电磁矢量传感器阵列高分辨参数估计算法研究

发布时间：2018-03-22 07:33

  本文选题：电磁矢量传感器阵列　切入点：误差校正　出处：《西安电子科技大学》2014年博士论文　论文类型：学位论文

【摘要】：电磁矢量传感器阵列是一种能够获取电磁信号极化信息的新型阵列,和普通阵列相比,电磁矢量传感器阵列具有更好的抗干扰能力和更高的分辨能力。电磁矢量传感器阵列信号处理是包含空域和极化域的多维信号处理,研究电磁矢量传感器阵列信号到达角(DOA)-极化参数的估计以及误差校正具有重要的意义。本文围绕这一课题的若干热点问题展开研究,并把研究重点放在电磁矢量传感器阵列的稀疏高分辨算法研究。本论文的主旨在于,提出了一系列稀疏电磁矢量传感器高分辨算法,包括基于虚拟基线的解模糊高分辨算法和基于四元数模型的高分辨算法,同时也研究了基于电磁矢量传感器的误差校正算法。本论文的主要创新点如下:1、提出了电磁矢量传感器取向误差(也称之为指向误差)、幅相误差和耦合误差的估计与校正补偿算法。电磁矢量传感器取向误差的校正是利用一个极化参数已知而到达角未知校正源进行参数估计和误差校正,在校正过程中信号源发射天线绕z轴和x轴以90度角进行两次坐标旋转,根据旋转前后的到达角之间的关系进行参数估计和取向误差校正。电偶极子组幅相误差的校正是将待校正电偶极子组绕x轴旋转90度,根据旋转前后的到达角关系估计幅相误差和信号参数。耦合误差的校正是建立了简单的耦合误差矩阵模型,通过矩阵运算将耦合误差矩阵的求解转化为求误差矩阵中的少数几个变量,大大降低了计算复杂度。2、研究了基于稀布阵解模糊的高分辨参数估计算法。阵列孔径越大,波达方向估计的精度就会越高、角度分辨力也会相应的提高,但是当孔径大于信号的半波长时,测向将会出现模糊问题。常用的稀疏解模糊方法有长短基线法、虚拟基线法等。本节从稀疏解模糊的思想出发,提出了四种电磁矢量传感器阵列的高分辨算法,首先,利用均匀同心圆环阵估计到达角(Direction of arrival,DOA)和极化参数,通过小圆环得到到达角的粗略而无模糊的估计,大圆环得到有模糊的精确估计值,通过解模糊得到精确的无模糊的估计结果,从而提高了到达角的估计精度。其次,利用稀疏同心半圆环估计到达角和极化参数,建立了稀疏同心半圆环偶极子对阵列的测向解模糊模型,运用虚拟基线的思想将空域导向矢量进行变换,得到小于半波长的虚拟短基线进行到达角的粗略估计,利用粗略估计值实现长基线的解模糊,从而极大地提高了参数估计精度,该方法能够自动配对极化参数和到达角,计算量较小。再次,提出了用于高频信号的虚拟圆阵高分辨测向算法,通过对均匀圆阵的阵元与参考阵元间的实际相位差进行一次或多次虚拟变换,获得无模糊的虚拟阵元与参考阵元间的相位差,利用虚拟后无模糊的相位差估计DOA,然后利用粗略估计值解原始阵元与参考阵元基线的相位模糊,得到高精度的DOA估计。最后,提出了一种基于子空间理论的非均匀L型偶极子对阵列的DOA和极化参数估计算法,利用直接采样和延时后采样数据构造数据相关矩阵,通过空域导向矢量的点除运算得到无模糊的相位估计,并用来解导向矢量的相位模糊,从而得到高精度的信号DOA估计。3、提出了两种基于四元数ESPRIT算法的多参数联合估计算法。首先研究了正交电偶极子对L型阵列的频率、极化和二维DOA联合估计方法,利用两组同步采样数据构造数据协方差矩阵,由数据协方差矩阵四元数特征分解并根据子空间理论得到阵列导向矢量的估计,通过空域导向矢量分块运算得到x轴方向和y轴方向的方向余弦关系,从而得到信号二维DOA估计,通过四元数运算得到重构x轴和y轴方向的电偶极子子阵导向矢量,从而估计极化参数。其次,针对柱面共形阵给出了基于四元数ESPRIT算法的电磁对DOA和极化估计算法,先由信号子空间理论得到阵列空域导向矢量,从而进一步得到信号DOA的估计,再通过阵列导向矢量的四元数重新表示得到电偶极子子阵导向矢量和磁偶极子子阵导向矢量,根据它们的关系得到极化参数的表示。与基于长矢量模型的阵列相比,本文所提的基于四元数模型的电磁矢量传感器阵列参数估计利用较少的计算量获得更高的估计精度,体现了四元数模型的优势。大量仿真实验验证了所提算法的有效性和可行性。
[Abstract]:The electromagnetic vector sensor array is a new type of array can obtain the electromagnetic signal polarization information, compared with the conventional array of electromagnetic vector sensor array has better anti-jamming ability and higher resolution. The signal processing of electromagnetic vector sensor array is a multidimensional signal processing includes spatial and polarization domain, the research of electromagnetic vector sensor array signal arrival angle (DOA) - polarization parameter estimation and error correction has important significance. Research on some hot issues on this topic in this paper, and the study focused on the sparse electromagnetic vector sensor array high resolution algorithm. The aim of this paper is to put forward a series of sparse, electromagnetic vector sensor high resolution algorithm. Including virtual baseline ambiguity resolution algorithm and high resolution algorithm based on four element based on the model, but also research based on electric magnetic vector 閲忎紶鎰熷櫒鐨勮��宸�鏍℃�ｇ畻娉，

本文编号：1647663