基于长电偶极子和大磁圆环的新型电磁矢量传感器双基地多输入多输出雷达角度和极化参数联合估计

针对常规双基地电磁矢量传感器多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)雷达中短电偶极子(L/λ<0.1)和小磁环(2π(R/λ)<0.1)辐射效率不足问题,本文根据实际应用中电磁矢量传感器的有效长度来设计新型的发射电磁矢量传感器阵列和接收电磁矢量传感器阵列.首先,通过平行因子算法来实现对双基地MIMO雷达阵列接收数据空时特性的充分利用.这种处理过程能够实现发射俯仰角和接收俯仰角的自动参数配对.然后,针对归一化坡印亭矢量估计器在长电偶极子和大磁圆环约束下无法实现角度和极化参数有效测量的问题,对于利用平行因子算法得到的发射和接收加载矩阵采用新的盲估计算法来实现对角度参数和极化参数的高精度估计.所提出的盲估计算法在不需要电偶极子长度和磁环周长的先验信息的情况下能够有效地实现发射四维参数和接收四维参数的精确估计,且该算法估计得到的八维参数满足自动参数配对特性.最后,详细推导了长电偶极子和大磁圆环约束下双基地MIMO雷达中角度和极化参数估计性能的克拉美罗界.仿真实验表明,对于实际中长电偶极子和大磁圆环组成的新型电磁矢量传感器,本文所提算法具有良好的参数估计性能.通过理论分析和仿真实验结果可以发现,本文的研究工作能够进一步促进电磁矢量传感器在双基地MIMO雷达中的应用.     

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。     

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.     

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.     

基于加权最小二乘估计的双基地声呐定位算法研究

依据T/R-R型双基地声呐的工作特点,提出了基于加权最小二乘(WLS)估计的双基地声呐定位算法,通过数值仿真,研究了不同基线长度下该算法的定位精度,给出了WLS算法定位精度的几何分布。结果表明,运用该算法对水下目标进行定位,比单纯基于波达时间(TOL)的定位方法,双基地系统可以获得更高的定位精度。     

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。     

阵列指向性二次型约束稳健波束形成算法

提出了一种基于阵列指向性二次型约束的优化算法,以提高最小方差无畸变响应(MVDR)波束形成对方向矢量的稳健性。通过控制阵列波束指向附近的小区域的自适应波束图与期望波束图的加权平方误差,使波束主瓣区域内的信号畸变最小,同时保持了对约束区间外的干扰信号的抑制能力。数值结果表明:在理想阵形和阵形畸变情况下,无方位失配时,利用本文算法的阵列输出信号与干扰噪声比(SINR)与新近出现的球面约束稳健Capon方法相当,而存在方位失配时,本文算法均优于后者。     

基于自适应加权约束最小二乘法的麦克风阵列稳健频率不变波束形成算法

为了解决麦克风阵列通道失配时波束形成算法的稳健性问题, 提出一种基于自适应加权约束最小二乘法的麦克风阵列稳健频率不变波束形成算法. 该算法在分析无通道失配和通道失配时阵列模型特点基础上, 深入研究了通道失配时约束最小二乘频率不变波束形成算法存在的问题及其产生的原因; 将麦克风特性的概率密度函数作为稳健因子加入到约束最小二乘频率不变波束形成算法后, 其频率不变性的稳健性得到了一定的提高, 但稳健性仍较差. 为了进一步提高约束最小二乘法频率不变波束形成算法的稳键性, 通过定义代价函数中控制频率不变性的动态加权系数来调节旁瓣频谱能量, 大大提高了频率不变波束形成算法的稳键性, 将频率不变的频带范围内同一到达角度上不同频率所形成的阵列响应的最大值与最小值之比定义为波动误差, 并作为比较本文算法与约束最小二乘稳健波束形成算法和minmax稳健波束形成算法在通道失配时频率不变性稳键性的评价指标. 算法实例验证结果表明, 在麦克风阵列通道失配时, 本文算法的波动误差最小、频率不变波束形成稳健性最好, 而且适用于任意结构的阵列.     

基于FPGA的DBF多波束中频接收系统的设计与实现

数字波束形成(DBF)阵列能够充分利用阵列天线所获取的空间信息,通过信号处理技术使波束获得超分辨率和低旁瓣的性能,它由天线阵元、射频下变频模块、AD采样、中频接收系统及上位机控制器组成。对中频接收系统进行数字波束形成的具体方案进行讨论,对多路接收和AD量化一致性造成的各通道间失配提出了幅相校正的解决方案,详细分析了研制中的关键技术。实验结果表明所设计的DBF多波束中频接收系统可有效实现通道间失配的校正,并实现精确的波束赋形功能。     

前视声呐圆弧接收阵列结构优化设计

针对前视声呐线阵波束形成各向同性较差及半圆阵有效孔径受限的问题,提出了一种优化的圆弧接收阵列结构设计方法。根据不同的成像开角,设计圆弧接收阵圆心角使全部阵元参与所有来波方向的波束形成。建立圆弧接收阵的远近场聚焦模型,并推导圆弧接收阵的指向性函数,根据边界波束栅瓣阈值条件计算具有最佳波束性能的圆弧接收阵半径。对圆弧阵、线阵及半圆阵在不同扇区开角下的波束性能及扫查开角120°、纵深100 m的仿真图像对比表明,在成像开角为90°到130°时,圆弧接收阵主瓣性能提升了8%,边界波束栅瓣级优化了4%,交叉向分辨深度相对线阵与半圆阵分别增加了20 m和45 m,同时参数存储量仅为线阵的2.7%。该阵列兼具有效孔径大、波束各向同性的优点,能有效提高前视声呐系统探测性能,并降低算法实现难度。      

Optimization of transmitting beam patterns of a conformal transducer array

A method is presented to calculate the driving-voltage weighting vector of a conformal array of underwater acoustic transmitting transducers to obtain a low-sidelobe beam pattern based on the measured receiving array manifold. The relationship among three quantities is given, which are, respectively, the radiated acoustic field, the measured receiving array manifold matrix and the driving-voltage weighting vector of the transducer array. Then, the driving-voltage weighting vector of the array is calculated using the optimization method to obtain a low-sidelobe transmitting beam pattern. At the frequency of 12.5 kHz, the receiving array manifold matrix of a 27-element conformal array is measured in an anechoic water tank. The driving-voltage weighting vector of the array is calculated using the proposed method. In addition, the computer simulation and experiments are carried out. The results agree well and show that the proposed method can obtain a low-sidelobe transmitting beam pattern and at the same time provide the largest amplitude of pressure in the axial direction when the maximum amplitude of the driving voltages of the array elements keeps unchanged.     

基于稀疏信号重构的阵元位置误差校正方法

阵元位置误差的存在会严重影响水听器阵列的测向性能,为此在使用阵列之前需对该误差进行校正。针对这一需求,提出了一种对任意阵型适用的高精度阵元位置有源校正方法。结合远场阵列模型以及位置误差"有界"的特点,基于压缩感知理论,将阵元位置估计转化为对稀疏信号的重构过程,建立了阵元位置误差模型,构造了该模型下凸优化函数,并采用l₁-SVD(Singular Value Decomposition,SVD)方法进行求解,同时给出了物理解释和算法实施步骤。计算机仿真表明基于稀疏信号重构的校正方法性能明显高于子空间拟合算法,且性能接近相应克拉美罗下界,对于校正源方位误差有较强的容错能力,不受制于微小误差的假设以及初值的选取。该方法是一种可对阵列中的部分或全部阵元进行校正的高精度、稳健的有源校正算法。      

低复杂度的MIMO声呐协方差矩阵重构方法*

多输入多输出声纳在对目标进行测向时会产生复杂的运算量,从而降低算法的测向效率。针对这一问题,提出了一种基于降维变换方法的低复杂度协方差矩阵重构方法。该方法能够抑制噪声,提高目标侧向性能。首先利用降维变换方法对接收信号进行波束形成,获得低维度的协方差矩阵,再对矩阵进行Toeplitz处理,抑制矩阵的相干性。所得到的新的协方差矩阵,通过特征分解获得噪声子空间和信号子空间,利用MUSIC方法进行测向。为了进一步降低运算复杂度,利用阵型所满足的旋转不变性,可以采用ESPRIT算法对目标进行波达方向估计。理论分析和实验结果表明,该方法有效降低了运算复杂度,提高了算法的测向性能。在有限快拍数的情况下,与传统测向方法相比,具有运算速度快,目标分辨力强的特点。     

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.     

Determination of the target strength of a scatterer with the use of surface reverberation

Results of measuring the target strength of a scatterer by using the data on the sound propagation and surface reverberation in the basin are presented. The proposed technique implies the use of a receiving antenna array with a narrow directivity pattern and a bistatic scheme of location.     

Optimal design of FIR beamformer with frequency invariant patterns

Two approaches to the optimal design of FIR beamformers with frequency invariant patterns using second-order cone programming (SOCP) are proposed. The first approach is a two-step method, which is implemented via separately optimal array pattern synthesis and optimal FIR filters design. The array weights for each frequency bin within the working frequency band are designed to insure that the array patterns approximate the reference ones. And the FIR filter corresponding to each sensor is designed to insure that the frequency responses approximate the array weights. The second approach is a direct method, in which the beam response is expressed as a linear function of FIR filter tap weights and the filters are designed by jointly optimizing the spatial and frequency responses to achieve the desired array patterns. All the optimal design problems (array pattern synthesis, FIR filter design and joint optimization) are formulated as the SOCP, which can be solved efficiently using the well-developed interior-point methods. Results of computer simulations and lake experiment for a twelve-element semicircular array confirm satisfactory performance of the two approaches proposed in this paper.     

旁瓣约束下期望主瓣幅度响应迭代波束设计

研究了旁瓣约束下的期望主瓣幅度逼近问题,其包含双边绝对值不等式结构,为非凸波束设计问题。针对传统的多约束优化算法难以处理非凸结构,提出了两种迭代算法。一种对原优化问题作局域线性近似,将非凸约束转换为仿射约束,进而迭代局部二阶锥规划问题求解原问题。另一种通过引入辅助变量构建增广拉格朗日函数,将加权向量与各约束解耦合,交替迭代求解关于原变量、主瓣辅助变量与旁瓣辅助变量的三个子优化问题以给出初始非凸问题的解。针对子优化问题,通过灵活运用拉格朗日乘子技术构建了低复杂度求解方案。采用仿真和实测阵列流形验证设计效果,结果表明,所提两种迭代算法可实现主瓣幅度逼近,合成平顶波束图,且对阵型无依赖性。交替迭代法耗时显著低于迭代二阶锥规划法。      

Comparative analysis of single-channel direction finding algorithms for automotive applications at 2400 MHz in a complex reflecting environment

This paper presents an amplitude-based single-channel direction finding system for automotive applications and compares its performance against two different phase-based single-channel direction finding algorithms in a complex reflecting environment (parking garage) at 2400 MHz. All three direction finding algorithms utilize a multi-element receiving antenna array placed at two locations on a vehicle. The received complex electric fields at each antenna element within the receiving antenna array are used as inputs to the three direction finding algorithms, resulting in a direction of arrival estimate. The results from this research provide insightful information on the performance of various direction finding algorithms as a function of complex reflecting environment, transmitter height, receiving antenna array location, number of receiving antenna elements and pass rate acceptance criteria.     

基于矢量水听器阵列空域预滤波处理的多重信号分类算法研究

矢量水听器能同时拾取声压和振速信息,在相同的信噪比、阵元数及阵列孔径下,矢量阵定向性能优于声压阵列。目前,以多重信号分类算法(Multiple signal classification,MUSIC)为代表的高分辨定向算法已经广泛应用于矢量水听器阵列中。但是随着信噪比降低、信号源方位间隔减小,传统MUSIC算法定向精度及分辨概率显著下降。本文采用最小二乘法设计适用于矢量水听器水平阵列的矩阵空域滤波器,用于阵列数据的空间滤波预处理,可以对阻带扇面噪声进行有效抑制。由滤波后的数据协方差矩阵可以得到新的噪声子空间,在传统MUSIC算法基础上修正通带扇面内阵列流型的畸变后即可得到滤波后MUSIC算法的方位谱。仿真结果表明,当信噪比较低时,改进算法有效提高了通带扇面内目标方位分辨性能。最后本文对四基元矢量水平阵列海试数据进行了处理,改进算法对窄带信号定向较常规算法-3 dB束宽减小了13°,旁瓣级降低约8 dB。对有一定带宽的行船辐射噪声定向处理得到了更加精确的航迹图,海试数据处理结果证明了该算法的可行性和有效性。