面阵二维角度估计的RELAX算法

针对常规二维波达方向估计的高分辨算法的运算量大和稳健性差,将基于均匀线阵的RE-LAX算法拓展到均匀面阵中,得到了多快拍二维角度估计的二维RELAX（2-DRELAX）算法。对于常见的单目标存在地面反射多径的情况,将2-DRELAX算法进行简化,提出了一种基于行列合成处理和RELAX算法测角的双迭代方法。该方法由某个初始的二维角度出发,首先进行行列合成处理,将面阵接收的数据矩阵合成为行、列天线接收的数据矢量,然后由RELAX算法分别估计方位角和俯仰角,最后由估计的二维角度更新行列合成因子并进行行列合成,得到更精确的二维角度估计,如此迭代直至得到的二维角度满足给定的精度要求。该方法收敛速度快,无需特征值分解和多维搜索,对相关信号不需要解相关处理,具有较高的测角精度和分辨力。     

分布式相参阵列及其二维高精度方向估计

针对米波雷达波束宽及角分辨率低等问题,该文结合干涉雷达结构与2维方向估计方法,提出一种扩展孔径的分布式相参阵列及其2维方向估计方法。对于分布式孔径带来的测角模糊问题,该方法采用双尺度酉ESPRIT算法解模糊,再利用信号子空间与噪声子空间的渐近正交特性实现方位角与仰角的配对,从而得到高精度的方向估计,有效地扩展了孔径。最后用分段误差法(MIE)分析了分布式阵列2维方向估计的门限效应,并给出了填充系数门限与SNR门限的近似计算方法。仿真结果验证了该文提出的阵列及2维方向估计算法的有效性。     

双基地分布式阵列MIMO雷达的DOA和DOD估计方法

结合分布式阵列和双基地多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)雷达的特点, 提出了一种新的双基地分布式阵列MIMO雷达的接收角(Direction of Arrival, DOA)和发射角(Direction of Departure, DOD)估计方法.根据发射阵列和接收阵列的空域旋转不变特性, 利用旋转不变估计技术(Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques, ESPRIT)获取无模糊DOA粗估计和高精度周期性模糊的DOA、DOD精估计; 再利用无模糊DOA粗估计、目标的双基地距离信息以及双基地MIMO雷达的几何特点, 解除DOA、DOD精估计的周期性模糊, 得到高精度且无模糊的DOA和DOD估计.最后, 根据ESPRIT算法原理和估计误差的概率统计特性进行算法的性能分析, 给出算法基线模糊门限的近似计算方法.该算法有效地放宽了发射阵列孔径扩展程度的限制, 从而提高了阵列在大孔径下的角度估计精度, 且能够实现DOA和DOD估计的自动配对.仿真结果验证了所提算法和性能分析方法的有效性.     

一种高精度窄带相推测距方法

本文通过研究雷达回波信号特性,分析窄带信号相位信息,利用常规处理获得的速度和距离粗估计值辅助相推测速测距实现解模糊,获得高精度的速度值和距离变化值.采用游标测距方式实现窄带雷达跟踪目标距离估计,并通过宽窄带结合或包络估计距离样本处理等方式提高基准距离精度,从而利用窄带相推测距技术实现目标距离高精度测量.该方法在窄带跟踪...     

单快拍数据的分布式阵列DOA估计

该文针对分布式阵列相干信号单次快拍波达方向估计问题,提出一种基于状态空间平衡法的1维波达角估计算法。该算法首先直接利用单快拍数据以分布式阵列每个子阵单元进行Hankle矩阵构造,然后采用状态空间平衡法,分别获得低精度无模糊的子阵单元内DOA估计和高精度有模糊的子阵单元间DOA估计,最后结合配对和解模糊算法获得高精度无模糊DOA估计。该算法不受信号形式限制,可同时对相干信号和非相干信号进行处理,能充分利用分布式阵列扩展阵列物理孔径特性,获得较高的DOA估计精度。计算机仿真结果验证了所提算法的有效性。     

基于二次虚拟孔径扩展的双基地MIMO雷达相干分布式目标中心角度估计

该文提出了基于二次虚拟孔径扩展的双基地MIMO雷达相干分布式目标中心角度估计算法。首先构造了基于非均匀阵列的具有相同确定性角信号分布函数和分布参数的相干分布式目标的双基地MIMO雷达信号模型,再利用基于最小冗余的差分共置阵列思想,实现了阵元二次虚拟扩展;然后通过构造置换、去冗余和换维矩阵,得到了新的协方差矩阵;最后利用ESPRIT算法思想,估计出相干分布式目标的发射、接收中心角,并且实现了角度参数的自动配对。由于该文算法实现了阵元二次虚拟扩展,因此相比于传统MIMO雷达能识别更多的目标,具有更高的估计精度。实验仿真结果证明了该文算法的有效性。     

分布式阵列在定向通信DOA估计中的应用

为了提高定向通信系统的DOA估计精度,提出将分布式阵列用于定向通信系统代替常规的均匀线阵.利用通信系统的合作性,根据通信双方的位置信息,计算无模糊角度估计,并由该角度估计确定MUSIC算法的无模糊搜索范围.此外,使用MUSIC算法在该范围内获取高精度角度估计,实现解模糊,给出成功解模糊的条件,并利用计算机仿真验证了所提...     

用L阵实现频率、二维到达角和极化的联合估计

在宽频段内多信号多参量联合估计已成为许多研究课题（例如,未积压辐射源识别,有源对消等）的重要研究内容。对基于子空间方法的多信号频率、二维到达角和极化参量的联合估计方法进行了论述。该方法采用L阵和ESPRIT算法来实现,避免了平面阵的复杂性。计算机仿真结果证实了该算法的有效性。     

基于L型和差嵌套阵的二维波达方向估计

针对传统L型均匀阵列二维波达方向（Direction of Arrival,DOA）估计中可估计信源数目受限于阵元数、分辨率低等问题,提出了一种新的L型和差嵌套阵列结构。该L型阵列的两个子阵布置相同,是非均匀的稀疏阵,通过阵元位置之间的差分、求和操作达到虚拟扩展阵元数目的效果,从而提升阵列的自由度。采用该阵列进行二维DOA估计时,两个子阵分别先进行一维的DOA估计,再采用PSCM（Pair-matching Signal Covariance Matrices）算法进行一维角度配对。每个子阵进行一维波达方向估计时,先采用VCAM（Vectorized Conjugate Augmented MUSIC）算法生成非均匀稀疏阵的求和求差协方差矩阵,再采用矩阵重构的方法恢复协方差矩阵的秩,最后对协方差矩阵采用MUSIC（Multiple Signal Classification）算法进行DOA估计。实验仿真表明,本阵列有着更高的自由度和估计精度。      

稀疏L型阵中基于压缩感知的角度估计方法

利用二级Nested阵来构建稀疏L型阵列,针对此阵列,提出了基于压缩感知的角度估计方法。该方法通过计算接收数据的自相关协方差矩阵并向量化,然后进行重排序和去冗余,得到虚拟阵列的入射角信息。该虚拟阵列的长度远远大于实际物理阵列的长度,因而相比同物理阵元的均匀L型阵,阵列孔径和自由度明显增大。最后利用正交匹配追踪技术对虚拟阵列的l1范数约束问题进行求解,并完成二维角度的配对。计算机仿真表明,所提算法具有更高的信源分辨力,并且在高信噪比、高快拍数、大角度间隔条件下,具有更好的估计性能。     

基于L型阵列的MUSIC二维估计算法研究

阵列信号处理利用天线阵列接收空间信号,阵列输出的信号比单个天线输出的信号包含更多的信息,有利于时差、相差和到达角等信息的提取,因此在通信、雷达和电子对抗等领域得到广泛应用。空间谱估计是阵列信号处理的一个重要的研究方向,克服了传统的基于常规波束形成方法的"瑞利限"问题,具有多信号同时测向能力、测向精度高、超分辨能力等等,因此多信号多参量估计已成为许多研究课题的重要研究内容。     

利用分布式小卫星InSAR系统获取宽域、 高分辨率、高精度三维地形

 传统星载SAR系统受最小天线面积条件的限制,其横向分辨率与测绘带宽度相矛盾,无法同时实现大测绘带和高横向分辨率.分布式小卫星SAR系统可使这一矛盾得到解决.当分布式小卫星的构形为三维超大立体阵时,还可以同时获得地面场景的高度信息.然而,三维超大立体阵构形的分布式小卫星InSAR系统对数据处理提出了很多挑战.其中,数据配准(宽带阵问题)和自适应处理时样本的选取问题是两大关键挑战.本文的研究目的在于解决分布式小卫星InSAR系统所面临的这些问题,以实现大测绘带、高分辨率和高精度的三维地形重构.仿真实验结果证明了本文方法的有效性.     

高性能空时二维角度估计改进算法

干扰角度估计是数字阵列雷达抗干扰的基础,本文针对实际数字阵列天线阵元间距大于半波长导致大角度估计时阵元相位出现模糊问题,提出一种新的基于时空DOA矩阵的多目标高性能二维角度估计算法。该算法首先计算时空DOA矩阵并进行特征值分解,接着利用空时矩阵特征向量与来波导向矢量匹配特性,对估计得到的各导向矢量分别进行相位解模糊,进而利用导向矢量联立方程组,得到各来波角度信息的最小二乘解。相位解模糊过程主要通过计算多组模糊解对应的导向矢量与实际估计得到的导向矢量的相关性,选取相关值最大的一组模糊解作为真实解来实现。仿真与数字阵列天线实测结果表明,与时空DOA矩阵法相比,本文算法具有更高的测角精度和更加稳健的输出性能。      

用于超宽带高分辨率成像的二维稀疏MIMO面阵拓扑结构研究

分析并总结了超宽带二维多输入多输出(Multiple Input Multiple Output, MIMO)面阵拓扑结构设计的两条原则——等效孔径的均匀性与无明显遮蔽性, 并根据这两条原则提出了一种用于超宽带近距离高分辨率成像的新型面阵拓扑结构.与尺寸、阵元数相同的MIMO面阵相比, 该新型面阵结构在仿真获取的方向图中具有更好的聚焦效果和旁瓣抑制能力.并且, 不同距离下的聚焦结果显示, 该面阵的峰值旁瓣水平均要低于另两个阵列2 dB以上.对复杂目标成像的实验结果进一步证明了该阵列良好的成像性能.结合其等效阵元数量较少的特点, 文中提出的这种新型MIMO面阵拓扑结构为高效、实时的超宽带近距离高分辨率成像应用提供了可能.     

双基地MIMO雷达相干分布式目标快速角度估计算法

该文提出一种基于双基地MIMO雷达的相干分布式目标快速角度估计算法。建立了双基地MIMO雷达相干分布式目标信号模型;然后,基于该信号模型证明了相干分布式目标导向矢量具有Hadamard积旋转不变性;最后,利用该特性得到了对目标2维收发中心方位角的估计。分析表明：该算法无需搜索,参数配对简单,能有效降低算法的计算量;由于没有对相干分布式目标的角信号分布函数做固定的假设,所以该算法适用于具有不同角信号分布函数或角信号分布函数未知的情况,具有较强的稳健性。计算机仿真结果证明了该文算法的正确性和有效性。     

高斯白噪声下L阵二维波达方向快速估计

针对L型阵列,提出一种在高斯白噪声环境下的二维波达方向( DOA)快速估计方法。首先利用阵列结构特点构建两个互协方差矩阵,同时实现了噪声分量的有效抑制,再依据协方差矩阵的性质构造了波达方向矩阵。对该矩阵进行一次特征分解即可分别得到包含方位角和俯仰角信息的方向矢量和方向元素,实现二维DOA估计。该算法避免了传统算法的谱峰搜索或大矩阵构造及其特征分解过程,计算量小,且参数自动配对。仿真结果表明,该算法在低性噪比和少快拍下的估计精度与2 D ESPRIT算法近似,但计算复杂度大幅降低,适用于实时性高的工程应用背景。     

矢量传感器阵列MIMO雷达高精度二维DOA与极化联合估计

该文采用矢量传感器配置下的十字型阵列MIMO雷达系统,提出一种新的2维高精度DOA与极化参数联合估计算法。首先根据MIMO雷达虚拟阵列导向矢量的特点,通过降维矩阵的设计及回波数据的降维变换,将高维回波数据转换至低维信号空间;然后基于传播算子获得对应信号子空间的估计,利用收、发阵列阵元间长基线对应的旋转不变性和极化矢量中电场矢量和磁场矢量的叉积进行2维高精度DOA估计和解模糊处理,同时利用与阵列结构无关的极化域旋转不变性进行极化辅角和极化相位差的联合估计。该矢量传感器MIMO雷达阵列可同时获取MIMO雷达的波形分集和矢量传感器的极化分集,无需额外增加阵元和硬件开销,能够有效扩展阵列孔径,提高参数估计性能;同时通过降维变换及传播算子,在获取信噪比增益的同时,能够实现2维高精度DOA和2维极化矢量的联合估计及参数的自动配对,有效降低数据处理维数和参数估计的运算复杂度;最后,仿真结果验证了理论分析的正确性和算法的有效性。     

一种自动匹配的分布式非圆信号二维DOA快速估计方法

在相干分布式非圆信号2维波达方向(DOA)估计中,针对利用非圆特性后维数扩展带来的较大复杂度问题,且现有的低复杂度算法均需要额外的参数匹配,该文提出一种基于互相关传播算子的自动匹配2维DOA快速估计算法。该算法考虑L型阵列,在建立相干分布式非圆信号扩展阵列模型的基础上,首先证明了L阵中两个子阵的广义方向矢量(GSV)均具有近似旋转不变特性,然后通过阵列输出信号的互相关运算消除了额外噪声,最终利用子阵GSV的近似旋转不变关系通过传播算子方法得到中心方位角与俯仰角估计。理论分析和仿真实验表明,所提算法无须谱峰搜索和协方差矩阵特征分解运算,具有较低的计算复杂度,并且能够实现2维DOA估计的自动匹配;同时,相比于现有的相干分布式非圆信号传播算子算法,所提算法以较小的复杂度代价获得了性能的较大提升。     

基于矩阵完型的干涉式阵列米波雷达解模糊算法

针对干涉阵列米波雷达方向估计中的模糊问题,该文提出了基于矩阵完型的解模糊算法.该方法将干涉技术中的辅助阵元解模糊方法扩展到干涉阵列中,通过增加适当的辅助阵元,使干涉式阵列成为完型阵列,再依次采用直接增广法、MUSIC算法及关联法实现干涉阵列方向估计的解模糊,从而得到高精度无模糊的方向估计.为了估计相干源的波达方向,该文根据干涉阵列结构的特点及空间平滑算法的原理也提出了干涉阵列的空间平滑算法.仿真结果和实测数据验证了矩阵完型解模糊算法和干涉阵列的空间平滑算法的正确性与有效性,也表明了该文的解模糊方法具有计算量小,实时性高等特点.     

单快拍数据的分布式二维阵列测角方法研究

该文针对2维阵列波达方向估计问题,提出一种基于单快拍数据的分布式2维DOA估计算法。该算法首先利用每个子阵单元的单快拍数据进行2维Hankle矩阵构造;然后基于2维状态空间平衡法分别获得方位角和俯仰角子阵单元内DOA估计与子阵单元间DOA估计;最后通过解模糊算法获得方位角和俯仰角高精度无模糊DOA估计。该算法较好地解决了子阵单元内DOA估计和子阵单元间DOA估计之间的配对问题以及俯仰角和方位角之间配对问题,充分利用分布式阵列扩展阵列物理孔径特性;同时该算法可直接对相干信号和非相干信号进行处理。计算机仿真结果验证了所提算法的有效性。