造代价函数实现了参数匹配.理论分析和仿真实验表明,相比于现有的低复杂度算法,所提算法避免了泰勒级数近似引入的额外误差,以较小的复杂度代价获得了性能的较大提升.同时,所提算法能够实现三维空间全方位的角度估计.     

基于多重信号分类法的一种声矢量阵方位估计算法

为了提高声矢量阵高分辨方位估计的性能,文中提出了一种矢量阵MUSIC方位估计算法.该算法先构造声矢量阵声压和振速组合输出的互协方差矩阵,然后进行MUSIC方位估计.理论分析和计算机仿真表明,文中算法比传统声矢量阵MUSIC方位估计算法有更好的双目标分辨能力和弱目标方位估计能力,湖试结果也表明文中算法有更好的目标方位估计性能.该算法基于矢量传感器声压和振速的相干性原理,充分利用声压振速组合指向性抗干扰能力,可以更好地抑制各向同性干扰,提高阵列的处理增益,从而有更好的方位估计性能.     

声矢量圆阵相位模态域目标方位估计

为了实现矢量传感器在圆阵阵型下的应用,文中提出了一种适合于声矢量圆阵的目标方位估计算法。该算法首先将声矢量圆阵阵元域信号分解为一系列相互正交的相位模态,在相位模态域构造声压和质点振速的互协方差矩阵,然后进行MUSIC方位估计.理论分析和仿真结果表明,文中算法比相同阵型的声压阵MUSIC方位估计算法具有更好的噪声抑制能力、方位估计性能以及多目标分辨能力,试验结果也表明本文算法具有更好的噪声抑制能力以及更好的目标方位估计性能。该算法实现了声压和质点振速的相干处理,充分利用了声矢量传感器的平均声强抗噪原理,具有较强的抗各向同性噪声能力,并可以将子空间类DOA(Direction of Arrival)估计算法和相位模态域阵列信号处理技术有机结合起来,实现了声矢量传感器在圆阵阵型条件下的高分辨DOA估计。      

A PARAFAC estimator for MIMO radar under direction-dependent mutual coupling

Among the various research branches in multiple-input multiple-output (MIMO) radar, Direction finding is an interesting topic and has attracted extensive concerns. However, many previous strategies are only effective to deal with scenarios without model error, such as well-calibrated sensor array, which is unrealistic in practice. This paper revisits the direction finding issue in a bistatic MIMO radar, in which the direction-dependent mutual coupling (MC) effect in both the transmitting array and the receiving array are considered. An estimator based on parallel factor (PARAFAC) decomposition is introduced. Benefit from the fact that the multidimensional structure of the tensor measurement can be explored, the proposed PARAFAC estimator can offer closed-form solution to direction finding without additional pairing calculation, so it is much more accurate and efficient than the state-of-the-art spectrum search method and the rotational invariance algorithm. The improved PARAFAC approach is mathematically analyzed in detail, Several computer trials are carried out to show the theoretical advantages.     

单矢量水听器估计目标方位的方法与实验

为评估基于单矢量水听器的方位估计能力,在黄海海域对矢量水听器进行实验。矢量水听器吊放于接收船尾部,采用平均声强器和复声强器方位估计方法,并提出以概率密度值最大的方位角作为目标方位估计值的具体处理准则,对恒定方向、匀速行驶的目标船方位进行估计,并求出两种方法的方位估计误差。结果表明,水听器布放深度10 m时,对正横距离为0.42 km的航速10 kn的目标船,平均声强器方法的水平方位角估计误差18°,极角估计误差为5°,可以在离目标船最远1.17 km处估计其方位;复声强法的水平方位角估计误差为13°,极角估计误差为8°,可以在离目标船最远2.35 km处估计其方位。在有接收船的噪声干扰情况下,复声强器比平均声强器方法估计的方位更准确,可以对更远处的噪声源进行方位估计。     

Cooperative vehicle localization method based on coprime polarized MIMO systems for internet-of-vehicles

Vehicle position awareness is a kernel technique for the Internet-of-Vehicles (IOV). In this paper, we develop a novel vehicle localization framework, the core of which is to measure the two-dimensional (2D) angle-of-arrival (AOA) of the vehicle via coprime polarized multiple-input multiple-output (MIMO) systems. The transmitting polarized array emit mutual orthogonal training waveforms, and the receiving array pick up the waveforms via matched filters. A parallel factor (PARAFAC) decomposition algorithm is carried out, which first obtains the ambiguous elevation angles corresponding to the transmit array and receive array, and then it estimates the unambiguous elevation angles via the coprime characteristic of the arrays. Thereafter, it achieves the azimuth angles via the vector cross-product technique. Finally, the vehicle position is calculated via the relationship between the MIMO system and the vehicle. The proposed framework is suitable for anonymous vehicle. Numerical results are provided to show the effectiveness of the proposed framework.     

单基地多输入多输出声呐的方位分辨力

为了研究波形分集和发射子阵对多输入多输出(multiple-input multiple-output:MIMO)声呐方位分辨力的影响,建立了同时适用于MIMO声呐和传统有源声呐的远场和近场波束图推导模型,证明了这两种声呐具有相同的方位分辨力。首先,将MIMO声呐发射阵划分为子阵无重合与子阵有重合两种情况,并对传统有源声呐的发射阵也进行相同的划分。据此,推导出两者的远场和近场阵列流型向量均可表示为发射与接收阵列流型向量的直积。接着,利用阵列流型向量的一致性证明了波束图(远场和近场)的一致性。进一步地,证明了发射子阵有重合的情况等效于对发射阵列进行幅度加权(发射阵列中间部分的阵元权值大于两端部分的阵元权值),其可获得更低的波束图旁瓣级但不能提高方位分辨力。理论分析与仿真结果表明:MIMO声呐的有效孔径等于发射与接收联合孔径,其方位分辨力由发射与接收阵列结构所决定,波形分集和发射子阵并未带来更高的方位分辨力。      

单矢量水听器方位估计的柱状图方法

单矢量水听器可以估计目标方位,矢量水听器信号处理中用到的平均声强器的处理方法能很好地抗各向同性的非相干干扰,但不能抗相干干扰.文中提出了一种新的单矢量水听器方位估计方法柱状图方位估计法,介绍了该方法的原理;对宽带信号中含强线谱相干干扰的情况进行了计算机仿真,结果表明该方法在强线谱相干干扰下能有效检测目标、估计目标方位;海试结果验证了该方法抗强线谱相干干扰的有效性.     

密布式多输入多输出声呐阵列目标波达方向估计

针对低信噪比条件下多输入多输出声呐受对称噪声分量影响导致测向性能降低的情况,提出了一种基于协方差矩阵重构方法的波达方向估计算法。首先,将噪声场分为对称噪声和非对称噪声两部分,利用协方差矩阵虚部与对称信号无关的性质,去掉协方差矩阵的实部来降低对称噪声对目标波达方向估计精度的影响,采用降维转换方法和矩阵虚部置换原理重构协方差矩阵的实部,避免了双频谱的干扰。然后利用Toeplitz方法对重构的协方差矩阵进行解相干修正,通过奇异值分解获得噪声子空间,最后对目标的波达方向进行估计,可实现微弱信号的准确测向。理论分析和实验结果表明,该方法明显抑制了对称噪声,提高了目标的波达方向估计性能,具有运算速度快、自由度高和目标分辨力强的特点。      

基于折线形手征负折射介质结构的设计与仿真

分别设计和仿真了一种新型的工作在微波段和光波段的折线形手征介质结构.利用仿真得到的透射系数和反射系数反演计算了该结构的旋光角、椭偏度、相对介电常数、相对磁导率、手征参数以及折射率等参数.结果表明该结构在这两种波段下都显示出极大的旋光角和椭偏度,且因具有大的手征参数,而不再需要介电常数和磁导率同时为负就可实现左旋圆极化波(LCP)和右旋圆极化波(RCP)的负折射率. 关键词： 手征介质 旋光角 椭偏度 负折射率     

The exact behavior of electromagnetic Faraday rotation in crossing a gravitational sandwich wave in general relativity

We have analyzed the exact behavior of the polarization vector of a linearly polarized electromagnetic shock wave upon crossing a gravitational sandwich wave, by using Einstein's theory of general relativity. The Faraday rotation in the polarization vector of the electromagnetic field is induced in this nonlinear process. We show that the Faraday's angle highly depends on the electromagnetic parameter, gravitational parameter and the width of the gravitational sandwich wave.