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数据采集与处理 2022年第6期37卷 1208-1217页

作者：张小飞李宝宝曾浩威李建峰南京航空航天大学电子信息工程学院南京211106

为了解决子空间数据融合(Subspace data fusion,SDF)算法用于未知互耦影响下的分布式多阵列定位时定位精度低的问题,本文结合降维搜索思想提出了一种降互耦维度的子空间数据融合(Reduced mutual coupling dimension subspace data fusio... 详细信息

为了解决子空间数据融合(Subspace data fusion,SDF)算法用于未知互耦影响下的分布式多阵列定位时定位精度低的问题,本文结合降维搜索思想提出了一种降互耦维度的子空间数据融合(Reduced mutual coupling dimension subspace data fusion,RMCD⁃SDF)方法。该方法首先将互耦误差模型引入SDF算法,使其适应于天线阵列受到未知互耦误差影响的场景。在此基础上,为了降低同时搜索所有未知参数带来的超高计算复杂度,本文引入降维搜索思想并构造了RMCD⁃SDF算法谱函数。仿真结果显示,RMCD⁃SDF算法的定位性能在阵列受到未知互耦影响的场景下具有优势,与现有算法相比计算复杂度接近,但是具有更高的定位精度。在10 dB信噪比下本文算法的定位均方根误差相比经典的SDF算法降低了8.67 dB。

关键词：分布式多阵列未知互耦降维直接定位

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阵列互耦下基于稳健DOA估计的车辆辅助定位算法研究

阵列互耦下基于稳健DOA估计的车辆辅助定位算法研究

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作者：王冉燕山大学

学位级别：硕士

基于基站波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计的车辆定位是车联网(Internet of Vehicles,IOV)领域近年来的研究热点之一,具有重要的应用前景和巨大的潜在商业价值。和目前广泛使用的基于全球定位系统(Global Positioning System,GPS... 详细信息

基于基站波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计的车辆定位是车联网(Internet of Vehicles,IOV)领域近年来的研究热点之一,具有重要的应用前景和巨大的潜在商业价值。和目前广泛使用的基于全球定位系统(Global Positioning System,GPS)的定位技术相比,基于DOA估计的车辆定位在定位精度和定位连续性方面可以获得显著优势。特别地,随着5G基站和大规模多输入输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)阵列的广泛部署,基于DOA估计的车辆定位有望突破亚米级甚至是更高精度的定位水平。然而现有基于DOA估计的车辆定位方法在大规模阵列下应用时大多无法有效平衡估计精度和计算复杂度。为了解决这一问题,本文针对大规模阵列下的DOA估计算法和相关车辆定位技术进行了创新性研究。主要研究内容及创新点如下:首先,对现有基于DOA估计的车辆定位算法进行了深入分析,并进行了相关的理论推导和计算机仿真验证。通过仿真结果发现算法不仅计算复杂度较高,而且在低信噪比和小样本情况下会出现较为严重的性能衰退(Performance break down)现象,这使得算法在定位精度和复杂度方面尚无法充分满足实际车联网下的车辆定位需求。其次,考虑阵列天线间的互耦影响,提出了一种基于增强样本协方差矩阵的实值DOA估计新算法。该算法首先通过内在机制消除未知互耦的影响并同时将样本协方差矩阵转变为复Toeplitz结构,然后利用线性收缩技术结合RBLW估计器来对样本协方差矩阵进行增强,最后通过酉变换并结合实值MUSIC算法获得改进的DOA估计结果。通过仿真实验证明了所提算法的有效性和高效性。最后,基于提出的实值MUSIC算法,设计了一种基于多基站协作的车辆辅助定位方法,其核心是获得多基站的DOA信息后通过三角定位法获得稳健的车辆位置信息。仿真实验表明,所设计的车辆辅助定位方法在大规模阵列天线下可以获得亚米级甚至是厘米级的定位精度,满足车联网车辆定位的要求。

关键词：车辆定位 DOA估计增强协方差矩阵未知互耦实值变换

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基于正则化稀疏恢复的稳健测向算法研究

基于正则化稀疏恢复的稳健测向算法研究

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作者：孟丹丹海南大学

学位级别：硕士

稳健测向算法的研究是信号处理方向的一个重要分支,尤其是近几年在无人驾驶,雷达,医学成像等方面起到了至关重要的作用。传统的测向算法大多是基于子空间类算法,但是这些算法在低信噪比(Signal-to-Noise-Ratio,SNR)或者有限快拍数的情况... 详细信息

稳健测向算法的研究是信号处理方向的一个重要分支,尤其是近几年在无人驾驶,雷达,医学成像等方面起到了至关重要的作用。传统的测向算法大多是基于子空间类算法,但是这些算法在低信噪比(Signal-to-Noise-Ratio,SNR)或者有限快拍数的情况下,很难进行稳健的目标角度估计,而且当信号之间是相干时,大多数子空间类算法的估计性将会面临下降甚至于失效。近些年,压缩感知(Compressed sensing,CS)理论逐渐得到发展,稀疏恢复理论被人们所研究并加以利用,其相对于子空间类算法可以很好的适应现实中恶劣的测向环境。同时由于阵列天线间电磁场的干扰,阵元之间会存在未知互耦效应,破坏了传统的阵列接收数据模型结构。因此,本文将研究在未知互耦条件下,基于均匀线性阵列(Uniform Linear Array,ULA)以及单基地MIMO雷达背景下的稳健测向算法。首先介绍了阵列信号模型及矩阵分析的基础概念,并详细介绍了基于子空间类测向算法步骤和原理;然后介绍了稀疏恢复的基础知识和一些代表性算法;最后利用MATLAB仿真实验,分析了此类算法的估计性能。其次,针对天线阵元间存在未知互耦效应问题,提出了基于数据域的稳健阵列测向算法。给出了未知互耦条件下通过参数化互耦导向矩阵构建的块结构表示接收数据模型,详细研究了稳健的重加权块稀疏恢复阵列测向算法;最后通过仿真实验验证了所提出算法在未知互耦效应存在条件下的稳健DOA估计性能。然后针对基于数据域的稳健阵列测向算法存在的缺陷,提出了多种基于协方差域的稳健阵列测向算法。首先介绍了协方差矩阵的稀疏表示形式及l-SRACV算法;然后针对块稀疏矩阵不仅存在块稀疏性也存在秩稀疏性,提出了重加权l范数最小化算法及重加权核范数最小化算法;并为了进一步提高接收数据信息的利用率,将加权子空间拟合思想与稀疏恢复结合,提出了基于加权子空间拟合的块稀疏恢复算法;最后通过仿真分析及性能比较,验证了所提出算法的优越性。最后,我们将上述技术引入到单基地MIMO雷达中,提出了一种单基地MIMO雷达重加权块稀疏重构算法。该算法通过参数化互耦发射-接收导向矩阵构建MIMO雷达接收数据模型,然后通过加权矩阵的构造,将MIMO雷达的DOA估计问题转化为加权块稀疏恢复问题。此算法同样避免了未知互耦的影响及阵列孔径的损失,从而提高了单基地MIMO雷达在未知互耦误差下的DOA估计性能。

关键词： DOA估计未知互耦块稀疏恢复加权矩阵 MIMO雷达

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