十字型阵列的互耦自校正算法

针对十字型阵列的互耦校正问题,提出一种信号源的二维角信息与互耦系数联合估计的互耦自校正算法,该方法对线阵内和线阵间的互耦同时进行校正.利用线阵内互耦矩阵及线阵间互耦矩阵的特性,构造重构矩阵,将耦合的二维角与互耦系数联合估计问题转化为级联估计问题,不需要校正源,避免了高维参数的非线性搜索.理论分析和仿真结果均表明,提出的方法可以很好地解决十字型阵列的互耦校正问题,信号的二维角和互耦系数的估计精度高,且计算量小.     

存在互耦误差时的圆台共形阵列DOA估计

阵列存在互耦误差时,由于理想导向矢量与实际导向矢量之间存在偏差,使得高分辨空间谱估计方法性能恶化.本文针对圆台共形阵列,充分利用其结构分布特性,以互耦矩阵呈复共轭对称分布为前提推导出了圆台共形阵列的互耦矩阵模型.在此基础上,利用两种模式对互耦矩阵进行分解,由此建立了两种基于圆台共形阵列的互耦误差自校正模型.两种模型均可以实现存在互耦误差时的圆台共形阵列DOA估计,且校正后的导向矢量与实际导向矢量之间的相关程度得到明显改善.另外,本文所提的互耦自校正方法具有较低的信噪比门限.理论分析和仿真结果证实了本文两种模型的有效性,可以为共形阵列的工程应用提供参考.     

互耦条件下双基地MIMO雷达的收发角度估计

阵元互耦的存在会使双基地MIMO雷达多目标定位算法的性能恶化．利用发射和接收互耦矩阵的带状、对称Toeplitz性质,提出了一种基于ESPRIT的双基地MIMO雷达收发角度算法,并针对现有参数配对算法中存在参量兼并的问题,给出了一种改进的自动配对算法．仿真结果表明：在存有相同发射角／接收角时,本文算法仍能有效实现多目标定位,无需进行谱峰搜索和额外的目标配对;本文算法对互耦系数自由度和扰动误差的稳健性优于MUSIC-like算法,并且具有更高的估计精度．此外,还推导了确定信号模型下收发角和互耦系数的CRB（Cramer—Raobound）．     

稀疏均匀非同心电磁矢量阵列的2D-DOA与极化联合估计

本文提出了一种稀疏均匀非同心电磁矢量传感器矩形阵列,针对该阵列提出了一种二维波达方向(2D-DOA)和极化参数的联合估计算法.首先利用稀疏均匀矩形阵列的旋转不变性得到周期性模糊的2D-DOA估计,然后提出一种简易的非同心电磁矢量传感器的2D-DOA估计算法来解模糊,再通过一些三角变换得到高精度无模糊的2D-DOA和极化参数估计,最后推导了该阵列多参量估计的闭式克拉美罗界.本文所提阵列的稀疏配置使得在不增加阵元数和硬件复杂度情况下有效扩展了阵列物理孔径,且由于矢量传感器的使用获得了极化分集,使得2D-DOA的估计精度大大增加.此外本文方法能得到2D-DOA和极化参数之间的自动配对,更为重要的是该阵列使用非同心电磁矢量传感器构成,解决了同心电磁矢量传感器互耦严重、硬件设计困难的问题.仿真结果证明了本文多参量估计算法的有效性.     

不确定离散系统的鲁棒l2-l∞及H∞滤波新方法

要 基于一个新的鲁棒稳定条件, 提出了依赖于参数的凸多面体不确定离散时间系统的鲁棒l₂-l_∞及H_∞性能新判据. 利用该判据, 采用线性矩阵不等式技术推导了此类系统的鲁棒滤波新方法. 该方法通过求解一个凸优化问题设计稳定的全阶滤波器, 使相对于所有能量有界的外界扰动信号, 滤波误差系统的l₂-l_∞或H_∞性能指标小于一定值. 与已有的基于二次稳定的滤波方法相比, 所提出的算法具有较低的保守性.