陣列天線子陣劃分設(shè)計(jì)和測(cè)向技術(shù)研究.pdf

1、單脈沖和差測(cè)角和子空間類信號(hào)角度(DOA)估計(jì)分別針對(duì)單目標(biāo)和多目標(biāo)情況，單脈沖測(cè)角技術(shù)應(yīng)用的關(guān)鍵是產(chǎn)生滿足要求的和、差波束，基于子空間的超分辨DOA估計(jì)方法應(yīng)用的關(guān)鍵是克服實(shí)際中非理想條件帶來的算法性能下降甚至失效的難題。針對(duì)基于子陣合成的和差波束測(cè)角方法，開展了為逼近給定和差波束的最優(yōu)子陣劃分及各級(jí)(陣元級(jí)和子陣級(jí))權(quán)矢量優(yōu)化的研究；針對(duì)子空間類超分辨測(cè)角方法，展開了強(qiáng)弱信號(hào)并存、陣列誤差存在和信源數(shù)目未知下的穩(wěn)健處理的研究。主要?jiǎng)?chuàng)

2、新工作如下： 1.針對(duì)基于子陣合成的和差波束測(cè)角方法，為提高差波束性能，提出子陣級(jí)存在和、差兩套加權(quán)的和差波束形成框架，原有框架(陣元級(jí)加權(quán)產(chǎn)生和波束，子陣級(jí)產(chǎn)生差波束)為其子陣級(jí)和加權(quán)取全1矢量時(shí)的特例。將陣元級(jí)加權(quán)、子陣級(jí)差波束加權(quán)和子陣級(jí)和波束加權(quán)統(tǒng)一優(yōu)化以使權(quán)值逼近誤差最小、和差方向圖畸變最小或和差波束滿足某一/些條件。 2.針對(duì)子陣級(jí)最優(yōu)和差波束形成，提出了一種權(quán)值逼近下基于聚類的子陣劃分與各級(jí)加權(quán)優(yōu)化方法。以

3、權(quán)值逼近誤差作為代價(jià)函數(shù)，引入聚類思想，根據(jù)陣元和子陣間距離(算法所定義)調(diào)整其所屬子陣，實(shí)現(xiàn)子陣劃分迭代優(yōu)化，克服了已有迭代類算法不能應(yīng)用于平面陣的缺點(diǎn)。并且為算法提供初始劃分而提出的等間隔和最大距離劃分這兩種單步劃分的方法，也可以獨(dú)立使用。在子陣劃分給定下，針對(duì)Taylor/Byliss等加窗和差波束低副瓣的實(shí)現(xiàn)，利用對(duì)數(shù)變換，將非凸優(yōu)化轉(zhuǎn)化為凸優(yōu)化問題，一次優(yōu)化求解同時(shí)獲得陣元級(jí)與和、差子陣級(jí)加權(quán)，優(yōu)化所得子陣級(jí)加權(quán)與參考陣元級(jí)加

4、權(quán)決定陣元與子陣間距離。可加入對(duì)陣元級(jí)最大衰減的約束而不影響問題凸性，可通過簡單的交替優(yōu)化可以實(shí)現(xiàn)陣元級(jí)量化衰減。仿真表明了子陣劃分優(yōu)化前后逼近誤差降低和、差波束副瓣電平的降低。 3.針對(duì)子陣級(jí)最優(yōu)和差波束形成，提出了一種方向圖綜合下子陣劃分給定的和、差加權(quán)優(yōu)化方法，以副瓣電平為約束，和、差波束主瓣畸變?yōu)槟繕?biāo)函數(shù)，利用優(yōu)化問題在陣元級(jí)加權(quán)和子陣級(jí)加權(quán)任意一個(gè)確定下為另一變量的凸函數(shù)的性質(zhì)，利用已有優(yōu)化工具箱，交替優(yōu)化求得兩級(jí)加權(quán)

5、。該方法能夠?qū)崿F(xiàn)和、差方向圖任意副瓣包絡(luò)控制，相比于已有算法儀能實(shí)現(xiàn)差方向圖零點(diǎn)處斜率控制，可以實(shí)現(xiàn)包括差和比斜率、差和比幅度線性度和和差比相位響應(yīng)在內(nèi)的整個(gè)差和比特性的控制。 4.針對(duì)空間譜估計(jì)中強(qiáng)功率信號(hào)導(dǎo)致其附近弱信號(hào)譜峰偏移甚至被覆蓋的問題，提出了基于噪聲子空間擴(kuò)充和功率歸一的兩種弱信號(hào)估計(jì)方法?；谠肼曌涌臻g擴(kuò)充的方法將強(qiáng)信號(hào)導(dǎo)向矢量直接納入噪聲子空間，消除強(qiáng)信號(hào)譜峰；功率歸一的方法遵循強(qiáng)信號(hào)受到大衰減，弱信號(hào)受到小衰

6、減或不衰減的原則，以接收數(shù)據(jù)協(xié)方差矩陣的特征矢量作為變換矩陣，再對(duì)其各通道輸出信號(hào)各自功率歸一。相比于MUSIC，兩種算法均提高了弱信號(hào)的可檢測(cè)概率和角度估計(jì)精度；相比于已有強(qiáng)弱信號(hào)下弱信號(hào)DOA估計(jì)方法，基于噪聲子空間擴(kuò)充的方法，儀需強(qiáng)信號(hào)數(shù)目，減小了運(yùn)算量(該方法運(yùn)算量與常規(guī)MUSIC方法相當(dāng))，基于功率歸一的方法，則無需強(qiáng)信號(hào)的任何信息。 5.針對(duì)陣列互耦誤差存在下DOA估計(jì)提出了一種基于ESPRIT的均勻線陣DOA及互耦

7、參數(shù)估計(jì)方法，算法利用了均勻線陣互耦矩陣的特點(diǎn)，在陣列中找出互耦結(jié)構(gòu)相同的兩個(gè)子陣，利用ESPRIT方法得到角度估計(jì)，再從最小方差(LS-LeastSquare)擬合出發(fā)獲得互耦參數(shù)的估計(jì)。算法無需迭代，運(yùn)算量小且不存在收斂性問題，仿真表明其對(duì)通道幅相誤差具有一定的穩(wěn)健性。 6.針對(duì)信源數(shù)未知下DOA估計(jì)提出了一種基于MUSIC的DOA與信源聯(lián)合估計(jì)方法?；贛USIC譜在信源數(shù)過估計(jì)下出現(xiàn)偽峰的特點(diǎn)，利用真實(shí)信號(hào)導(dǎo)向矢量與其對(duì)