基于张量分解的二维互质矢量传感器阵列信号处理

提出了一类二维互质矢量传感器阵列及其张量处理方法,以提高阵列自由度及信号波达角(Direction of arrival,DOA)估计性能。新阵列并非是二维互质标量传感器阵列的简单扩展,而是针对新阵列的高维信号数据,提出了一种新的基于张量代数理论的建模和处理方法。分析表明:针对一个具有4M~2+N~2-1(其中M和N互为质数)个矢量传感器(阵元)的二维互质阵列,利用其接收信号的高维二阶统计量,可将该阵列转换成一个具有(MN+M+N-1)~2个虚拟矢量传感器(阵元)的均匀矩形阵列(Uniform Rectangular Array,URA)。为充分利用增加的阵元数来提高阵列的可辨识性和信号的DOA估计精度,还给出了该URA对应的张量模型及处理方法,并最终借助张量分解实现了信号DOA及极化参数估计。仿真实验证明了新方法的有效性。     

电磁矢量传感器取向误差自校正方法

采用子空间方法研究了基于发射天线旋转的信号波达方向估计和取向误差自校正方法．利用一个到达方向未知的信号源,将校正过程中信号源发射天线绕z轴和x轴以90°进行两次坐标旋转,待校正电磁矢量传感器阵列分别接收和这3个到达方向有一定关系的发射信号,根据子空间理论并利用坡印廷矢量间的关系估计信号源到达方向和阵列的取向误差矩阵．该方法仅需要一次特征分解,不需要搜索运算和参数配对运算,计算量小,计算精度高．由实验结果可看出,校正后的参数估计值与真实值吻合得很好．     

矢量传感器阵列的空间谱估计及定向性能分析

推导了基于水声矢量传感器阵的Bartlett和Capon空间谱的解析表达式，并与标量传感器阵的空间谱相比较，分析了基于矢量传感器阵的两种DOA估计方法对阵列定向性能的改善，并给出了数字算例。     

四元数在均匀圆形矢量传感器阵列信号参数估计中的应用

四元数的四维超复数结构是一种正交结构,各矢量传感器分量保持其固有的正交性,从而提高了矢量传感器阵列的抗干扰能力以及分辨力。在均匀圆形矢量阵列信号的参量估计中引入四元数理论,建立基于四元素的电磁矢量传感器阵列信号接收模型。充分利用四元数的多维正交特性,结合四元数矩阵理论及已有算法对电磁矢量传感器阵列信号的波达方向和极化信息进行联合估计,仿真实验验证了方法的有效性。并与传统的基于长矢量的MUSIC算法(V-MUSIC算法)进行比较,结果表明,基于四元素的信号接收模型可显著提高信号参数的估计精度。     

应用FRFT的矢量水听器阵方位估计

采用FRFT方法研究矢量水听器阵的宽带信号多目标方位估计问题.进行了与FRFT的二维矢量水听器线阵方位估计算法相结合的理论推导与仿真实验.研究证明,采用二维矢量水听器阵可以实现全空间无模糊定向,该方法在处理多源信号时可以避免交叉项的干扰,对于宽带信号的处理,不需要进行频率搜索或频率聚焦变换就可以进行方位估计.该方法在信噪比不低于-10 dB时都具有较好的估计精度.     

单矢量传感器的互谱估计与方位估计

单矢量传感器的互谱估计,将时域随机过程变换成了频域随机变量.该变量的统计特性,使得各向同性噪声场影响具有更加明确的物理解释.给出了互谱估计一、二阶矩和一维概率密度函数.由于拾取了振速信息,单个矢量传感器便能获得目标方位的最大似然估计.基于互谱估计的统计特性,给出了方位估计概率密度函数的通解形式,在纯噪声和高信噪比两种极端情况下推导了方位估计的数字特征.对低信噪比的方位有偏现象做出了解释,对高信噪比的判别条件给出了定量描述.理论分析与仿真结果一致,从而为湖海实验研究预备了统计知识.     

一种估计信号源方向的虚拟阵列方法

对估计未知噪声背景中信号源波达方向的ＵＮ－ＥＳＰＲＩＴ算法采用虚拟插值阵列技术进行扩展,选择两个虚拟阵分别与两个实阵保持相同的信号子空间旋转不变性,在采用正则相关分析估计两个实阵信号子空间及其基的基础上,采用ＶＩＡ－ＥＳＰＲＩＴ 技术实现了两个虚阵的信号子空间及其基的估计。简化了ＵＮ－ＥＳＰＲＩＴ算法所需的阵列结构,减少了原算法分辨信号源所需的最少传感器数。Ｍｏｎｔｅ Ｃａｒｌｏ 仿真验证了该扩展算法的有效性。     

矢量传感器阵列高分辨率方位估计技术研究

矢量传感器能同时共点拾取声场中的声压和三路相互正交的振速信息,获得额外的信息量,它的出现引起了国内外的关注.为了改善波束域高分辨率方法的性能,获得矢量传感器阵列对多目标的足够精度的分辨能力,在研究矢量传感器阵列目标估计基础上,首次在矢量传感器阵列处理领域将矢量阵波束形成与波束域目标估计算法结合起来,实现了高精度目标方位估计,与常规阵元域和波束域方法相比,提高了多目标估计性能,降低了输入信噪比门限,增大了阵列输出增益,减小了计算量.仿真验证了该算法的优越性.     

矢量重构解相干的波达方向估计新方法

针对相干信号波达方向(Direction of Arrival, DOA)估计问题,提出一种新的矢量重构解相干方法——变参考阵元数据互相关矢量重构算法。算法依次改变阵列参考阵元,求得所有阵元接收数据与对应参考阵元接收数据之间的互相关信息,并以此作为重构矩阵的列矢量构造一个等效协方差矩阵,然后基于MUSIC和ESPRIT算法,估计相干信号的波达方向。数学推导和理论分析表明,重构的矩阵能对相干信号完全解相干。算法不损失阵列孔径,在低信噪比和少量快拍数据条件下,估计性能要优于Toeplitz矩阵重构算法和前后向空间平滑算法。     

基于单电磁矢量传感器的ESPRIT算法改进

为了充分利用非圆信号共轭相关不为零的特性,提高空间到达角(direction of arrival,DOA)和极化参数估计精度,提出了一种信号DOA和极化参数估计的稳健算法.即构造2个非圆信号的4阶累积量矩阵,引入旋转不变子空间(estimation of signal parameters via rotational invariance techniques,ESPRIT)算法思想,利用这2个矩阵之间的旋转不变特性求出旋转因子,实现信号DOA和极化参数更精确估计.与2阶相域ESPRIT相比,改进的算法适用于任意极化状态的信号,提高估计信号的利用率,同时利用4阶累积量对高斯噪声的抑制性处理相关噪声,使估计信号的精度有了明显提升,并通过仿真结果验证了改进算法的有效性.     

无需信源数目的声矢量阵相干源方位估计算法

针对相干源方位估计问题,本文在PVFS（Particle Velocity Field Smoothing）算法的基础上,提出一种新的算法。该算法通过对PVFS算法构造出的协方差矩阵进行特征值分解,利用得到的特征值及特征向量构造新的噪声子空间,然后运用子空间原理实现相干源的方位估计。该算法无需已知相干源的信源数目且不会损失阵列孔径,具有较好的相干源方位估计性能,计算机仿真结果验证了本文算法的有效性。     

一种非典型声强向量阵-空间十字阵定向算法研究

提出了1种可在小尺度平台上安装的非典型声强向量阵-空间十字阵,它由空间正交形状的四基元组成,并且提出了一种纯相位定向算法,将该算法用于空间十字阵可以实现低频声源的全空间高精度定向。在理论上系统分析了阵形的有限差分误差、相位失配误差以及环境噪声引起的定向误差,并且用自制的声强阵支架在半消声室进行了定向实验,实验结果表明,信噪比为10 dB时,满足kd<1的条件下,空间十字阵对低频声源的俯仰角和方位角的定向误差都在1°之内。     

DOA Estimation Based on Subspace Compensa-tion for Unfolded Coprime Array

Direction of arrival (DOA) estimation for unfolded coprime array (UFCA) is discussed, and a method based on subspace compensation is proposed. Conventional DOA estimation meth-ods partition the UFCA into two subarrays for separate estimations, which are then combined for unique DOA determination. However, the DOA estimation performance loss is caused as only the partial array aperture is exploited. We use the estimations from one subarray as initial estimations, and then enhance the estimation results via a compensation based on the whole array, which is im-plemented via a simple least squares (LS) operation constructed from the initial estimation and first-order Taylor expansion. Compared to conventional methods, the DOA estimation performance is improved while the computational complexity is in the same level. Multiple simulations are con-ducted to verify the efficiency of the proposed approach.     

利用小尺度阵的波达方向估计

提出了一种利用三无线列阵的信号相位匹配原理的波达方向估计方法。给出了阵对准信号方向时的估计信号的表达式；用数值计算方法给出了三元阵的相位匹配原理的指向性特性曲线和波达方向估计的搜索算法；最后给出了仿真计算结果和不同信噪比时的．Monte-Carlo实验结果。仿真结果表明，利用本文提出的波达方向估计精度优于常规波束形成法，与MUSIC(Multiple Signal Classification)方法的估计精度相近，还可同时给出期望信号的波形估计，而反阵结构简单。     

基于矩阵填充的互质阵列欠定DOA估计方法

为了解决现有基于互质阵列的DOA估计方法舍弃差联合阵列中非均匀虚拟阵元而导致最大可估计信号数损失的问题,提出了一种基于矩阵填充的DOA估计方法。首先,根据差联合阵列与波程差一一对应的特性,构造一个部分元素缺失的Toeplitz化的阵列协方差矩阵,建立了基于矩阵填充的DOA估计模型,并验证了该模型满足零空间性质;然后,根据低秩矩阵填充理论,将DOA估计问题转化为矩阵核范数最小化问题进行求解,通过不定点延续算法将该协方差矩阵中的零元素进行填充恢复为完整协方差矩阵;最后,对协方差矩阵进行奇异值分解,转化为多项式求根,得到DOA的估计。仿真实验结果验证了本文方法的有效性和优越性。实验结果表明,本文方法能够对差联合阵列中的空洞部分进行有效填充,增加了可利用的阵列自由度,提高了可估计信号数,同时能够有效避免传统稀疏重构算法中由于角度域离散化导致的基不匹配问题对估计性能的影响,提高了估计精度和分辨力。     

基于超声波传感器阵列的障碍物位置计算方法研究

采用基于相对误差意义下的最小二乘法建立超声波传感器探测圆弧的拟合方程,有效地提高了超声波传感器的标定精度。同时提出了一种基于超声波传感器阵列的自主车导航障碍物位置计算方法——外接圆法。该方法利用传感器阵列中3个传感器的3段探测圆弧构成一外接圆,以外接圆的圆心作为障碍物位置,然后通过坐标变换确定障碍物的全局位置。在QDU-I工型自主车上进行的实验,证明该方法切实可行,且具有实现简单、检测速度快和精度高的优点。     

基于二阶锥的扩展式矢量阵宽带恒定束宽稳健性设计

提出基于二阶锥的低频八臂扩展式矢量阵宽带恒定束宽波束形成设计方法。利用矢量传感器组合特点,采用二阶锥方法设计满足稳健性要求的低旁瓣期望波束,然后利用二阶锥设计满足期望波束的宽带恒定束宽波束。较好地解决了波束稳健性、低旁瓣和恒定束宽问题,仿真分析表明,对于基阵位置误差,该宽带波束形成器具备了稳健性、低旁瓣和宽带恒定束宽等特性。     

一种存在阵列误差情况下的宽带DOA估计方法

相对于窄带信号,宽带信号阵列模型误差更加复杂和多样。文章首先给出了宽带信号条件下的阵列误差模型,利用四阶累积量估计出各频点上实际的方向矩阵,然后利用总体最小二乘(TLS)算法给出了一种存在阵列误差情况下的聚焦矩阵的求法。仿真结果表明此方法在存在阵列误差时DOA估计精度较高,稳健性好。