自适应通道均衡在MUSIC空间谱及分辨率中的应用

高分辨率参数估计算法MUSIC对系统误差比较敏感。文中分析了接收阵元间通道失配对MUSIC空间谱的影响。计算机仿真表明自适应通道均衡可以极大地提高MUSIC空间谱峰值及目标分辨力。     

通道失配对MUSIC空间谱及分辨率的影响

本文分析了高分辨率参数估计算法MUSIC在通道频率响应不一致（通道失配）情况下的统计性能，推导了通道失配对空间谱的影响以及失配方差和分辨能力的关系式．理论表明：通道失配对算法性能有较大的影响，计算机仿真结果证明了理论的有效性．     

通道失配条件下的MUSIC算法性能分析

本文分析了通道失配对高分辨率谱估计算法(MUSIC)的影响.推导了通道失配与方向估计误差的关系表达式,给出了Cramer-Rao界和计算机模拟结果。理论和仿真结果表明:通道失配会增大方向估计误差,使其性能变坏。     

遗传算法在修正通道相位失配中的应用

本文分析了通道相位失配对高分辨率参数估计算法MUSIC的统计性能的影响,并提出了一种采用遗传算法对通道相位失配进行修正的新方法。利用遗传算法的全局寻优特性,将它与MUSIC算法有机地结合在一起,实现了对MUSIC算法的通道相位失配的有效修正。最后以八元直线阵为例进行了仿真,验证了这种新方法的可行性和有效性。     

遗传算法在修正通道相位失配中的应用

本文分析了通道相位失配对高分辨率参数估计算法MUSIC的统计性能的影响，并提出了一种采用遗传算法对通道相位失配进行修正的新方法。利用遗传算法的全局寻优特性，将它与MUSIC算法有机地结合在一起，实现了对MUSIC算法的通道相位失配的有效修正。最后以八元直线阵为例进行了仿真，验证了这种新方法的可行性和有效性。     

基于双旋转单偶极子阵列的谱参数估计方法

提出了一种基于双旋转单偶极子阵列的联合谱参数估计算法.通过旋转阵元及修正极化多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)算法中谱函数的导向矢量, 便能实现用两阵元进行多目标测向, 回避了传统算法中要求信号源个数小于阵元数的问题.仿真结果表明:在小快拍数、低信噪比的影响下, 该算法在测向性能上优于阵元数为6的极化空间谱估计算法, 且所用通道数少, 可降低成本.该算法所述的单偶极子阵列可用任意极化敏感天线单元或组合进行构造, 可移植性较强.     

利用有效相位模式计算任意阵列MUSIC谱的快速算法

针对任意阵列MUSIC谱的快速计算问题,提出了一种利用模式空间中有效相位模式(EPM)计算MUSIC谱的快速算法。利用空间谱计算时不同方向各阵元的空间相移因子构成一组新的方向向量,由于各方向向量与噪声子空间中特征向量的乘法计算具有循环卷积特性,从而可以利用DFT实现MUSIC谱函数的计算。新的方向向量可以等效为对相应的虚拟连续圆阵采样的结果,根据圆阵能激发的有效相位模式数远小于MUSIC谱的点数的事实,利用DFT计算MUSIC谱时只需要使用有效的相位模式参与计算,从而使计算量大幅度减小。根据方向向量的过采样特性,通过对方向向量进行抽取,利用抽取后的序列计算有效相位模式,进一步较小了计算量。通过仿真实验验证了提出算法的有效性。      

阵元间距对MUSIC算法的影响

本文概述了MUSIC算法,当阵元间距不大于载波半波长时,通过分析得出MUSIC算法空间分辨率随阵元间距增大而提高,并推导阵元间距与MUSIC算法性能的定量关系;当阵元间距大于载波半波长时,讨论空间谱可能出现虚假谱峰的情况,并提出提取真实谱峰的方案.最后通过计算机模拟仿真验证文中结论.     

通道幅相误差条件下MUSIC空域谱的统计性能

本文分析了通道幅相误差对空间目标参数估计算法MUSIC的影响.推导了幅相误差下空域谱的统计表达式,揭示了幅相误差对空域谱影响的机理.计算机仿真证明了理论分析的正确性.结果表明:幅相误差降低了空域谱峰值,从而造成方向估计误差,也降低了分辨能力.本文给出的结果对阵列设计人员具有一定的参考价值.     

通道频率特性差异对高分辨率参数估计算法MUSIC的影响

本文分析了高分辨率参数估计算法-MUSIC在通过频率响应不一致（通道失配）情况下的统计性能，推导了通道失配对空间港的影响以及失配方差和分辨能力的关系表达式．理论表明：通道先配会引起空间谱误差并降低其分辨能力。计算机仿真结果证明了理论结果的有效性。     

基于电磁矢量传感器的MIMO天线阵列系统研究

将电磁矢量传感器(EVS,electromagnetic vetor sensor)信号处理法与传统MIMO信号处理有机地结合,建立了基于EVS的多天线三维信道模型。采用多重信号分类(MUSIC,multiple signal classification)算法对MIMO的达波信号方向(DOA,direction of arrival)进行空间谱估计,导出基于EVS的三维空间信道解析式,阐明了EVS信号处理与MIMO多径信道相关性的关系。与传统标量传感器阵列(SSA,scalar sensor array)MIMO天线阵列比较,EVS阵列能获取达波信号的多维极化信息,同时具有空间域和极化信号处理能力。因此可缓解空间多径信道相关性,使空间极化分量的相关性趋于零值,而且使MIMO系统性能受空间结构的影响较小。理论分析和仿真结果表明在提高MIMO天线系统性能上,基于EVS阵列的系统比SSA系统具有更高的优越性。     

MUSIC算法的性能比较

智能天线的核心技术之一是波达方向估计,在无线通信中具有重要作用。MUSIC算法是一种经典的DOA估计算法,但因其计算量大、对于相干及小信噪比信号无法分辨等缺陷,故有较多的改进算法被提出。文中研究了求根MUSIC算法、基于空间平滑技术的MUSIC算法、改进MUSIC算法及修正MUSIC算法。通过仿真分析了角度间隔、信噪比、信号相干对改进MUSIC算法分辨率的影响。以上几种改进MUSIC算法进一步发挥了该算法高分辨率的优势,且有利于其在智能天线方面的应用。     

基于FY-3D/MERSI-II远红外数据的火情监测研究

风云三号D极轨气象卫星中分辨率成像光谱仪(FY-3D/MERSI-Ⅱ)具有250 m分辨率的10. 8μm和12μm波长的远红外通道,为气象卫星遥感火情应用提供更为丰富的数据源。文章研究了FY-3D/MERSI-Ⅱ的10. 8μm远红外通道监测火情的特点,10. 8μm远红外通道虽在光谱方面对高温热源探测灵敏度不如FY-3D/MERSI-Ⅱ的3. 8μm中红外通道,但由于空间分辨率较1 km分辨率的中红外通道高4倍,因而对较大的火点有明显反映,火点探测能力较1 km分辨率远红外通道有明显提高。利用混合像元线性波谱分离方法计算,对于平均温度为750 K,面积400 m^2的明火区,在1 km分辨率远红外通道像元引起的亮温增量约0. 47 K,而在250 m分辨率远红外通道像元引起的亮温增量约为7. 30 K,可与周边背景像元亮温形成较明显差异。利用1 km分辨率的中红外通道判识火点范围,利用250 m分辨率的远红外通道进一步确定明火区位置,可将火点定位精度从公里级提高到百米级。利用该方法开展了森林草原火灾应用实例分析,基于250 m分辨率远红外通道确定的火点位置与实地考察信息吻合较好,说明了提出方法的有效性。多个应用实例表明,在反映大范围火场中较强火势区域位置和草原火灾明火线分布等方面,FY-3D/MERSI-Ⅱ远红外通道较中红外通道具有明显优势,可以更加精细化和准确的反映火情的空间分布,在火情监测方面具有实际应用价值。     

一种基于波束空间的单次快拍MUSIC算法

针对MUSIC算法在工程应用中存在的计算量大、快拍需求数多等问题,详细研究了一种单次快拍MUSIC算法。针对这种算法存在的分辨力差、估计偏差大等缺陷,提出了一种新的基于波束空间的单次快拍MUSIC算法,该方法首先利用单次快拍来估计阵列数据的协方差矩阵,再将常规波束形成方法和MUSIC超分辨方法相结合,实现对空间谱的估计。仿真结果表明,这种新方法提高了分辨力,降低了估计偏差,进一步减少了运算量。     

Rank-defective millimeter-wave channel estimation based on subspace-compressive sensing

Millimeter-wave communication (mmWC) is considered as one of the pioneer candidates for 5G indoor and outdoor systems in E-band. To subdue the channel propagation characteristics in this band, high dimensional antenna arrays need to be deployed at both the base station (BS) and mobile sets (MS). Unlike the conventional MIMO systems, Millimeter-wave (mmW) systems lay away to employ the power predatory equipment such as ADC or RF chain in each branch of MIMO system because of hardware constraints. Such systems leverage to the hybrid precoding (combining) architecture for downlink deployment. Because there is a large array at the transceiver, it is impossible to estimate the channel by conventional methods. This paper develops a new algorithm to estimate the mmW channel by exploiting the sparse nature of the channel. The main contribution is the representation of a sparse channel model and the exploitation of a modified approach based on Multiple Measurement Vector (MMV) greedy sparse framework and subspace method of Multiple Signal Classification (MUSIC) which work together to recover the indices of non-zero elements of an unknown channel matrix when the rank of the channel matrix is defected. In practical rank-defective channels, MUSIC fails, and we need to propose new extended MUSIC approaches based on subspace enhancement to compensate the limitation of MUSIC. Simulation results indicate that our proposed extended MUSIC algorithms will have proper performances and moderate computational speeds, and that they are even able to work in channels with an unknown sparsity level.     

一种基于逐次搜索的快速MUSIC方法

MUSIC方法是一种经典的阵列波达方向(DOA)估计子空间方法,在高信噪比时,该方法有很好的性能,但随信噪比的降低,算法性能下降很快,特别是其分辨概率下降很快。其主要原因是低信噪比和DOA相邻较近时,信号源之间的空间相关性较强。逐次消除空间相关性并逐次搜索DOA的改进MUSIC方法,提高了分辨概率。为降低运算量,采用多级维纳滤波代替特征值分解过程。文中方法具有一般性,适合于基于子空间方法的一大类DOA估计。仿真结果证明了方法的有效性。     

利用局域子空间投影提高子空间类DOA 估计算法的谱分辨力

本文提出一种新的用于子空间类DOA估计算法的阵列协方差矩阵噪声子空间投影矢量的选取方法——局域子空间投影(LSP).该投影矢量选取方法有利于压低真实信源方位附近,非信源方位对应的谱曲线高度,从而提高子空间类高分辨DOA估计算法的分辨力.LSP算法的估计偏差和信噪比分辨门限明显低于MUSIC算法,而估计方差几乎与MUSIC相同.计算机仿真结果证明了文中对LSP算法性能理论分析的正确性和LSP算法的有效性.