稀疏陣列測向技術研究.pdf

1、稀疏陣是指陣元間距大于半波長的陣列系統(tǒng)。與常規(guī)滿陣相比，稀疏陣用相同數量的陣元能獲得更大的陣列孔徑，甚至形成更多的虛擬陣元，因而它具有許多優(yōu)越的測向性能，如較強的分辨能力、較高的估計精度和較大的信源處理能力，這些優(yōu)勢使之成為當前陣列測向方面的研究熱點。論文以稀疏陣列為研究對象，研究稀疏陣列結構設計、相應的波達角(DOA)估計算法及其統(tǒng)計性能，從理論和仿真上定量地證明稀疏陣列在測向方面的優(yōu)勢和潛能。論文主要工作如下:
　　1.研究了

2、多級互質陣列的解模糊容差及其擴展孔徑測向算法。首先推導了三種解模糊算法的解模糊容差表達式，定量地證明了多級互質陣列具有形成較大解模糊容差的能力，并通過外場實驗驗證了理論的正確性。然后根據這種陣列的幾何結構，分別提出一種模轉換虛擬旋轉不變因子(MC-VESPRIT)法和一種模轉換虛擬傳播因子(MC-VPM)法。這兩種算法都利用陣元間距之間的多級互質關系，以及四階累積量的陣列擴展特性，以突破傳統(tǒng)算法對參考陣元間距的半波長限制，從而有效地提高

3、了測向精度。更為重要地是，MC-VPM算法還采用雙L型結構避免了角度估計失敗，并利用VPM算法獲得了自動配對的二維(2-D) DOA估計。
　　2.研究了兩種嵌套陣的設計及其2-D DOA估計算法。首先，設計了一種包含多尺度陣元間距的雙十字型嵌套陣，以期獲得自由度的增加和兩次陣列孔徑擴展。為了實現(xiàn)這一目的，提出一種虛擬矩陣束(VMPM)算法用于2-D DOA估計。VMPM算法利用多尺度陣元間距，構造了由更多虛擬傳感器組成的雙平行陣

4、。與傳播因子(PM)改進算法相比，它也使用二階統(tǒng)計量，卻擁有更高的測角精度和處理O(P2/32)個信號源的能力，其中P為傳感器個數。另外，還分析了VMPM算法和PM改進算法的統(tǒng)計性能，推導了它們估計誤差的漸近方差表達式和克拉美羅下界(CRLB)，并將這些表達式簡化為單信號情況，以便定量地證明VMPM算法的性能優(yōu)勢。接著，將上述嵌套思想拓展到多級，設計了一種多級嵌套L型陣，并提出一種基于二維空間平滑的2q多重信號分類(2q-MUSIC)算

5、法。該算法利用2q階統(tǒng)計量和M+N個物理陣元，系統(tǒng)地形成了有O(Mq×Nq)個虛擬陣元的均勻矩形陣（URA），進一步提高了測向性能。此外，還推導了多級嵌套L型陣的最優(yōu)和次優(yōu)配置表達式，以便最大化虛擬URA的陣元數。
　　3.研究了三種電磁矢量稀疏陣的設計及其2-D DOA估計算法。首先，對互質/嵌套標量陣在二維空間-極化聯(lián)合域進行推廣，設計了電磁矢量互質/嵌套面陣。這兩種面陣除了在空域蘊含二維互質/嵌套特性外，還在極化域蘊含多樣性

6、。通過充分挖掘這三維特性，形成包含更多自由度的差合成電磁矢量URA，從而獲得自由度的增加和兩次孔徑擴展。為了將這些優(yōu)勢用于2-D DOA估計，以及將傳感器恢復成6分量結構，提出一種基于三維平滑的極化多重信號分類(3DS-PMUSIC)算法。相比于PMUSIC算法，該算法在測向精度、分辨率和最大可處理信源數等方面都有較大地改善，其中以最大可處理信源數方面最為突出。理論和仿真結果都表明其最大可處理信源數可以從O（P）提高到O（3P2）。之后

7、，針對空間相關噪聲背景下2-D DOA和極化參數估計性能下降的問題，提出一種基于三尺度平行矢量陣的矩陣重構算法。該算法通過構造特殊的互相關矩陣，不僅去除了噪聲項，而且充分挖掘了陣列的空間-極化特性，因而獲得估計性能的提高。另外，該算法無需矩陣開方和高階統(tǒng)計量，具有低運算量。
　　4.針對分布式電磁矢量稀疏線陣，提出一種基于增強矩陣的測向算法和另一種基于PM-矩陣重構的參數估計算法。其中，前者用于估計相干信號的2-D DOA，后者用

8、于估計混合信號（相干信號和獨立信號共存）的2-D DOA和極化參數。兩者不但都保留了傳感器矢量特性，而且允許傳感器內部分量的間隔和傳感器之間的間隔可以超過半波長，因而測向精度較高。尤其是后者，它還將獨立信號和相干信號分開處理，使得陣列孔徑得到更加充分地利用，進而改善測向精度和最大可處理信源數，甚至避免了獨立信號和相干信號因入射角相近時而導致的估計性能下降問題。另外，針對上述陣列，還推導了混合信號2-D DOA和極化參數聯(lián)合估計的CRLB