相干信號(hào)的超分辨測(cè)向技術(shù)研究.pdf

1、對(duì)抗反雷達(dá)導(dǎo)彈(ARM:Anti Radar Missle)攻擊的手段現(xiàn)如今進(jìn)展的格外迅速,其中一種比較有效的方法就是利用有源誘餌及雷達(dá)組成誘偏系統(tǒng)。由于應(yīng)用了誘餌技術(shù),雷達(dá)系統(tǒng)被探測(cè)的概率有了很大的下降,為了增強(qiáng)被動(dòng)探測(cè)器的抗誘餌能力和角度分辨力,本課題圍繞著相干信號(hào)的超分辨測(cè)向技術(shù)展開(kāi)了研究。主要內(nèi)容包括信號(hào)源個(gè)數(shù)估計(jì)問(wèn)題、虛擬陣列測(cè)向快速的實(shí)現(xiàn)問(wèn)題、基于極化敏感陣列的測(cè)向問(wèn)題、寬帶信號(hào)的測(cè)向算法優(yōu)化問(wèn)題,詳細(xì)的討論了每一個(gè)問(wèn)題,并

2、提出了相應(yīng)的辦法,進(jìn)行了相關(guān)的仿真測(cè)試,使算法的有效性得到了驗(yàn)證。
　　 多數(shù)空間譜估計(jì)算法如果想獲得良好的效果,就必須準(zhǔn)確的知道目標(biāo)的個(gè)數(shù),所以估計(jì)目標(biāo)個(gè)數(shù)顯得尤為重要,論文研究了在不同噪聲背景時(shí)的信號(hào)源個(gè)數(shù)估計(jì)方法。在白噪聲條件下,可以用平滑秩序列法完成相干信號(hào)源個(gè)數(shù)估計(jì),此方法簡(jiǎn)便有效;在色噪聲條件下,提出了基于特征值校正的聯(lián)合信息論法來(lái)估計(jì)相干信號(hào)源個(gè)數(shù)。該方法用交替投影技術(shù)及信息論準(zhǔn)則迭代估計(jì)相干信號(hào)角度以及數(shù)目,并且

3、校正了特征值,減弱了特征值的發(fā)散程度,這樣即使是相干信號(hào)的數(shù)目在色噪聲下也可以得到較好的檢測(cè),并且該算法的性能也得到了計(jì)算機(jī)仿真實(shí)驗(yàn)的證明。
　　 均勻圓陣(UCA:Uniform Circle Array)是一種常用的陣列,它的各個(gè)天線在圓周上均勻排列,和均勻線陣(ULA:Uniform Linear Array)相比,UCA有著相當(dāng)大的優(yōu)勢(shì)。然而UCA有著非常繁瑣的陣列流形表示式,它的陣列流形矩陣不像ULA那樣有著Vande

4、rmonde形式,因而UCA不可以直接采取基于ULA的一些算法?；谀Ｊ娇臻g變換方法,研究了虛擬ULA的測(cè)向特性,并且研究了基于模式空間的平滑算法。最后提出了模式空間下的ESPRIT算法。該方法采用模式空間重構(gòu)的方法使得信源間的相干性得到了消除,之后通過(guò)ESPRIT方法來(lái)求解出信號(hào)角度,此方法不需要空間平滑,亦不需要搜索譜峰,減少了許多的運(yùn)算,并且該算法的性能也得到了計(jì)算機(jī)仿真實(shí)驗(yàn)的證明。
　　 一般的標(biāo)量天線陣元只可以獲得目標(biāo)

5、信號(hào)的一個(gè)場(chǎng)分量的信息,能夠使用的信息不過(guò)是相鄰天線陣元在空間上的相位遲延量。極化矢量傳感器補(bǔ)償了通常的標(biāo)量傳感器不可以得到信號(hào)極化信息的缺點(diǎn),目前的基于標(biāo)量陣列的解相干處理的大部分算法只是使信號(hào)的空域信息得到了利用,然而沒(méi)有充足的利用信號(hào)的極化特性和信號(hào)的循環(huán)平穩(wěn)(又叫周期平穩(wěn))信息。鑒于大多數(shù)人工調(diào)制信號(hào)都含有循環(huán)平穩(wěn)的特性,論文在DOA估計(jì)中利用了信號(hào)的這個(gè)時(shí)間特點(diǎn),提出了基于極化敏感陣列下的循環(huán)平穩(wěn)相干信號(hào)測(cè)向方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明

6、,該方法利用信號(hào)的循環(huán)平穩(wěn)特性可以較好的濾除背景噪聲以及干擾的影響,還可以利用循環(huán)頻率選擇所需要的信號(hào),在極化域?qū)π盘?hào)協(xié)方差矩陣進(jìn)行平滑消除了信號(hào)之間的相干性。
　　 對(duì)寬帶信號(hào)測(cè)向進(jìn)行了一定的研究,介紹了寬帶信號(hào)的陣列流形,之后分析了基于寬帶相干信號(hào)的處理算法(CSM:Coherent Signal-Subspace Method),接著論述了其中的一種算法一雙邊相關(guān)變換(TCT:Two-sideA Correlation T