低频小尺寸高精度空中运动目标定位算法

提出了一种基于声矢量传感器的低空目标定位方法,在小尺寸阵元和低频条件下,对空中目标的精确定位进行了仿真实验研究.采用实测的空中目标辐射的噪声信号对算法进行了分析,研究了不同信噪比和积分时间对定位算法的影响.研究结果表明,矢量传感器定向误差与波达方向无关;当矢量传感器尺寸为0.2m,积分时间50ms,信噪比10dB时,对实测的某型低空目标信号仿真,单个矢量传感器定向误差为1.2°,系统定距误差与传统的声压传感器定位系统相比,其阵元尺寸减小了一个数量级,而定位精度尚有较大提高.     

考虑相位噪声影响的单阵元被动合成阵列算法

考虑到现有单阵元被动合成阵列算法对阵元的运动模型假设过于理想且对相位噪声的适应能力不足,首先,提出一种适用于阵元任意机动方式的单阵元被动合成阵列通用算法,进而通过相位噪声模型分析,给出最大相参时间及有效合成阵元数的选取方法,重建了合成阵列的流形矢量,得到了与相位噪声模型相匹配的改进算法.然后,在相位噪声影响条件下,推导了单阵元被动合成阵列波达方向的理论估计方差下限.仿真分析表明,较未考虑相位噪声影响的算法,改进算法能够有效提高相位噪声影响下的单阵元被动合成阵列测向精度.     

基于虚拟阵列的信号源数估计算法

信号源数估计是智能天线技术的一个基本问题,经典的信号源数估计算法有:基于信息论"AIC"算法"MDL"算法、假设检验、平滑秩序列法以及盖氏圆算法等,这些算法在低信噪比、小采样、色噪声以及实际信源数近阵列阵元数时,会产生较大的误差。在Kullback准则基础上提出了一种基于虚拟阵列的改进算法,该算法通过对阵列接收的数据进行预处理,虚拟地增加阵元数,按照修正的规则,求取信源数。经仿真验证,该算法克服了经典算法在低信噪比、小采样、色噪声以及实际信源数接近阵列阵元数时,准确估计信源数的难题。     

正交化超分辨算法的误差灵敏度分析

本文给出了基于 Gram-Schmidt正交化方法的超分辨算法,并分析了该算法对阵列幅度和相位误差的灵敏度。给出了两个目标、不同阵元数和不同间距等情况下的灵敏度计算结果。结果表明本文的算法在目标小角度间隔、大阵元数的情况下,受幅相误差的影响没有最大似然估计（MLM）和 MUSIC算法敏感。     

基于四阶累积量阵列扩展的稀疏分解方法

提出了一种基于四阶累积量稀疏表示的估计方法,解决信号数多于阵元数时的DOA估计问题。该方法首先构造了包含所有DOA信息的最小冗余矢量,利用扩展阵列的最小冗余导向矢量构造完备字典减小完备字典的复杂度;然后利用L1范数作为稀疏约束条件建立稀疏模型进行DOA估计。理论分析和仿真实验,验证了该方法能够估计出的信号个数大于阵元数目,可直接应用于相干信号,比MUSIC-like算法具有更好的性能。     

遗传算法在阵列天线误差校正及优化中的应用

针对阵元位置误差影响DOA估计算法性能的问题,采用遗传算法寻找阵元的最佳位置进行校正。然后研究了在阵元数一定、放置范围可变和阵元放置范围一定、阵元个数可变的情况下,如何利用遗传算法对阵列进行优化。最后给出了计算机仿真结果。结果表明这种方法可以有效地对天线阵列进行误差校正及优化。     

基于辅助阵元的幅相误差和DOA同时估计算法北大核心

针对阵元幅相误差使波达方向(direction of arrival,DOA)估计精度下降的问题,提出了一种阵元幅相误差和DOA同时估计算法。该算法通过在阵列一侧设置少量已校正阵元,改变了误差矩阵的结构,并根据改变后的矩阵特征构造了变换矩阵,通过构造的变换矩阵和子空间算法,实现了对阵元幅相误差和DOA的同时估计。此外,该算法能够解决信源功率存在较大差异时误差估计不准的问题,实现了高精度的误差和角度的同时估计。计算机仿真结果证明了所提算法的正确性和有效性。     

基于内插阵列变换的非圆信号MUSIC实值算法

提出一种基于内插阵列变换的非圆信号MUSIC实值算法(VIA-NC-MUSIC实值算法).首先利用真实阵列流型与虚拟阵列流型之间的变换矩阵,将真实阵列输出转换为虚拟阵列输出,再根据信号源为实数的特点,分别求取虚拟阵列输出的实部和虚部,将其串联组合,扩展阵列输出的维数,进而得到一种多重信号分类(MUSIC)的波达方向(DOA)估计算法.还分析了VIA-NC-MU-SIC实值算法的计算复杂度,并与复运算的复杂度进行了比较,新算法的复杂度相对较低.仿真实验表明:存在阵元位置误差的情况下,新算法通过对阵元位置校准数据进行内插阵列变换(VIA),取得与阵元位置校准的非圆信号MUSIC算法(NC-MUSIC算法)相当的估计性能,保持了高估计精度、高分辨力,并且在二维阵元位置误差情况下,新算法的估计性能明显优于阵元位置未校准的NC-MUSIC算法.     

互耦和通道不一致对空间谱估计算法影响分析

在均匀线性阵列和双平行线阵模型下,结合常规波束形成算法,一维子空间类算法和二维子空间类算法的原理,构建了阵元间互耦和通道幅相不一致的误差模型,系统性地分析了两种阵列误差对这些经典算法的作用机理,并进行了数值仿真验证。理论分析和仿真结果表明,互耦和通道不一致会对阵列流型产生扰动,并破坏旋转不变关系,使得经典算法估计性能严重下降,降低了估计成功概率。     

基于特征值线性拟合误差的信源数估计方法

基于信息论的MDL准则信源数估计方法在均匀高斯白噪声背景下具有良好的估计性能。若阵元间存在幅相不一致性时白噪声变成非均匀色噪声,此时算法性能将急剧下降。针对该问题,提出了基于数据协方差矩阵特征值总体最小二乘线性拟合误差的信源估计方法。该方法根据特征值线性拟合误差与拟合点数为单调不增关系,并结合MDL准则的惩罚因子构造判断函数实现信源数估计。仿真结果表明:该方法在非均匀色噪声背景下能够实现信源数一致估计;且在低信噪比、短快拍时仍然具有良好的估计性能。     

地磁陀螺复合测姿系统误差补偿方法

针对三维地磁姿态检测系统不能独立求解姿态角的问题,提出了一种基于地磁陀螺复合的弹丸姿态检测方法,在分析MEMS陀螺误差来源的基础上,建立了二维MEMS陀螺的误差模型,通过最小二乘法拟合求得误差补偿系数,最后利用补偿算法对二维MEMS陀螺的两路角速度输出矢量进行校正。经过一系列实验,结果表明,校正后的角速度矢量的零偏基本消除,误差波动幅值明显减小,利用角速度矢量计算得到的偏航角误差减小到1.757 7°,测量精度提高提高近12倍,基本能够满足三维地磁传感器姿态检测系统对外部基准角的要求。     

最小冗余线阵的DOA估计

波达方向(DOA)估计是智能天线技术研究热点之一.研究了最小冗余线阵的DOA估计问题.通过引入阵列冗余度,对非均匀线阵的阵元配置进行研究,在对MUSIC算法进行分析的基础上,利用Matlab对最小冗余线阵的DOA性能进行仿真,通过与均匀线阵进行对比,结果表明,在相同阵元数目的前提下,最小冗余线阵获得了较高的空间谱分辨力和较低的估计均方误差,提高了DOA估计性能.     

垂直线列阵无源定位精度分析

提出了一种基于垂直线阵的系统,给出了定位模型,并简要介绍了其定位原理.利用由时延引入的距离、高低角和观测得到的方位角信息,建立了三维坐标系下的状态方程和观测方程.通过理论分析和仿真计算,讨论了声速测量误差、时延估计误差和阵元位置误差对系统定位精度的影响,给出了时延估计误差的克拉美-罗下界.综合时延估计、基线横纵扰动、三类误差的影响,在一定条件下,对目标距离估计的相对误差可控制在20%以内.     

虚拟陀螺随机误差分析研究

虚拟陀螺是提高MEMS陀螺测量精度的一个重要技术。为了建立MEMS陀螺的随机误差模型,更好地进行数据融合,设计了虚拟陀螺阵列硬件结构,采用Allan方差分析算法对所设计陀螺阵列中单个陀螺进行随机误差分析与建模,并与陀螺阵列滤波融合后的结果比较。实验结果表明,Allan方差分析算法可以很好地估计陀螺随机误差,对虚拟陀螺阵列的数据融合提供了比较精确的误差模型。     

改进MUSIC算法超音速空速估计

为实现超音速气流基于声矢量传感器的空速测量,在分析马赫锥内等效声源特性的基础上,提出基于时空扩展改进MUSIC算法的空速估计算法,建立了声矢量传感器阵列模型和声波在超音速稳定气流中的传播模型,通过等效声源改进MUSIC算法实现超音速空速估计,并针对算法运算量大的问题提出快速算法。实验结果表明,所提算法能够准确地估计超音速空气流动速度,快速算法在损失较少精度情况下极大提高算法的实时性。     

矢量阵的快速宽带频域波束形成方法

矢量水听器能获取振速信息,因此由其所组成的阵列有着常规声压阵列所不能比拟的优势,但正因为有了振速各分量信息,基于矢量阵的信号处理面临计算量大为增加的高维协方差矩阵运算的难题,当阵元数较多时,难以实时实现。为此,基于FFT思想,提出了一种适用于矢量水听器阵列的快速宽带频域波束形成方法。该方法在频域实现,将宽带信号分解为多个窄带信号,采用快速傅立叶变换来实现各阵元数据的相移累加过程,处理速度得以大幅提高。研究表明:该方法完全满足实时处理的需求,其测向性能也能达到克拉美-罗下界,且矢量阵具有常规阵所不具有的左右舷分辨能力,对微弱目标的检测能力也较强。     

幅相误差对稀疏阵天线性能的影晌

围绕天线阵增益、波束宽度、指向和副瓣电平等指标，分析了幅相误差、阵元失效对稀疏阵列天线性能的影响。应用概率统计原理，导出了具有幅相误差、阵元失效时稀疏阵天线阵增益损失、波束宽度、指向、副瓣电平的估计公式、并得出一些有益结论。     

利用阵列协方差矩阵稀疏性的到达角估计方法

为了解决传统基于阵列协方差矩阵稀疏性到达角估计方法计算复杂度高的问题,提出基于直接二维稀疏重构思想的高效到达角估计方法。该方法利用阵列输出数据的协方差矩阵构造二维稀疏表示模型,对协方差矩阵进行特征值分解以实现噪声功率估计,从而降低噪声对到达角估计的影响。在求解稀疏表示模型时,直接对该二维稀疏重构问题进行求解,避免了矩阵矢量化操作。仿真实验结果表明,该方法运行效率大大提高,并且在低快拍数、低信噪比和稀疏阵元等条件下估计性能优于传统方法。     

声矢量阵降维平行因子模型及方位估计方法

针对原有的声矢量阵三阶PARAFAC(平行因子)模型维数高、参数求解过程运算量大的缺点,建立了一种降维的PARAFAC模型。将声矢量阵看作空间共点的声压传感器子阵和振速传感器子阵,计算各子阵输出数据的自协方差,并构造了三阶张量,最后证明该张量满足三阶PARAFAC模型并利用交替迭代算法估计声源参数。仿真和实测数据表明:该方法可以用于多目标方位估计且估计精度优于超分辨率的ESPRIT算法。     

基于子协方差阵加权的三星时差定位数据综合

为提高三星时差定位系统的定位精度,需要将系统在不同时间得到的多个定位估计结果进行统计综合。本文提出了一种基于子协方差阵加权的定位数据综合算法。该算法根据单点定位精度分析结果,先利用定位误差协方差的二维子阵的逆矩阵作为权矩阵,通过加权最小二乘估计目标空间三维坐标位置中的其中两维,再利用WGS-84地球模型求解另一维坐标。仿真实验表明,相比已有算法,所提新算法可以明显提高定位精度。