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共形极化敏感阵列极化-空域联合参数估计算法研究

共形极化敏感阵列极化-空域联合参数估计算法研究

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作者：范志豪西安电子科技大学

学位级别：硕士

共形极化敏感阵列是指将天线阵元安装在载体表面,贴合载体外部形状的天线阵列,相比于标量阵列,共形极化敏感阵列能够减小载体飞行阻力,提升隐身能力,分辨能力更高,因此,共形极化敏感阵列被广泛应用在雷达、声呐等多个领域当中。共形极... 详细信息

共形极化敏感阵列是指将天线阵元安装在载体表面,贴合载体外部形状的天线阵列,相比于标量阵列,共形极化敏感阵列能够减小载体飞行阻力,提升隐身能力,分辨能力更高,因此,共形极化敏感阵列被广泛应用在雷达、声呐等多个领域当中。共形极化敏感阵列可同时感知目标的角度域、极化域等多维域信息,但其几何结构较为复杂,阵列空域导向矢量不再具有Toeplitz结构,各阵元的天线方向图也各不相同,这给参数估计算法的设计带来很大难度。本文通过分析阵列的共形结构对参数估计的影响,研究基于共形极化敏感阵列的极化域-空域多参数联合估计算法,主要工作内容如下:1.介绍极化的基本理论,利用欧拉旋转变换计算共形极化敏感阵列的方向图,并以此建立共形极化敏感阵列的接收数据模型。2.针对共形极化敏感阵列受载体曲率影响,不同位置的阵元方向图指向不同,金属载体还具有“遮挡”效应,MUSIC算法不能直接应用的问题。首先介绍了子阵分割技术,利用子阵分割技术将共形阵分割成多个子阵能够有效克服由载体遮挡引起的MUSIC算法性能下降问题,但子阵分割必须考虑特定的阵列结构。在此基础上,为实现在任意阵列结构下的参数估计,本文分别结合流形分离技术和虚拟变换技术对共形极化敏感阵列的参数估计方法展开研究。流形分离技术将阵列流形改写为采样矩阵和一个范德蒙德结构矢量的乘积的形式,进而可将MUSIC算法推广到任意阵列;而虚拟变换技术将原始阵列接收数据变换为期望的虚拟阵列接收数据,因为虚拟阵列为期望的理想阵列,因此可以用已有算法对变换后的虚拟阵列数据进行处理。仿真结果表明,这两种方法都能有效的估计出共形阵列信号的DOA与极化参数。3.首先针对实际环境中通常存在各种阵列流形误差,建立共形极化敏感阵列误差接收数据模型,分析误差对于参数估计的影响;其次针对存在阵列误差时已有算法性能下降甚至失效的问题,设计一种基于投影变换的稳健极化—DOA估计方法。该方法首先利用Capon谱估计信号大致区间,然后依次将每个信号作为目标,其余作为干扰,将信号导向矢量在干扰空间的正交补空间进行投影,并构造投影矩阵对接收数据进行预处理,最后利用Capon谱估计在信号区域进行精扫描,得到稳健的参数估计结果。仿真实验和实测数据处理结果表明,在存在阵列误差的情况下,能够有效估计出信号参数,具有一定的稳健性。

关键词：共形极化敏感阵列子阵分割阵列误差稳健参数估计

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