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.     

基于L型延迟阵列调制宽带转换器的信号载频和二维到达角联合估计

针对现有的基于欠采样的频率和二维到达角的联合估计存在结构复杂问题,本文提出了一种基于调制宽带转换器技术的L型延迟阵列接收结构.利用延迟通道与未延迟通道采样值之间的相位差可直接估计载频,进而计算二维到达角,无需额外的参数配对操作,避免了配对步骤引入的误差和复杂度的提升.并结合所提L型延迟阵列结构的特点构造相关矩阵和三线性模型,提出了两种参数估计算法,一种基于旋转不变子空间算法,计算量小,适用于需要实时处理的场景;另一种基于正则分解技术,鲁棒性较好,适用于信噪比较低的应用场景.仿真实验表明该方法能较好地从欠奈奎斯特样本中估计目标的载频和二维到达角参数.     

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。     

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.     

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.     

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.     

单次空时域并行欠采样下的频率和到达角联合估计

随着应用频段的不断升高,空时域欠采样下的入射信号的频率和到达角的联合估计变得愈加困难.为解决此难题,本文提出了一种基于互素稀疏阵列的联合估计器.首先,结合互素稀疏阵列和闭式中国余数定理,建立了频率估计和到达角估计的理论模型;其次,将频谱校正理论和中国余数定理结合起来,导出了频率估计算法;再次,将相位差校正和中国余数定理结合起来,导出了到达角估计算法.该估计器不仅可降低现有估计器的硬件成本,而且仅需对单次并行采样的快拍做并行处理即可获得联合估计结果,无需对单阵元做多次采样,数据处理效率较高.仿真实验表明,该估计器具有较高的鲁棒性估计精度,因而在雷达、遥感等被动感知领域具有较广阔的应用前景.     

声矢量锥形阵的高阶累积量波达方向估计

为解决信源在较低信噪比情况下的测向分辨率问题,提出阵列可扩展的声矢量锥形阵测向算法。算法基于四阶累积量的阵列扩展和高斯噪声抑制特性,计算声矢量传声器不同输出分量的四阶累积量,使其在三维方向上扩展与原阵型结构相同的虚拟阵,从而构造包含角度信息的旋转不变矩阵进行测向。推导给出了算法的克拉美罗界,理论分析了算法性能受信噪比、采样快拍以及入射声源俯仰角的影响。仿真实验验证了该算法较常规声矢量阵ESPRIT算法有更优的噪声抑制能力及更高分辨的DOA估计性能。      

字典奇异值分解加权压缩感知多径信号参数估计

为提高水声信道多径参数估计的分辨率,提出了一种基于字典奇异值分解的加权压缩感知算法。对于有源声呐,根据发射信号构造字典,对字典进行奇异值分解,利用大特征值对应的特征向量构造信号子空间,然后使用信号子空间对接收信号进行滤波。对滤波结果进行加权压缩感知参数估计,得出最终时延估计结果。仿真实验表明,所提方法能够对水声多径参数进行超分辨估计,适用于任何脉冲信号。湖试处理结果显示,混响背景下该方法也有较好的多径参数估计性能,能够降低接收数据的噪声成分,提高对水声信道的多径时延、个数和幅度的估计精度。      

垂直腔面发射激光器相干耦合阵列二维光束偏转

通过建立数值模型,分析了垂直腔面发射激光器相干耦合阵列单元数量、单元间距、单元间相位差对光束质量及偏转角度的影响.仿真结果表明,单元数量越多,发散角越小;单元间距越小,旁瓣强度越小;单元间相位差越大,偏转角度越大.因此,设计相干阵列时,需要尽量减小单元间距,增大阵列规模,实现单元间大相位差的控制.实验制备了3单元相干耦合阵列,通过分离电极实现了单元注入电流的独立控制以及单元间相位差的控制,最终实现二维方向上的光束操控.     

相干噪声快速去除算法及其在声源定位中的应用

针对相干噪声干扰声源辨识问题,将强跟踪滤波器理论与阵列-信号采集模型相结合,发展了一种快速估计相位变化的算法.算法引入多重次优渐消因子,能够进一步提取相位残差中的有用信息,使输出残差序列处处正交,且该因子能根据噪声相位差变化自动调节.通过仿真对连续相位突变进行跟踪表明,在参数失配条件下该算法实现了相位差的准确估计,且其...     

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。      

一种三维矩阵的奇异值分解算法

提出了一种三维矩阵的奇异值分解算法,该法适合处理具有三维矩阵数据的模式识别和分类模型等领域实际问题,该算法与二维矩阵奇异值分解算法类似,通过求解约束条件极值问题获得,该算法与已有的三线性分解算法比较,相对简单,计算速度快,适合处理数据量大的实际问题,该算法也很容易推广到更高维阵列的光谱数据。     

基于矢量化差分相位的单分布源解耦二维波达方向估计

在分布源(包括相干分布源和非相干分布源)的二维波达方向估计中,均匀圆阵由于可实现全方位测角、具有较高的分辨率,得到了广泛的应用,然而现有的估计算法均需要谱峰搜索和特征值分解,复杂度较高.针对此问题,考虑单个相干分布源或非相干分布源入射两种情况,提出了一种基于矢量化差分相位的解耦二维波达方向快速估计算法.该算法首先基于空间频率近似模型,证明了任意单个分布源入射时,均匀圆阵中不同阵元接收信号间的差分相位均不受角度扩展参数的影响;基于此特性,通过获取差分相位即可实现中心波达角的解耦合;接下来,提取采样协方差矩阵的严格上三角元素相位,即对应于各阵元间的差分相位,并进行矢量化处理,最终将波达方向估计问题转化为一个最小二乘问题,从而直接得到闭式解,避免了谱峰搜索和特征值分解运算,大幅度降低了复杂度.理论分析和仿真实验表明,所提算法具有较高的估计精度,并且无需角信号分布的先验信息,同时具备较低的计算复杂度和硬件复杂度,有利于复杂环境下阵列测向等工程实践.     

三维荧光光谱结合组合算法在环境污染监测中的应用:油种鉴别与定量分析

针对油类污染物成分复杂,光谱重叠难以识别的问题,提出采用三维荧光光谱结合组合算法对油类污染物进行了定性和定量分析。荧光光谱中存在的瑞利散射对三维荧光光谱检测有较大影响,提出了缺损数据修复-主成分分析（MDR-PCA）方法对矿物油三维荧光光谱的瑞利散射进行处理,原理是单个荧光光谱激发发射矩阵符合双线性,可用主成分分析（PCA）法来解析。MDR-PCA法首先将荧光数据中的散射干扰数据全部扣除,之后利用主成分分析（PCA）迭代过程对扣除数据进行重构修复后补全数据。该方法在消除散射干扰的同时充分利用了荧光物质光谱矩阵中的有效信息。利用不同浓度的矿物油的激发-发射荧光光谱构建了三维数据。样品数据来源于柴油、汽油和煤油三种溶质的四氯化碳溶液。常用于三维荧光光谱数据分析的三线性分解算法有平行因子分析（PARAFAC）、交替三线性分解（ATLD）和自加权交替三线性分解算法（SWATLD）等。PARAFAC基于严格意义上的最小二乘原则,具有抗噪声强、模型稳定、微小预期误差等优点,可以实现三维数据阵列的最佳拟合,但该算法收敛速度较慢,对组分数敏感。ATLD算法通过提取对角主元和切尾奇异值求解广义逆,极大提高了收敛速度并降低了对组分数的敏感度,从而实现三线性分解。然而,取对角元时易使ATLD方法对噪声敏感。SWATLD算法既继承了对组分数不敏感、收敛速度快等优点,又降低了噪声水平的影响。但是在抗共线程度方面,SWATLD算法在抵抗共线性程度方面的能力较ATLD略有降低。基于此,论文根据三线性分解算法迭代过程中损失函数的变化,对迭代过程进行划分,提出了三线性迭代方法的组合算法（algorithm combination methodology, ACM）—将ATLD, SWATLD与PARAFAC组合在一起,充分发挥各算法的优点,实现二阶校正算法的优势互补。采用ACM算法对两组分及三组分矿物油样品的三维荧光光谱数据进行解析,并对三种矿物油的回收率进行了计算。柴油的回收率为97.08%,汽油的回收率为97.34%,煤油的回收率为97.25%。解析光谱和回收率表明,ACM算法能够实现油类污染物的种类识别及浓度测量。     

交叉验证多路径匹配追踪水声矢量阵稀疏方位估计

水下运动目标的高分辨DOA估计和目标的左右舷分辨问题一直是水声阵列信号处理中的一个核心问题。矢量阵相比于声压阵具有天然的左右舷分辨能力和更高的处理增益,近年来得到了广泛关注。Capon等一些传统高分辨处理方法存在不能解相干源、需要多快拍处理以及对阵列流行误差敏感等多种问题。针对水声阵列信号处理领域面临的以上问题,利用声呐工作场景中空间目标的稀疏性,本文提出了一种基于交叉验证技术的多路径匹配追踪（Multiplepath Matching Pursuit with Cross Validation,CV-MMP）声矢量阵稀疏DOA估计算法。该算法采用交叉验证技术可以在未知场景中目标个数的条件下实现稀疏DOA的估计,相比于常规的声矢量阵Capon算法而言,可以在小快拍数甚至单快拍数条件下实现多目标的稀疏DOA估计以及高分辨能力。仿真和海试试验数据处理验证了提出的算法的有效性。      

基于哈达玛积扩展子空间的到达时间和波达方向联合估计

在窄带阵列天线正交频分复用系统的到达时间和波达方向联合估计中, 针对阵元数目较少时波达方向估计精度不高, 特别是多径数目大于阵元数目导致的波达方向无法估计问题, 提出一种基于哈达玛积扩展子空间的到达时间和波达方向联合估计算法. 该算法首先利用各阵元上的频域信道估计构成扩展信道频域响应矢量, 然后计算扩展信道频域响应矢量自相关矩阵, 并进行特征值分解得到哈达玛积扩展噪声子空间, 最后构造伪谱函数并进行二维谱峰搜索, 从而实现到达时间和波达方向的联合估计. 仿真结果表明, 与现有算法相比, 在复杂度没有大幅提高的前提下, 该算法的估计结果均方根误差更加接近克拉美罗界, 且到达时间和波达方向估计能够自动配对, 在多径数目大于阵元数目时依然适用.     

三维荧光光谱结合组合算法在环境污染监测中的应用：油种鉴别与定量分析（英文）

针对油类污染物成分复杂,光谱重叠难以识别的问题,提出采用三维荧光光谱结合组合算法对油类污染物进行了定性和定量分析。荧光光谱中存在的瑞利散射对三维荧光光谱检测有较大影响,提出了缺损数据修复-主成分分析(MDR-PCA)方法对矿物油三维荧光光谱的瑞利散射进行处理,原理是单个荧光光谱激发发射矩阵符合双线性,可用主成分分析(PCA)法来解析。MDR-PCA法首先将荧光数据中的散射干扰数据全部扣除,之后利用主成分分析(PCA)迭代过程对扣除数据进行重构修复后补全数据。该方法在消除散射干扰的同时充分利用了荧光物质光谱矩阵中的有效信息。利用不同浓度的矿物油的激发-发射荧光光谱构建了三维数据。样品数据来源于柴油、汽油和煤油三种溶质的四氯化碳溶液。常用于三维荧光光谱数据分析的三线性分解算法有平行因子分析(PARAFAC)、交替三线性分解(ATLD)和自加权交替三线性分解算法(SWATLD)等。PARAFAC基于严格意义上的最小二乘原则,具有抗噪声强、模型稳定、微小预期误差等优点,可以实现三维数据阵列的最佳拟合,但该算法收敛速度较慢,对组分数敏感。ATLD算法通过提取对角主元和切尾奇异值求解广义逆,极大提高了收敛速度并降低了对组分数的敏感度,从而实现三线性分解。然而,取对角元时易使ATLD方法对噪声敏感。SWATLD算法既继承了对组分数不敏感、收敛速度快等优点,又降低了噪声水平的影响。但是在抗共线程度方面, SWATLD算法在抵抗共线性程度方面的能力较ATLD略有降低。基于此,论文根据三线性分解算法迭代过程中损失函数的变化,对迭代过程进行划分,提出了三线性迭代方法的组合算法(algorithm combination methodology, ACM)—将ATLD, SWATLD与PARAFAC组合在一起,充分发挥各算法的优点,实现二阶校正算法的优势互补。采用ACM算法对两组分及三组分矿物油样品的三维荧光光谱数据进行解析,并对三种矿物油的回收率进行了计算。柴油的回收率为97.08%,汽油的回收率为97.34%,煤油的回收率为97.25%。解析光谱和回收率表明, ACM算法能够实现油类污染物的种类识别及浓度测量。     

Weibull分布随机波的瞬态极化统计分析——相同形状参数情形

Weibull分布的雷达极化回波特征由三个分布参数来描述：波的强度、极化椭圆率角以及椭圆倾角.在瞬态极化理论的基础上,推导了三个分布参数的联合概率密度函数,标准Stokes矢量统计分布的联合概率密度函数及其边缘概率密度函数,并通过蒙塔卡罗方法进行了计算机仿真,结果验证了理论推导的正确性.Weibull分布随机极化电磁波瞬态极化统计特性的研究对高分辨条件下雷达目标的检测、识别和跟踪领域都有一定的理论指导意义. 关键词： Weibull分布 极化椭圆参数 标准Stokes矢量 统计     

一种加权稀疏约束稳健Capon波束形成方法

为了克服标准Capon波束形成器旁瓣级高以及存在角度失配时性能急剧下降等缺点, 在稀疏约束Capon波束形成器的基础上, 提出了一种加权稀疏约束Capon波束形成器. 该方法利用波束响应的稀疏分布特性, 在标准Capon波束形成优化模型中加入旁瓣区域波束响应稀疏约束(l₁ 范数约束), 使旁瓣区域波束响应向量中非零元素的个数最小化; 通过阵列采样数据协方差矩阵特征分解得到信号子空间及噪声子空间, 利用信号子空间与噪声子空间的正交特性, 构造加权矩阵对稀疏约束进行加权, 使得稀疏重构时波束响应向量中不同角度对应的元素得到不同程度的约束. 该方法有效地抑制了Capon波束形成器的高旁瓣级, 加深了干扰方位零陷, 提高了阵列输出信干噪比. 由于稀疏约束, 波束响应向主瓣集中, 期望信号方向附近的波束响应都较大, 从而也提高了阵列抗导向矢量角度失配的能力. 数值仿真和水池实验验证了所提方法的有效性.