由于共形载体曲率的影响,共形阵列天线中各阵元单元方向图具有不同的指向,使得共形阵列天线具有了多极化特性(Polarization Diversity),为了描述共形阵列天线的多极化特性,通常在共形阵列天线的快拍数据模型中引入阵列入射信号的极化参...由于共形载体曲率的影响,共形阵列天线中各阵元单元方向图具有不同的指向,使得共形阵列天线具有了多极化特性(Polarization Diversity),为了描述共形阵列天线的多极化特性,通常在共形阵列天线的快拍数据模型中引入阵列入射信号的极化参数,因此共形阵列天线的DOA(Direction-Of-Arrival)估计需要与阵列入射信号极化参数联合估计.本文提出了一种盲极化DOA估计算法,通过在锥面共形阵列天线中设置三对特殊子阵,利用ESPRIT(Estimationof Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques)算法,将入射信号极化参数与二维角参数去耦合,在入射信号极化参数未知条件下实现了高分辨DOA估计,并对估计性能进行了理论分析与推导,给出了参数估计的CRB(Cramer-RaoBound),通过Monte Carlo仿真实验验证了DOA估计算法的有效性.展开更多
由于共形载体曲率的影响,锥面共形阵列中的阵元不仅具有不同指向的方向图,而且具有不同的极化特性,从而使得共形阵列呈现多极化特性。利用锥面共形阵列的多极化特性,针对现有共形阵列下空间超分辨算法对信号极化参数估计缺失这一问题,...由于共形载体曲率的影响,锥面共形阵列中的阵元不仅具有不同指向的方向图,而且具有不同的极化特性,从而使得共形阵列呈现多极化特性。利用锥面共形阵列的多极化特性,针对现有共形阵列下空间超分辨算法对信号极化参数估计缺失这一问题,结合多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法实现了入射信号的极化参数与二维波达方向(direction of arrival,DOA)的联合估计。算法对阵列形式无特殊要求,不需要参数配对;在此基础上进一步对算法的估计性能进行了理论分析与推导,给出了算法多参数估计的克拉美-罗边界(Cramer-Rao bound,CRB)。最后通过计算机仿真验证了算法的有效性。展开更多
针对传统MUSIC(multiple signal classification)算法在锥面共形阵列极化-DOA(direction of arrival)参数联合估计过程中计算复杂度较高的问题,利用单极化阵元构造极化敏感锥面共形阵列,并建立阵列接收信号模型.通过构造同极化接收子阵...针对传统MUSIC(multiple signal classification)算法在锥面共形阵列极化-DOA(direction of arrival)参数联合估计过程中计算复杂度较高的问题,利用单极化阵元构造极化敏感锥面共形阵列,并建立阵列接收信号模型.通过构造同极化接收子阵,将导向矢量中空域信息和极化域信息去"耦合",在考虑阵元遮挡效应的条件下,结合秩损原理实现了基于降维MUSIC算法的极化-DOA多参数估计,减小了极化-DOA参数估计的计算量.通过计算机仿真证明了方法的有效性.展开更多
针对共形天线阵列流形的多极化特点,建立了锥面共形阵列天线导向矢量的数据模型。通过合理的阵元排列结构设计,推导了锥面共形阵列天线信源解相干的空间平滑算法,解决了ESPRIT(estimation of signalparameters via rotational invarianc...针对共形天线阵列流形的多极化特点,建立了锥面共形阵列天线导向矢量的数据模型。通过合理的阵元排列结构设计,推导了锥面共形阵列天线信源解相干的空间平滑算法,解决了ESPRIT(estimation of signalparameters via rotational invariance technique)算法多信源方位估计的参数配对问题,最终给出了锥面共形阵列天线相干信源盲极化波达方向(direction of arrival,DOA)估计算法。该算法利用锥面共形载体的单曲率特性,结合ESPRIT算法参数估计的特点,在盲极化条件下实现了相干信源的高分辨DOA估计。Monte Carlo仿真实验验证了算法的有效性。展开更多
基于交叉偶极子构成的锥面共形阵列,建立了四元数表示的锥面共形阵列模型并提出了四元数多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法。算法通过同极化子阵的构造以及秩损原理实现了导向矢量中极化信息和波达方向(direction...基于交叉偶极子构成的锥面共形阵列,建立了四元数表示的锥面共形阵列模型并提出了四元数多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法。算法通过同极化子阵的构造以及秩损原理实现了导向矢量中极化信息和波达方向(direction of arrival,DOA)信息的剥离,进而得到入射信号的二维DOA估计和极化参数估计,有效降低了极化-DOA联合估计的计算量。仿真结果验证了算法的有效性。展开更多
针对常用锥面载体的单曲率特性,结合合理的阵元布局和利用非圆信号非零椭圆协方差特性,提出一种锥面共形阵列天线非圆信号盲极化二维波达方向(two dimensional-direction of arrival,2D-DOA)估计方法。该方法基于非圆-旋转不变子空间(no...针对常用锥面载体的单曲率特性,结合合理的阵元布局和利用非圆信号非零椭圆协方差特性,提出一种锥面共形阵列天线非圆信号盲极化二维波达方向(two dimensional-direction of arrival,2D-DOA)估计方法。该方法基于非圆-旋转不变子空间(non-circular estimation of signal parameters via rotation invariant technique,NC-ESPRIT),充分利用非圆信号的阵列扩展性,将DOA与极化参数去耦合,在此基础上,对俯仰与方位角度参数分维处理,在未知极化参数的情况下,实现了2D的分维估计。针对相干源情况,推导了锥面共形阵列非圆信号解相干空间平滑算法,通过解相干预处理,保证了所提算法对相干信号的适用性,扩展了算法的应用范围。计算机仿真实验表明,所提方法在信噪比较低(小于10dB)时,较之已有算法大大提升了DOA估计精度,达到了较好的效果。展开更多
文摘由于共形载体曲率的影响,共形阵列天线中各阵元单元方向图具有不同的指向,使得共形阵列天线具有了多极化特性(Polarization Diversity),为了描述共形阵列天线的多极化特性,通常在共形阵列天线的快拍数据模型中引入阵列入射信号的极化参数,因此共形阵列天线的DOA(Direction-Of-Arrival)估计需要与阵列入射信号极化参数联合估计.本文提出了一种盲极化DOA估计算法,通过在锥面共形阵列天线中设置三对特殊子阵,利用ESPRIT(Estimationof Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques)算法,将入射信号极化参数与二维角参数去耦合,在入射信号极化参数未知条件下实现了高分辨DOA估计,并对估计性能进行了理论分析与推导,给出了参数估计的CRB(Cramer-RaoBound),通过Monte Carlo仿真实验验证了DOA估计算法的有效性.
文摘由于共形载体曲率的影响,锥面共形阵列中的阵元不仅具有不同指向的方向图,而且具有不同的极化特性,从而使得共形阵列呈现多极化特性。利用锥面共形阵列的多极化特性,针对现有共形阵列下空间超分辨算法对信号极化参数估计缺失这一问题,结合多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法实现了入射信号的极化参数与二维波达方向(direction of arrival,DOA)的联合估计。算法对阵列形式无特殊要求,不需要参数配对;在此基础上进一步对算法的估计性能进行了理论分析与推导,给出了算法多参数估计的克拉美-罗边界(Cramer-Rao bound,CRB)。最后通过计算机仿真验证了算法的有效性。
文摘针对传统MUSIC(multiple signal classification)算法在锥面共形阵列极化-DOA(direction of arrival)参数联合估计过程中计算复杂度较高的问题,利用单极化阵元构造极化敏感锥面共形阵列,并建立阵列接收信号模型.通过构造同极化接收子阵,将导向矢量中空域信息和极化域信息去"耦合",在考虑阵元遮挡效应的条件下,结合秩损原理实现了基于降维MUSIC算法的极化-DOA多参数估计,减小了极化-DOA参数估计的计算量.通过计算机仿真证明了方法的有效性.
文摘针对共形天线阵列流形的多极化特点,建立了锥面共形阵列天线导向矢量的数据模型。通过合理的阵元排列结构设计,推导了锥面共形阵列天线信源解相干的空间平滑算法,解决了ESPRIT(estimation of signalparameters via rotational invariance technique)算法多信源方位估计的参数配对问题,最终给出了锥面共形阵列天线相干信源盲极化波达方向(direction of arrival,DOA)估计算法。该算法利用锥面共形载体的单曲率特性,结合ESPRIT算法参数估计的特点,在盲极化条件下实现了相干信源的高分辨DOA估计。Monte Carlo仿真实验验证了算法的有效性。
文摘基于交叉偶极子构成的锥面共形阵列,建立了四元数表示的锥面共形阵列模型并提出了四元数多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法。算法通过同极化子阵的构造以及秩损原理实现了导向矢量中极化信息和波达方向(direction of arrival,DOA)信息的剥离,进而得到入射信号的二维DOA估计和极化参数估计,有效降低了极化-DOA联合估计的计算量。仿真结果验证了算法的有效性。
文摘针对常用锥面载体的单曲率特性,结合合理的阵元布局和利用非圆信号非零椭圆协方差特性,提出一种锥面共形阵列天线非圆信号盲极化二维波达方向(two dimensional-direction of arrival,2D-DOA)估计方法。该方法基于非圆-旋转不变子空间(non-circular estimation of signal parameters via rotation invariant technique,NC-ESPRIT),充分利用非圆信号的阵列扩展性,将DOA与极化参数去耦合,在此基础上,对俯仰与方位角度参数分维处理,在未知极化参数的情况下,实现了2D的分维估计。针对相干源情况,推导了锥面共形阵列非圆信号解相干空间平滑算法,通过解相干预处理,保证了所提算法对相干信号的适用性,扩展了算法的应用范围。计算机仿真实验表明,所提方法在信噪比较低(小于10dB)时,较之已有算法大大提升了DOA估计精度,达到了较好的效果。
