极化敏感阵列及其应用研究

与普通阵列相比,极化敏感阵列由于利用了极化信息,不仅能完成空域信号的处理,还可完成极化域信号的处理.因此,极化敏感阵列在抗干扰能力、信号检测能力、分辨率、极化多址能力等方面都有很大的优势.针对极化敏感阵列的理论优势作了说明,对其在信号处理和信号检测方面的应用作了详细的阐述.从中可以看出,极化敏感阵列具有更加广阔的应用前景.     

极化敏感阵列滤波性能分析:完全极化情形

本文研究了完全极化情形下极化敏感阵列滤波性能.期望信号和干扰信号来自任意方向,并且任意极化,推导获得阵列最大输出信号干扰噪声比SINR,它是空间匹配系数和极化匹配系数的函数.与普通阵列相比较,极化敏感阵列不仅可以在空域滤波,而且可以在极化域滤波.当干扰和期望信号到达角差别较大时,阵列通过调整方向特性抑制干扰、增强信号;当干扰信号和期望信号到达角接近时,仍然可以利用它们极化状态的差异提高SINR.对于干扰方来讲,要想获得较好的干扰效果,干扰信号必须要和期望信号具有相同的到达角和极化状态.具体的算例结果验证了理论分析的正确性.     

极化敏感阵列信号检测:部分极化情形

首次深入研究了基于极化敏感阵列的部分极化信号检测问题.建立了部分极化信号检测模型;在高斯分布假设条件下,利用矩阵特征分解求得似然比统计检验量,并给出了最优检测器的结构框图;推导求得统计检验量的概率密度函数,根据N-P准则求得检测器的检测性能;进一步利用上述理论结果分析了结构噪声背景下检测器的检测性能,分析了信号极化度、干扰强度、干扰极化度以及干扰到达角等因素对检测器检测性能的影响.     

极化敏感阵列斜投影滤波性能分析

该文研究了极化敏感阵列采用斜投影滤波和正交投影滤波的输出信干噪比(SINR)特性。推导获得了斜投影滤波与正交投影滤波在理想情况和存在阵列误差时的输出SINR 计算式:理想情况下输出SINR 是信噪比(SNR)、目标与干扰的空域和极化域匹配系数的函数;存在阵列误差情况时输出SINR 受信噪比,干噪比(INR)、目标与干扰的空域-极化域匹配系数及误差扰动量共同影响。分析表明,相比正交投影滤波而言,斜投影滤波的输出SINR没有改善,也不能提高误差稳健性,它们均低于最优输出SINR;正交投影与斜投影输出SINR 相同的成因并不一样,正交投影滤波改变了目标的幅相特性,滤波后目标有损失;斜投影滤波改变了输出噪声的空域-极化域特性,放大了输出噪声的功率。最后通过仿真实验验证了理论分析的正确性。      

极化敏感阵列滤波性能分析:相关干扰情形

研究了相关干扰条件下的极化敏感阵列滤波性能。建立了干扰条件下信号接收模型；利用最小均方误差(MMSE)准则求得相关干扰条件下阵列最优加权矢量和输出最小均方误差；特别考虑了单个相关干扰情况，得出阵列最优加权矢量和输出最小均方误差的具体表达式；通过具体算例分析了相关条件下复相关系数、干扰到达角以及干扰极化状态对滤波性能的影响，并得出了有意义的结论。     

极化自适应抗干扰研究

本文应用ＬＭＳ算法，对极化自适应抗干的性能进行了分析，在推导了ＳＩＮＲ公式之后，进行了数值计算和仿真模拟，结果表明，除了个别特殊情况下，极化自适应抗干扰有明显效果。     

极化技术在雷达抗干扰中的应用

极化技术在雷达抗干扰中得到了广泛的应用，已成为雷达抗干扰的一种有效的技术手段。目前极化技术在雷达中的应用是一个研究热点，各种新的方法和理论不断出现。本文重点讨论了双通道雷达系统中的一些极化关键技术，提出了一种极化雷达的实现方案。     

阵列互耦对极化敏感阵列滤波性能的影响

在阵列互耦条件下,给出了极化敏感阵列接收信号模型;并在形式上把互耦误差分解为正交阵元接收因子误差和阵列接收因子误差,分别代表了阵列接收信号极化信息误差和空间信息误差.给出互耦条件下,信号、干扰空间匹配系数、极化匹配系数和最大SINR的数学表达式.在单干扰源情况下,分析了阵列互耦对极化敏感阵列滤波性能的影响.     

基于特征空间的极化敏感阵列滤波分析

为了提高极化敏感阵列的滤波性能,提出将基于特征空间的滤波方法和多线性约束最小方差波束形成准则联合应用到极化敏感阵列滤波中。首先给出了系统模型,然后介绍了基于特征空间的滤波方法,并进一步分别讨论了存在导数约束和零点约束的条件下不同的滤波方法,在此基础上对比分析了不同条件下的滤波性能。计算机仿真结果表明,文中方法具有比传统极化敏感阵列滤波更高的输出信干噪比,具有对阵列指向误差不敏感的特性,而且可以灵活地选择保存或不保存约束,同时也优于传统标量阵列的滤波性能。     

雷达极化抗干扰技术进展

雷达极化抗干扰的本质是利用干扰与目标在极化域的差异,减弱或消除干扰对雷达探测的影响。极化抗干扰已经在主瓣干扰抑制、有源假目标鉴别、角度诱偏干扰对抗等抗干扰难题中显现出独特的作用。随着电子对抗水平的升级,目标与干扰间的差异呈现出细微化的特点,亟需进一步探索雷达抗干扰新技术,以充分挖掘和联合利用包括极化在内的各种差异。文章从发展历史、技术手段、典型应用等方面介绍了雷达极化抗干扰技术的研究进展情况。     

极化阵列天线的性能优势与应用前景

极化阵列是一种能够获取电磁信号极化信息的新型阵列,其阵元的输出为矢量,完备的电磁信息为阵列性能的提高奠定了物理基础。和普通阵列相比,极化阵列具有较强的抗干扰能力、稳健的检测能力、较高的分辨能力以及极化多址能力等优越的系统性能。在雷达、通信、导航、电子战等领域具有广泛的应用前景。     

稀疏极化敏感阵列的波达方向和极化参数联合估计

该文采用稀疏分布极化敏感阵列(SD-PSA),研究了多目标波达方向(DOA)和极化参数的估计问题。首先建立稀疏极化敏感阵列信号模型;然后利用阵列的空间旋转不变性运用ESPRIT算法得出信号的高精度周期性模糊多值DOA估计;同时利用子阵列导向矢量之间的关系得出信号的极化信息和DOA的无模糊粗估计;最后利用DOA粗估计值解模糊,得到信号的高精度无模糊DOA估计。该文所提阵列的阵元间距大于半个波长距离,扩展了阵列2维物理孔径,一定程度上降低了阵元间的互耦影响,相应的信号DOA估计精度大大提高。仿真实验结果验证了该算法对信号DOA和极化参数估计的有效性。     

一种改进的极化敏感阵列解相干算法

在相干信号源情形下,常用的极化敏感阵列信号处理方法(如参数估计、波束形成等)会出现性能下降甚至失效的现象。该文在极化平滑算法的基础上提出一种改进的解相干算法,通过对各子相关矩阵选择适当的加权系数,使平滑之后的相关矩阵具有Toeplitz的形式,进而消除信号之间的相干性。该文推导了最优加权系数的表达式及最大解相干信号个数,并利用加权平滑之后的相关矩阵完成了参数估计和波束形成。计算机仿真结果表明改进的方法具有比常规极化平滑算法更优越的性能,且适用于非均匀噪声和相干噪声的情况。     

BSBL-Based DOA and Polarization Estimation with Linear Spatially Separated Polarization Sensitive Array

Wireless Personal Communications - The problem of multiple incident signals’ direction of arrival (DOA) and polarization estimation with linear spatially separated polarization sensitive...     

基于四元数的极化敏感阵列波束形成

四元数信号模型保持了阵元各分量之间固有的正交特性,因而针对极化敏感阵列信号处理基于四元数的方法具有比常规基于复数的长矢量方法更优的性能。将最大信号干扰噪声比准则应用于波束形成求得四元数最优权向量,进而完成了极化敏感阵列的滤波。与长矢量方法相比在具有相同的滤波性能情况下,四元数方法减少了一半的数据存储单元,降低了除法计算复杂度,从而提高了算法的处理速度。同时四元数的四维超复数正交结构提高了阵列对指向误差的稳健特性,计算机仿真结果验证了文中方法的有效性。