抑制校正源方位估计偏差的阵元位置误差鲁棒估计算法

针对校正源方位估计偏差会影响阵元位置误差校正精度这一问题,该文在假设校正源方位估计偏差的概率分布先验已知的条件下,根据信号子空间拟合理论和贝叶斯估计理论框架,提出一种能够抑制校正源方位估计偏差的阵元位置误差鲁棒估计算法.该算法以Newton迭代的形式给出,并不需要对校正源方位进行数值优化.理论分析和仿真实验均表明:在一定条件下,文中的新算法对校正源方位估计偏差具有较好的鲁棒性,并且其渐近性能可逼近相应的克拉美罗界.     

基于辅助阵元的方位依赖幅相误差最大似然自校正：针对确定信号模型

针对确定信号模型条件下方位依赖幅相误差的自校正问题,给出了一种基于辅助阵元的方位依赖幅相误差最大似然自校正方法;针对最大似然估计器中出现的高维非线性优化问题,推导了一种改进型交替投影迭代算法,从而实现了信号方位和方位依赖幅相误差的优化计算.此外,还推导了信号方位和方位依赖幅相误差的无偏克拉美罗界(CRB).仿真实验结果验证了新方法的有效性和优越性.     

联合校正源空域信息和时域波形信息的乘性阵列误差校正方法

针对乘性阵列误差(包括幅相误差和互耦)的校正问题,该文依据最大似然准则,提出联合校正源空域信息和时域波形信息的误差校正方法,该方法通过"嵌入式"Newton迭代以及交替迭代实现乘性阵列误差参数的数值优化,具有较快的收敛速度和较高的数值稳健性.此外,文中分别在校正源时域波形信息未知和已知这两种情况下推导乘性阵列误差参数的克拉美罗界.仿真实验验证文中新算法的优越性.     

共形阵列幅相误差校正快速算法

基于子空间的联合迭代算法可以实现对空间信源方位和阵列幅相误差参数的联合估计。当对共形阵列进行幅相误差校正时,由于其空域导向矢量不具有Vander monde结构,导致快速高分辨空间谱估计方法无法直接应用,而利用2维谱峰搜索实现空间方位估计的运算量较大,限制了算法在共形阵列上的应用。针对此问题,该文提出一种借助虚拟阵列实现共形阵列幅相误差校正的新方法。该方法利用虚拟阵列的特殊结构快速实现对信源的DOA估计,省去了谱峰搜索过程,因而运算复杂度低,便于工程实现。理论分析和仿真结果验证了所提算法的有效性,可为共形阵列的工程应用提供参考。     

基于子空间的幅相误差自校正算法

针对实际应用中普遍存在的阵列幅相误差扰动问题,结合子空间类波达方向估计算法,提出了一种幅相误差的自校正算法。先利用均匀线阵协方差矩阵的结构特点对幅相误差进行初步校正,再通过迭代方法得到更精确的估计值,自校正方法无需任何参数初始值,实现比较简单。仿真实验验证了算法具有良好的误差校正效果,能够比较准确的估计出方位角和幅相误差值。     

一种新的阵列天线幅相误差校正算法

根据子空间的基本原理,提出一种新的阵列天线幅相误差校正算法,该方法利用粗略已知的校正源方位角信息进行优化,使用迭代的方法逼近幅相误差的真实值.由于不需要其他的迭代初始值,从而保证该方法能收敛到最优解.计算机仿真实验证明了该方法的有效性.     

一种均匀线阵幅相误差校正算法

阵列幅相误差会严重影响MUSIC算法的测向性能,为此基于均匀线阵,给出了一种新的幅相误差校正算法。首先根据协方差矩阵的关系式构造了一种二次代价函数,然后利用理想条件下均匀线阵协方差矩阵具有Toeplitz结构的性质,通过交替迭代的方法对此二次代价函数进行优化求解,从而估计出了幅相误差和理想条件下的协方差矩阵,最后利用MUSIC算法即可估计出信源方位。计算机仿真结果验证了文中的算法是有效的,并且具有较高的参数估计精度。     

宽带信号的幅相误差校正算法

宽带数字阵列雷达通道中特性差异,使得通道产生随频率变化的幅相不一致性,文中主要研究了时域和频域的校正算法,并根据不同频点的对角因子形成相应的对角加权矩阵,改进了加权最小二乘拟合的方法,优化了频域算法,最后通过仿真对比分析了时域与频域算法的精度和对数字波束形成性能的影响,并验证了改进频域算法的精确性与可行性。     

基于辅助阵元的近场源幅相误差校正算法

针对近场源的定位及阵列幅相误差校正问题,该文提出一种基于均匀对称阵列利用辅助阵元矢量重构解耦合的幅相误差校正方法。通过重构虚拟阵列实现距离参数的分离,再通过对虚拟阵列导向矢量的变换实现方位和幅相误差之间的解耦合;最后通过对实阵列导向矢量的变换,实现距离与幅相误差的解耦合,从而实现对近场源的方位角、距离以及阵列的幅相误差系数的级联估计。仿真结果表明所提算法相比现有算法运算量小,方位及距离参数估计精确,幅相误差校正精度高。     

大时带积线性调频信号源幅相误差分析与校正

针对产生LFM信号的数字方法，分析了系统的幅相误差来源，并根据误差频率对其进行了分类。提出了一种将正交调制LFM信号产生系统的幅相误差映射到基带后，在数字域利用复系数FIR滤波器进行校正的方案。针对直接数字波形合成LFM信号产生系统，将误差校正方法简化为直接对存储的数字波形进行预失真处理。最后将校正方法应用于实际系统，结果表明提出的幅相误差校正方案易行、有效，能明显提高输出LFM信号的性能。     

校正源条件下基于双星序列观测量的地面运动目标定位算法及理论性能分析

The method for locating a moving source on earth using a sequence of time difference of arrival(TDOA)and frequency difference of arrival(FDOA)measurements pairs obtained by dual-satellites was presented in the presence of calibration sources with accurate positions.First,the difference calibration(DC)location algorithm aiming to the mobile target was derived,and its theoretical performance was also analytically derived.The result demonstrates that the DC localization variance could not reach the CRB,although it could eliminate the location bias produced by the position and velocity errors of the dual-satellites.For this reason,a two-step optimal association location algorithm was proposed,and its theoretical performance was proved to be equal to the CRB.Finally,a variety of numerical experiments are performed to corroborate the superiority of the geolocation algorithms and the effectiveness of the performance analysis.     

无源定位观测方程的两类伪线性化方法及渐近最优闭式解

为避免无源定位中的迭代运算,该文针对两类特殊的无源定位(非线性)观测方程,分别提出将其进行伪线性化处理,从而实现目标位置闭式解算的理论分析框架.首先,在不限定具体物理观测量的前提下,归纳总结出两类将非线性观测方程转化为伪线性观测方程的数学模型,并推导出用于目标定位的加权线性最小二乘闭式解.接着,利用一阶误差分析方法定量分析两类闭式解的理论定位方差,并证明其参数估计性能均能够达到相应的克拉美罗界(在门限效应发生前),从而证明闭式解的渐近最优性.最后,文中以AOA/TOA联合定位和AOA/TDOA/FDOA联合定位为算例,分别阐述两类伪线性化无源定位方法的具体应用,并通过仿真实验验证文中理论分析的有效性.     

容积卡尔曼滤波在空间目标轨道确定中的应用

针对空间监视雷达的近地目标轨道确定问题,提出了基于容积卡尔曼滤波的精密轨道确定方法,与被广泛应用的扩展卡尔曼滤波方法相比,所提方法具有更高的定轨精度. 同时,由于容积卡尔曼滤波在理论上具有严格的数学证明,其在处理空间目标复杂运动问题的过程中具有更好的数值稳定性. 通过引入递推形式的后验克拉美罗界,分析了不同观测模型对定轨性能的影响. 利用仿真数据进一步验证了所提出方法的有效性和分析的正确性.     

相干信源条件下的稀疏贝叶斯DOA估计

为了解决相干信源条件下的离格波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计问题,在现阶段研究成果的基础上,将子空间平滑技术(Subspace Smoothing,SS)与离格稀疏贝叶斯算法(Off-grid Sparse Bayesian Interference,OGSBI)相结合,提出了SS-OG...     

相干信源波达方向估计的加权空间平滑算法

提出了一种用于空间相干源DOA估计的加权空间平滑算法(WSS，weighted spatial smoothing)。常规的空间平滑算法没有利用子阵输出的互相关信息，而且对相干信源的分辨力较差。WSS算法充分利用了子阵输出的自相关信息和互相关信息，将主阵协方差矩阵的所有子阵阵元数阶的子矩阵进行加权平均，以期提高常规空间平滑算法的分辨性能。文中以加权平滑后等效的信源协方差矩阵的对角化为约束条件，推导了加权矩阵的理论表达式。计算机仿真结果表明，WSS算法与常规空间平滑算法相比具有更高的分辨性能和更低的信噪比门限。特别是在于阵划分较多时其优越性更加明显。     

一种均匀线阵互耦和幅相误差校正算法

阵列互耦和幅相误差会严重影响MUSIC算法的测向性能,为此该文基于均匀线阵,给出了一种新的阵列互耦和幅相误差校正算法．文中首先根据阵列协方差矩阵的关系式构造了一种二次代价函数,然后利用理想条件下均匀线阵协方差矩阵具有Toeplitz结构的性质,通过交替迭代的方法对该代价函数进行优化求解,从而估计出了阵列互耦、幅相误差以及理想条件下的协方差矩阵,最后利用MUSIC算法即可得到信源方位的估计值．计算机仿真结果验证了文中算法的有效性．      

A cooperative Bayesian and lower bound estimation in dynamic framed slotted ALOHA algorithm for RFID systems

A novel estimation scheme that combines Bayesian and lower bound estimating radio frequency identification tag population size is proposed. The developed methodology is based on the fusion between the Bayesian and lower bound estimating techniques. It turns out that the fusion rule is built up thanks to an existing linear relationship between the cited techniques. Simulation results show that the developed technique significantly improves the accuracy of the estimating tag quantity and presents less estimation error. Also, the resulting advanced dynamic framed slotted ALOHA protocol considerably improves the performance and efficiency of the radio frequency identification anti‐collision compared with the most recent protocols using others estimating methods.     

Computationally efficient DOA estimation for coprime linear array: a successive signal subspace fitting algorithm

ABSTRACT

In this paper, direction of arrival (DOA) estimation of multiple signals with coprime array is investigated and signal subspace fitting (SSF) method is linked to the coprime array, which achieves a better DOA estimation performance than the traditional uniform array. While the SSF method requires expensive computational cost in the case of multiple signals due to the multidimensional global angular searching, we propose a successive SSF (S-SSF) algorithm from a computationally efficient perspective. In the proposed algorithm, we employ rotational invariance and coprime property to obtain the initial estimates. Then, via a successive scheme, we transform the traditional multidimensional global angular searching problem into one-dimensional partial angular searching one. Consequently, the computational complexity has been significantly reduced. Specifically, the proposed S-SSF algorithm can obtain almost the same DOA estimation performance as SSF but with remarkably lower complexity. Finally, Cramer-Rao Bound (CRB) is provided and numerical simulations demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm.     

SAR辐射定标的融合算法研究

针对机载SAR辐射定标外场试验可重复性较差的问题,提出了一种结合内场仿真信息进行辐射定标的参数估计新算法:首先建立机载SAR定标成像模型,在进行模型有效性检验之后,利用定标成像模型得到SAR线性动态范围内定标体RCS的渐进经验分布,然后结合定标试验实测数据进行辐射定标参数的融合估计。仿真表明该算法可以减小估计结果的误差方差,提高定标精度。