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一种强弱信号信源数估计新方法

舰船电子对抗 2022年第1期45卷 52-57页

作者：边疆中国电子科技集团公司第五十四研究所河北石家庄050081 河北省电磁频谱认知与管控重点实验室河北石家庄050081

在实际应用场合,信源数往往是一个未知数,而信源数准确估计是实现空间谱测向、同频多信号盲分离等算法的先决条件。当强弱信号功率差异较大时,传统信源数估计算法可能失效,从而导致后续阵列信号处理算法得出错误结果。为此,提出了一种... 详细信息

在实际应用场合,信源数往往是一个未知数,而信源数准确估计是实现空间谱测向、同频多信号盲分离等算法的先决条件。当强弱信号功率差异较大时,传统信源数估计算法可能失效,从而导致后续阵列信号处理算法得出错误结果。为此,提出了一种针对强弱信号的信源数估计方法。通过对空域协方差矩阵进行特征值分解,采用动态聚类和中值滤波处理排序后的特征值,进而估计信源数。介绍了该方法的原理,并使用实际采集数据进行验证,确认该方法针对强弱信号和色噪声环境的有效性,具有较好的工程应用价值。

关键词：强弱信号信源数估计动态聚类中值滤波

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强弱信号测向算法研究

强弱信号测向算法研究

作者：徐亮西安电子科技大学

学位级别：硕士

强弱信号并存时,由于强信号对弱信号的压制和掩盖,弱信号的估计成为测向技术的难点。本文针对这个问题进行研究,主要创新工作如下: 1.以一强一弱两个信号为例,推导了强弱信号经过特征矢量变换可分离的理论,得到强弱信号按照功率大... 详细信息

强弱信号并存时,由于强信号对弱信号的压制和掩盖,弱信号的估计成为测向技术的难点。本文针对这个问题进行研究,主要创新工作如下: 1.以一强一弱两个信号为例,推导了强弱信号经过特征矢量变换可分离的理论,得到强弱信号按照功率大小顺序不均匀分布于不同的特征波束通道的结论;2.当信源数已知时,提出了一种基于特征归一化的强弱信号测向算法,此方法类似于MUSIC算法,所不同的是需要利用归一的特征变换矩阵对搜索导向矢量做预变换,使强弱信号功率归一,减弱强信号对弱信号的影响,此时信号子空间变为由单位向量组成的新子空间,然后用类似于MUSIC的估计式进行空间谱估计。通过计算机仿真可以看出,与已有方法相比,所提方法无需迭代步骤,无需强信号波达方向精确的先验知识,具有运算量小和弱信号估计精度高的优点;3.当信源数未知时,提出了一种基于特征波束形成的强弱信号波达方向与信源数同时估计方法。首先估计空域协方差矩阵,对其特征分解后按特征值从大到小调整特征矢量;然后从第1个特征矢量开始,由提出的估计式计算各特征波束的空间谱;最后,通过比较空间谱的最大值与旁瓣谱峰平均值的比例判断有无信源,最大谱峰对应的角度即为该信源的波达方向估计。仿真和实测数据处理结果证明了方法的有效性和优越性;4.考虑幅相误差时,提出了单个强信号存在时的幅相误差校正方法,由于弱信号的信噪比很小,可用数据协方差矩阵的第1个大特征值对应的特征矢量来估计强信号的导向矢量,对强信号的导向矢量取模值即可估计幅度矢量,然后用搜索导向矢量与幅度矢量拟合误差最小时对应的角度估计强信号的来波方向,可求出强信号的理想导向矢量,最后结合实际导向矢量可求得幅相误差矩阵。仿真实验证明,这种方法能有效估计单个强信号存在时的幅相误差并实现强弱信号测向。

关键词：强弱信号波达方向信源数幅相误差特征波束形成

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基于伪框架理论的强弱信号测向方法研究

基于伪框架理论的强弱信号测向方法研究

作者：刘清燕西安电子科技大学

学位级别：硕士

针对复杂电磁环境下电子侦察阵列信号处理中强弱信号并存时,强信号抑制时弱信号难以保留的问题,以及弱信号的波达方向估计受到强信号严重影响的问题,引入基于伪框架理论的强弱信号测向算法和伪框架强信号抑制算法的研究。当所定义的对... 详细信息

针对复杂电磁环境下电子侦察阵列信号处理中强弱信号并存时,强信号抑制时弱信号难以保留的问题,以及弱信号的波达方向估计受到强信号严重影响的问题,引入基于伪框架理论的强弱信号测向算法和伪框架强信号抑制算法的研究。当所定义的对偶框架不在框架的空间内时,称其伪框架。基于伪框架理论强信号抑制方面,本文讨论了如何降低强信号抑制所需要的阵元数个数、提高强信号抑制当中的有用弱信号的保留度以及更有效的抑制强信号的问题。由于强信号抑制是强弱信号DOA有效检测的前提,当强信号和弱信号角度方向比较远的时候或者弱信号信噪比不是太低的时候,使用一般的自适应波束形成强信号抑制技术的各种方法具有很好的抑制效果,但是对于强信号和弱信号角度方向比较近的时候或者弱信号信噪比太低的时候,则传统的强信号抑制算法抑制掉强信号的同时也会使得弱信号被抑制掉。另外,传统的DOA参数估计方法强弱信号并存时的弱信号的DOA参数估计存在估计误差大的情况,严重影响弱信号的测向。基于此,针对均匀直线阵列,本论文重点研究了伪框架强信号抑制算法和伪框架强弱信号测向算法。具体研究内容如下:1、分析了伪框架理论。首先针对希尔伯特空间基函数的特性,阐述框架的定义;然后分析框架的冗余性质;接着讨论对偶框架的概念,当对偶框架不在框架的空间内时,引出伪框架概念。2、构建了伪框架强信号抑制模型。本文研究和构建了伪框架强信号抑制的模型,讨论将弱信号的导向矢量、强信号的导向矢量和特征向量中噪声子空矢量矩阵等等信息有效的结合起来构造伪框架模型,并进行理论验证。3、提出了伪框架强信号抑制算法,达到抑制强信号保留弱信号的效果。本论文结合伪框架模型,基于均匀直线平面阵列模型进行探讨。将强信号作为要抑制掉的对象,讨论伪框架强信号抑制后的输出信干噪比、主瓣偏移量以及当强信号和弱信号角度在主瓣范围内或者靠近主瓣的时候强信号抑制效果。本文通过大量实验和数据证明,本文所提的伪框架强信号抑制算法在输出信干噪比、改善因子、主瓣偏移量和运算量方面均有所改进。4、提出了伪框架强弱信号测向算法。本文根据伪框架强信号抑制算法,研究伪框架强弱信号测向算法。首先,对于多目标测向,先用常规的测向算法将强信号的DOA参数估计出来;然后将强信号用伪框架强信号抑制算法抑制掉,在抑制掉强信号的同时,采用空间搜索的方法试探强弱信号的DOA信息,根据波束形成相关原理获得弱信号的DOA参数估计。仿真和实验数据证明,伪框架做强弱信号测向的算法,对于实测数据测向误差更小,适用于低信噪比的弱信号测向,算法不需要迭代,计算量低。实验证明本章所提的伪框架做强弱信号测向的算法的有效性和优越性。

关键词：强弱信号 DOA估计伪框架强信号抑制框架理论

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基于正交投影矩阵的强弱信号闭环测向方法

航空兵器 2016年第3期23卷 35-40页

作者：张倩陶海红张博一西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室西安710071

当空间中强弱信号同时存在时,由于强信号对弱信号的压制,使得弱信号的方向估计性能变差,甚至无法测得。针对赋形天线系统,提出了一种基于正交投影矩阵的强弱信号闭环测向算法。利用闭环测向算法估计出强信号方向,根据强信号的方向基于... 详细信息

当空间中强弱信号同时存在时,由于强信号对弱信号的压制,使得弱信号的方向估计性能变差,甚至无法测得。针对赋形天线系统,提出了一种基于正交投影矩阵的强弱信号闭环测向算法。利用闭环测向算法估计出强信号方向,根据强信号的方向基于线性约束最小方差(LCMV)准则构造正交投影矩阵;对赋形天线接收数据进行滤波,抑制掉强信号;根据强信号方向产生LCMV权作为初始权值进行闭环迭代,实现对弱信号的测向。实验表明:该方法在强弱信号并存的情况下可以实现强弱信号的方向估计。

关键词：赋形天线正交投影矩阵强弱信号闭环测向方向估计

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基于嵌套阵列的强干扰下DOA估计算法研究

基于嵌套阵列的强干扰下DOA估计算法研究

作者：刘明鑫天津理工大学

学位级别：硕士

波达方向估计在阵列信号处理领域中具有至关重要的位置,尤其是在雷达通信、卫星导航和无线通信等领域有着广泛的应用。在实际应用的复杂电磁环境中,通常存在着多个强信号干扰,由于强信号对弱信号的压制和掩盖,弱信号估计成为阵列信号估... 详细信息

波达方向估计在阵列信号处理领域中具有至关重要的位置,尤其是在雷达通信、卫星导航和无线通信等领域有着广泛的应用。在实际应用的复杂电磁环境中,通常存在着多个强信号干扰,由于强信号对弱信号的压制和掩盖,弱信号估计成为阵列信号估计的难点之一。针对此种强弱信号并存的情况,本文主要研究基于均匀阵列、嵌套阵列下弱信号的DOA估计,提出一种基于信号功率增强的算法,基于扩展嵌套阵列优化结构下弱信号的DOA估计,对其应用在不同阵列中的估计性能进行讨论分析,具体内容如下:首先,本文研究了MUSIC算法、不变噪声子空间(INPS)算法、不变噪声子空间平滑(INPSS)算法等经典DOA估计算法在均匀阵列与嵌套阵列下的使用情况,通过仿真实验分析各算法性能,以DOA估计的均方根误差(RMSE)和成功概率为仿真结果的评价指标,不变噪声子空间平滑算法的估计精度比其他算法更有优势。针对强信号背景下的DOA估计,本文研究了扩展噪声子空间(EN)算法、干扰阻塞(JJM)算法、修正投影阻塞(CJJM)等算法,根据相关仿真实验说明,无法准确估计功率相差50d B或是60d B的信号的波达方向。其次,为解决强信号背景下的波达信号估计问题,本文研究了一种基于信号功率增强的DOA估计算法(SPE算法)。该算法首先对阵列接收数据的协方差矩阵函数进行排列进而构造Toeplitz矩阵;引入修正参数对协方差矩阵误差值进行修正,并再次作特征值分解,利用修正后的协方差矩阵进行信号波达方向估计。仿真结果表明,阵元数目为8时,SPE算法可估计出信号功率相差40d B、角度相邻3度,信号功率相差50d B、角度相邻4度的信号DOA;算法充分降低了实际工程应用中由于采样数据较少而造成的误差,具有更高的成功率与更强的分辨率。最后,针对嵌套阵列在实际工程应用中的排布问题,本文研究了一种基于分布式嵌套阵列的扩展嵌套阵列优化结构。通过对嵌套阵列中的二级子阵列位置进行重新排布,并且对阵元间距进行合理赋值,此嵌套阵列的虚拟阵列阵元非连续,提高了阵列自由度并降低阵元耦合度,通过SPE算法对其作强信号背景下的DOA估计,仿真分析表明,其可在低信噪比、低快拍数下有效实现功率相差50d B、角度相邻4度的波达方向估计。

关键词：嵌套阵列强弱信号波达方向估计干扰抑制信号功率

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从强信号掩盖中检出弱信号的一种新检测算法

系统仿真学报 2010年第4期22卷 986-990页

作者：廖灿辉周世东朱中梁清华大学微波与数字通信国家重点实验室北京100084 信号盲处理国防科技重点实验室成都610041

针对功率较强、带宽较宽调制信号掩盖下是否隐藏有功率较弱、带宽较窄调制信号的检测问题进行研究,提出了一种新检测算法。算法先根据调制信号的星座特性消除强信号的干扰,在此基础上分别从时域和频域角度提取了两个特征参数:K参数和H参... 详细信息

针对功率较强、带宽较宽调制信号掩盖下是否隐藏有功率较弱、带宽较窄调制信号的检测问题进行研究,提出了一种新检测算法。算法先根据调制信号的星座特性消除强信号的干扰,在此基础上分别从时域和频域角度提取了两个特征参数:K参数和H参数,结合两个参数的特点设计了检测算法。该算法能够实现具有一定能量和带宽弱信号的高效检测,并能对弱信号的个数进行估计。仿真结果表明,算法具有很高的正确检测概率。

关键词：信号检测强弱信号特征参数调制信号

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用于复杂信号的闭环测向算法研究

用于复杂信号的闭环测向算法研究

作者：张倩西安电子科技大学

学位级别：硕士

随着信息化的日益发展,电子战在军事领域得到越来越广泛的应用。由于卫星通信系统所存在的一些缺陷经常会被利用导致通信系统遭受破坏,所以通信卫星很难在没有干扰的环境下进行工作。自适应天线可以实现复杂电磁环境下的干扰检测与抑制... 详细信息

随着信息化的日益发展,电子战在军事领域得到越来越广泛的应用。由于卫星通信系统所存在的一些缺陷经常会被利用导致通信系统遭受破坏,所以通信卫星很难在没有干扰的环境下进行工作。自适应天线可以实现复杂电磁环境下的干扰检测与抑制,因此,自适应天线成为通信卫星能够在复杂环境中工作的一项关键技术。本论文对用于通信卫星系统的自适应测向算法进行了研究,首先介绍了平面和多波束赋形两种天线阵列信号模型,给出了自适应波束形成的三个最优准则,介绍了基于最小均方误差(MSE)准则的自适应迭代算法,然后结合多波束赋形天线方向图对闭环测向算法的原理进行分析说明。在闭环测向算法的基础上,论文对如下内容进行了研究:1、结合强弱信号同时存在时实现弱信号测向的常规思路,提出了基于正交投影矩阵的强弱信号闭环测向算法。先对阵列接收数据利用闭环测向算法测得强信号的来波方向(DOA),根据强信号方向构造正交投影矩阵对阵列信号中的强信号进行空域滤波,对滤除强信号后的接收信号再应用闭环测向算法,从而实现在强信号环境下的弱信号方向估计。2、在时域最小均方(LMS)算法的启发下,本论文给出了频域LMS算法,并基于此,提出了宽带信号频域闭环测向方法,该方法首先将接收到的一个快拍下的宽带信号进行离散傅里叶变换(DFT),将宽带信号看成一系列不同中心频率的窄带信号的叠加。然后对不同频率的窄带信号在频域应用LMS算法进行调零,将各频率下的调零结果进行几何平均得到最终方向图数据,并根据最终方向图数据求得测向空间谱函数,进而估计信号方向。与经典算法非相干信号子空间算法(ISSM)进行了比较,验证了宽带信号频域闭环测向算法具有更好的性能。并且该方法在工程实现中不需要进行矩阵的特征值分解,运算复杂度比其他的开环高分辨测向算法要低。3、本论文介绍了卫星多波束赋形天线系统的方案设计框架和基于DSP的闭环测向算法的工程实现,给出了实现方案与流程,详细介绍了测向模块的实现框架,和该框架中各个部分的主要功能,然后给出了基于DSP的闭环测向算法的各个软件模块,最后对基于DSP的闭环测向算法进行了测向结果测试并对结果进行详细分析。从测试结果可以得出,基于DSP的闭环测向方法可以应用在工程实践中,不仅大大降低了硬件复杂度,而且可以实现对信号的准确测向,具有广阔的应用前景。

关键词：自适应天线闭环测向算法强弱信号宽带信号

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密集目标的空间谱估计与稳健波束形成技术

密集目标的空间谱估计与稳健波束形成技术

作者：杨磊西安电子科技大学

学位级别：硕士

空间谱估计与自适应波束形成技术作为阵列信号处理的主要应用方向,广泛被应用于雷达、声呐和通信等领域。但是,当来波信号中存在邻近的强弱目标时,强信号会掩盖弱信号的信息,准确估计弱信号波达方向困难。此外,阵列响应误差、阵元位置... 详细信息

空间谱估计与自适应波束形成技术作为阵列信号处理的主要应用方向,广泛被应用于雷达、声呐和通信等领域。但是,当来波信号中存在邻近的强弱目标时,强信号会掩盖弱信号的信息,准确估计弱信号波达方向困难。此外,阵列响应误差、阵元位置误差以及期望信号出现在样本数据中等因素使得自适应波束形成算法性能下降明显。本文针对上述问题进行了研究,主要工作包括:(1)以多重信号分类(multiple signal classification,Music)算法为参考,对比分析了典型的强弱信号信源波达角(Direction of Arrival,DOA)估计算法,包括RELAX算法、干扰阻塞法以及SSMusic算法。明确了它们的适用情况和优缺点。在此基础之上,通过交换大特征值顺序构造的伪数据协方差矩阵,提出了一种基于伪信号协方差矩阵的强弱邻近信源DOA估计方法。该方法减小了对硬件的要求,实现过程简单。最后,克服了经典方法中抑制强信号时对邻近弱信号引入损失的缺点,提出了基于最大似然的强弱邻近信源DOA估计方法。理论分析与仿真实验证明了所提方法的正确性与有效性。(2)针对期望信号出现在样本数据中,出现信号相消现象以及自适应波束形成算法对阵列误差敏感的问题,研究了经典的提升自适应波束形成算法稳健性的方法,如信号特征子空间算法、对角加载算法、最差情况下性能最优算法、二次规划算法以及干扰加噪声协方差矩阵重构算法等。详细描述了这些经典方法提升自适应波束形成算法的基本思想与实现途径,并明确了这些方法的性能与适用情况,最后通过仿真实验分析了方法的有效性与优缺点。

关键词：阵列信号处理 DOA估计强弱信号稳健自适应波束形成

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阵列天线子阵划分设计和测向技术研究

阵列天线子阵划分设计和测向技术研究

作者：张静西安电子科技大学

学位级别：硕士

单脉冲和差测角和子空间类信号角度(DOA)估计分别针对单目标和多目标情况,单脉冲测角技术应用的关键是产生满足要求的和、差波束,基于子空间的超分辨DOA估计方法应用的关键是克服实际中非理想条件带来的算法性能下降甚至失效的难题。针... 详细信息

单脉冲和差测角和子空间类信号角度(DOA)估计分别针对单目标和多目标情况,单脉冲测角技术应用的关键是产生满足要求的和、差波束,基于子空间的超分辨DOA估计方法应用的关键是克服实际中非理想条件带来的算法性能下降甚至失效的难题。针对基于子阵合成的和差波束测角方法,开展了为逼近给定和差波束的最优子阵划分及各级(阵元级和子阵级)权矢量优化的研究;针对子空间类超分辨测角方法,展开了强弱信号并存、阵列误差存在和信源数目未知下的稳健处理的研究。主要创新工作如下:1.针对基于子阵合成的和差波束测角方法,为提高差波束性能,提出子阵级存在和、差两套加权的和差波束形成框架,原有框架(阵元级加权产生和波束,子阵级产生差波束)为其子阵级和加权取全1矢量时的特例。将阵元级加权、子阵级差波束加权和子阵级和波束加权统一优化以使权值逼近误差最小、和差方向图畸变最小或和差波束满足某一/些条件。2.针对子阵级最优和差波束形成,以低副瓣和差波束产生为目标,提出了一种权值逼近下基于聚类的子阵划分与各级加权优化方法。为降低差波束副瓣,提出阵元级、子阵级和差加权同步优化的思想,以等效阵元级加权对低副瓣阵元级理想加权的逼近误差为代价函数,通过加权优化隐处理,问题转化为内层的子阵划分给定下权值优化和外层子阵划分优化两步优化。对于外层,子阵划分优化,引入聚类思想,定义阵元间、子阵间、阵元与子阵间距离,根据阵元与子阵间距离调整其所属子阵。利用了权值逼近准则下最优划分的特点,实现子阵划分的迭代优化,克服了已有迭代类算法不能用于平面阵的缺点。对于内层,子阵划分给定权值优化,针对Taylor/Bayliss等加窗和差波束低副瓣实现,利用对数变换,将非凸优化转化为凸优化问题,一次优化求解同时获得阵元级和子阵级和、差加权。加入对阵元级最大衰减的约束而不影响问题凸性,通过简单的交替优化可以实现阵元级量化衰减。该方法需要给定子阵初始划分,因此文中又给出了两种初始化划分选取方法。仿真表明子阵划分优化后比初始划分对应的逼近误差明显减小,和、差波束副瓣电平降低了数dB,表明了聚类在子阵划分优化中的有效性。3.针对子阵级最优和差波束形成,提出了一种基于方向图综合的子阵划分给定下和、差加权优化方法。以副瓣电平为约束,和、差波束主瓣畸变为目标函数,利用优化问题在阵元级加权和子阵级加权任意一个确定下为另一变量的凸函数的性质,借助已有优化工具箱,交替优化求得两级加权。该方法能够实现和、差方向图任意副瓣包络控制,相比已有算法仅能实现差方向图零点处斜率控制,其可实现包括差和比幅度线性度、斜率和相位响应在内的整个差和比特性的控制。4.针对空间谱估计中强功率信号导致其附近弱信号谱峰偏移甚至被覆盖的问题,提出了基于噪声子空间扩充和功率归一的两种弱信号估计方法。基于噪声子空间扩充的方法将强信号导向矢量直接纳入噪声子空间,消除强信号谱峰;功率归一的方法遵循强信号受到大衰减,弱信号受到小衰减或不衰减的原则,以接收数据协方差矩阵的特征矢量作为变换矩阵,再对其各通道输出信号各自功率归一。相比于MUSIC,两种算法均提高了弱信号的可检测概率和角度估计精度;相比于已有强弱信号下弱信号DOA估计方法,基于噪声子空间扩充的方法,仅需强信号数目,减小了运算量(该方法运算量与常规MUSIC方法相当),基于功率归一的方法,则无需强信号的任何信息。5.针对阵列互耦误差存在下DOA估计提出了一种基于ESPRIT的均匀线阵DOA及互耦参数估计方法。利用了均匀线阵互耦矩阵的特点,在阵列中找出互耦结构相同的两个子阵,利用ESPRIT方法得到角度估计,再从最小方差(LS-Least Square)拟合出发获得互耦参数的估计。算法无需迭代,运算量小且不存在收敛性问题,仿真表明其对通道幅相误差具有一定的稳健性。6.针对信源数未知下DOA估计提出了一种基于MUSIC的DOA与信源联合估计方法。基于MUSIC谱在信源数过估计下出现伪峰的特点,利用真实信号导向矢量与其对应噪声子空间正交的性质,建立判别函数剔除伪峰角度,从而得到真实信号数目和DOA的估计。这是一种无需阵元数已知的DOA估计方法,也是一种借助于DOA估计的信源数估计方法。仿真表明其对白噪声之外的通道功率不一致色噪声的信源估计的有效性。

关键词：子阵划分和差波束低副瓣聚类分析 DOA估计强弱信号阵列误差互耦矩阵信源数估计