随着时代发展,电磁矢量传感器(Electromagnetic Vector Sensor,EMVS)阵列在阵列信号处理中已经逐渐显示出它的潜力,能够用于估计二维波达方向(Direction of Arrival,DOA)和获取极化信息。但因为共点式电磁矢量传感器存在着电磁耦合的问...
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随着时代发展,电磁矢量传感器(Electromagnetic Vector Sensor,EMVS)阵列在阵列信号处理中已经逐渐显示出它的潜力,能够用于估计二维波达方向(Direction of Arrival,DOA)和获取极化信息。但因为共点式电磁矢量传感器存在着电磁耦合的问题,在硬件上实现难度高,影响算法性能。分离式电磁矢量传感器不仅保留着共点式电磁矢量传感器的优点,即单个阵元便可对空间中的目标无模糊定向,还具有大孔径的特点,有着较高的信号DOA估计精度,硬件上也更易实现。此外,张量主要用于对高维数据进行分析,有着完善的理论基础,可以充分挖掘分离式电磁矢量传感器阵列中包含的结构信息。为解决共点式电磁矢量传感器存在的电磁耦合问题,并提高信号参数估计精度,本文提出了基于张量代数的方法分别对均匀线型和L型分离式电磁矢量传感器阵列进行信号参数估计。论文的主要研究内容以及创新点如下:(1)阐明研究意义后对阵列信号处理的研究现状进行阐述,随后介绍了电磁矢量传感器的优势及研究现状,最后介绍了张量在阵列信号中的应用现状。(2)详细介绍了阵列信号处理的相关基础以及张量代数理论的基础。(3)详细介绍了单个共点式电磁矢量传感器的信号模型以及常用的单个分离式电磁矢量传感器的信号模型,和它们所特有的信号处理算法即矢量叉积算法。(4)将单个电磁矢量传感器进行线性分离,并用多个分离式电磁矢量传感器组成均匀线阵(Uniform Linear Array,ULA),然后使用张量代数对其进行处理,并用张量分解对信号进行参数估计,最后与采用旋转子不变空间算法的文献进行对比分析,通过仿真实验,本章所提方法的估计误差更小,性能更好。(5)基于均匀线型分离式电磁矢量传感器的基础,提出了L型分离式电磁矢量传感器的阵列结构,采用张量代数对阵列进行处理。首先对L阵中两个均匀线阵进行拆分,将这两个ULA的接收信号表示成两个张量,然后对这两个张量进行互相关等处理,最终可将具有2M个分离式电磁矢量传感器物理阵元的L型阵列构造成具有(M/2+1)个阵元的虚拟均匀面阵。针对该虚拟面阵,可以利用张量分解完成参数估计。并且分离式电磁矢量传感器具有较大的阵列孔径,可以提高估计精度,但与此同时,大阵列孔径会带有角度模糊,这时可以利用分离式电磁矢量传感器单个阵元便可对目标进行全空间无模糊定向的特点,对大阵元间距带来的角度模糊进行解模糊,最后可以得到高精度的信号参数估计。与报道的文献相比,DOA估计性能精度更高。
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