与标量传感器阵列相比,电磁矢量传感器阵列可以同时估计信源的波达方向(Direction of Arrival,DOA)和极化参数,在抗干扰能力、分辨率等方面优势明显,广泛运用于军用、民用领域。当前的相关研究大多基于阵元间距不大于半波长的均匀阵列,...
详细信息
与标量传感器阵列相比,电磁矢量传感器阵列可以同时估计信源的波达方向(Direction of Arrival,DOA)和极化参数,在抗干扰能力、分辨率等方面优势明显,广泛运用于军用、民用领域。当前的相关研究大多基于阵元间距不大于半波长的均匀阵列,在阵列孔径、自由度等方面都受到限制;另外,传统算法应用于电磁矢量传感器阵列多维参数估计时,会产生计算复杂度上升、参数之间难以匹配的问题。近年来兴起的稀疏阵列在参数估计上获得了更优异的性能,因此开展电磁矢量传感器稀疏阵列设计与低复杂度多参数估计算法的研究兼具理论意义和应用前景。基于以上分析,本文以互耦优化、阵列孔径扩展等为目标设计了多种电磁矢量传感器稀疏阵列,并研究了相关的低复杂度DOA与极化联合估计算法。主要工作总结如下:
1)针对嵌套阵列中半波长间隔子阵的互耦问题,设计了一种基于六分量电磁矢量传感器的稀疏嵌套阵列。在传统嵌套阵中引入稀疏因子来成倍放大相邻阵元的间隔,增大了阵列孔径的同时显著减小了互耦影响。另一方面,将压缩感知与阵列信号处理相结合,提出了正交匹配追踪与其对应离网格形式的多参数估计算法。为了避免多参数估计时多维谱峰搜索产生的高复杂度问题,通过参数降维的方式使得协方差矩阵只包含波达方向信息,接着利用无模糊的坡印廷矢量粗估计方法对DOA进行初始化,使得正交匹配追踪的完备字典从三维全局字典压缩到一维局部字典,最后再根据互相关协方差矩阵计算出极化参数。所提算法在保证估计精度的同时大大降低了计算复杂度。仿真结果证明了阵列和算法性能的优越性。
2)针对互质阵的两个子阵间存在的互耦问题,基于六分量电磁矢量传感器设计了一种稀疏展开互质阵列。展开排布的子阵结构与稀疏因子的引入提升了阵列性能。另外,提出了两种低复杂度的多参数估计算法。第一种是基于初始化的平行因子(PARAllel FACtor,PARAFAC)算法,其首先通过坡印廷矢量获得DOA无模糊粗估计和初始方向矩阵,接着对接收信号构建三阶张量模型,基于三线性分解获得多参数精估计结果。第二种是降维Capon算法,通过重构谱峰搜索函数,消除函数中的极化参数,将三维谱峰搜索转化为一维谱峰搜索,极化估计由DOA估计结果自动配对计算得到。这两种算法分别通过初始化迭代输入参数和降维的方式降低了算法复杂度,且保持了良好的估计性能。
3)针对六分量电磁矢量传感器阵元内部存在的极化间耦合与小尺寸电偶极子带来的低辐射效率问题,设计了一种基于长电偶极子的分离式三互质阵列。每个子阵均为均匀阵列,仅包含一种极化模式的单位波长电偶极子,不同子阵的电偶极子极化模式正交。进而对长电偶极子阵列的接收信号建模,利用子阵解模糊思想提出了一种基于旋转不变性进行信号参数估计(Estimating Signal Parameter via Rotational Invariance Techniques,ESPRIT)的算法。首先分别对三个子阵执行极化ESPRIT算法获得模糊的DOA估计结果,根据子阵的互质特性消除相位模糊。接着恢复出三互质阵列的总体阵列模型矩阵,消除列模糊后利用最小二乘法求得极化估计。仿真结果证明了所提算法能获得优异的参数估计结果。
研究了基于两分量简化电磁矢量传感器阵列的多个信号波达方向(Direction of arrival,DOA)跟踪问题,提出了一种基于四元数模型的数据投影(Quaternion data projection method,QDPM)跟踪算法。此算法对初始化条件引起的波动具有很强的鲁棒...
详细信息
研究了基于两分量简化电磁矢量传感器阵列的多个信号波达方向(Direction of arrival,DOA)跟踪问题,提出了一种基于四元数模型的数据投影(Quaternion data projection method,QDPM)跟踪算法。此算法对初始化条件引起的波动具有很强的鲁棒性,并且具有比常规DPM(Data projection method)算法更快的收敛速度,尤其在信号角度变化较剧烈时体现得更明显。此外,在低信噪比的情况下,QDPM算法比DPM算法具有更高的DOA跟踪精度。最后通过仿真实验验证了算法的有效性。
暂无评论