CN112462363B - 非均匀稀疏极化阵列相干目标参数估计方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了非均匀稀疏极化阵列相干目标参数估计方法。本发明首先设计由分离式正交电偶极子组成的非均匀、稀疏和对称的极化面阵;然后针对相干信源条件下接收数据协方差矩阵秩亏问题,对接收数据进行双向平滑;最后根据噪声子空间与导向矢量正交的特性,采用子空间方法得到目标的方位角和俯仰角估计值。在布阵孔径相同时,本发明的测角方法较传统以半波长为间距的均匀面阵计算量更小,尤其在阵元数多的情况,优势更为明显;与一般空间平滑需要均匀布阵不同,本发明设计的非均匀稀疏布阵,不但能实现空间平滑,而且测角精度与均匀布阵精度基本相同;本发明设计的稀疏阵列中的阵元间距大于半波长,互耦小,利于工程实现。

Description

非均匀稀疏极化阵列相干目标参数估计方法
技术领域
本发明涉及雷达信号处理领域中的非均匀极化阵列相干目标参数估计方法,适用于实时性和精度要求高的相控阵雷达信号处理***。
背景技术
与传统标量阵列相比,电磁矢量传感器(ElectroMagnetic Vector Sensor,EMVS)阵列能额外地感知信号的极化信息,在相同电磁环境下,其角度估计精度更高。因而EMVS阵列参数估计受到了国内外学者广泛关注。
常见的EMVS包括cold天线、三正交电偶极子、完备的电磁矢量传感器和正交电偶极子等形式,前面4种EMVS不便于在平面上布阵,在实际雷达装备中即使成功实现布阵,也需要花费很大的硬件成本;正交电偶极子不但可感知电磁波的极化信息,而且便于在平面上布阵,符合相控阵雷达实际装备需求。
正交电偶极子从空间结构上分为同心式(空间位置上重叠在一起)正交电偶极子和分离式(空间位置上不重叠)正交电偶极子。显然,同心式正交电偶极子的对硬件隔离度要求很高,分离式的正交电偶极子因互耦更小使其更适用于实际雷达装备。因此,设计由分离式的正交电偶极子组成的相控阵雷达阵列,研究其相关的超分辨算法,具有重要的应用前景。
当前,大部分研究成果设计的分离式正交电偶极子之间的间距为半波长,如果电偶极子本身长度也为半波长甚至更长,那么前一个EMVS的电偶极子与后一个EMVS的电偶极子会重叠到一起,这时候同样会带来极强的互耦。因此,需要进一步增大EMVS的间距,然而,在均匀布阵的情况下,这会带来测角模糊问题。而由正交电偶极子组成均匀阵列的角度模糊是无法解的,这迫使雷达技术人员寻找新的解决方法。
由于实际的目标回波信号既有相干信号,也有非相干信号。因此,所研究的测角方法还要具备解相干能力。在此背景下,本专利设计一种特殊形式的分离式正交电偶极子阵列,提出一种具备解相干能力的测角方法。
发明内容
本发明的目的找到一种适合实际雷达的极化阵列布阵方式和测角方法。
为了实现上述的发明目的,本发明提供了一种非均匀极化阵列相干目标参数估计方法,包括以下技术步骤:
(1)设计非均匀、稀疏和对称的极化面阵,阵元为分离式正交电偶极子;
(2)对接收数据进行双向平滑,解决协方差矩阵秩亏问题;
(3)根据噪声子空间与导向矢量正交的特性,采用子空间方法得到目标的方位角和俯仰角估计值。
本发明的优点在于:
(1)在布阵孔径相同时,本发明的测角方法较传统以半波长为间距的均匀面阵计算量更小,尤其在阵元数多的情况,优势更为明显;
(2)本发明与一般空间平滑需要均匀布阵不同,采取非均匀稀疏布阵,不但能实现空间平滑,而且测角精度与均匀布阵精度基本相同;
(3)本发明设计的稀疏阵列中的阵元间距大于半波长,互耦小,利于工程实现。
附图说明
图1是本发明的实施例的结构框图。参照图1,本发明的实施例由设计非均匀极化阵列、双向平滑、子空间方法和参数信息综合组成。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例,进一步阐明本发明。假设空中有K个远场窄带相干信源,阵列是由分离式正交电偶极子组成的非均匀M×N面阵,阵元间距设为d1和d2,d1和d2互质,水平放置的电偶极子与垂直放置的电偶极子间距设为d,两者连线与y轴方向平行。
对第k个信源而言,单个分离式正交电偶极子的导向矢量为
其中,λ表示信号波长,θ、φ、γ和η分别表示信源的俯仰角、方位角、极化辅助角和极化相位差,v表示y轴方向余弦,⊙表示Hadamard积。x方向的空域导向矢量为
其中dxm(m=1,2,…,M)表示x轴上第m个正交电偶极子相对原点的长度,u表示x轴方向余弦,(·)T表示转置运算。y方向的空域导向矢量为
其中dxn(n=1,2,…,N)表示y轴上第n个正交电偶极子相对原点的长度。则阵列导向矢量为
其中表示Kronecker积运算。于是,阵列接收数据可表示为
其中,A=[a(θ1,φ1,γ1η1)a(θ2,φ2,γ2,η2)…a(θK,φK,γK,ηK)]表示整个阵列流形矩阵,s(t)为信号矢量,n(t)为加性高斯噪声。
基于上述信号模型,本发明的详细步骤如下:
(1)设计非均匀、稀疏和对称的极化面阵,阵元间距分别设为d1和d2(均可大于半波长),交替出现,x轴和y轴方向布阵都是按此方法进行;保证d1和d2互质,防止后续信号处理中出现模糊问题;水平放置的电偶极子与垂直放置的电偶极子间距也可设为大于半波长的距离,这样面阵左右和上下均是对称的。
(2)对接收数据进行双向平滑,具体操作如下:
其中,表示多快拍下的接收数据,L表示快拍数,(·)H表示共轭转置运算,J表示2MN×2MN翻转矩阵。
(3)根据噪声子空间与导向矢量正交的特性,采用多重信号分类(MUltipleSignal Classification,MUSIC)算法得到空间谱:
其中EN表示噪声子空间,可由经双向平滑后的R进行特征分解得到,式(7)是一个四维搜索问题,根据瑞利-里兹定理可知,式(7)的优化问题可转为求矩阵的最小特征值λmin问题,也就是说,估计俯仰角和方位角参数可通过如下二维搜索得到:
进而根据谱峰位置得到目标的俯仰角和方位角估计值。
虽然结合附图描述了本发明的实施方式,但是本领域普通技术人员可以在所附权利要求的范围内做出各种变形或修改。

Claims (4)

1.非均匀稀疏极化阵列相干目标参数估计方法,包括以下技术步骤:
(1)设计非均匀、稀疏和对称的极化面阵,阵列是由分离式正交电偶极子组成的非均匀M×N面阵,相邻的阵元间距d1和d2互质,d1和d2均大于半波长,面阵左右和上下均是对称的;
(2)对接收数据进行双向平滑,解决协方差矩阵秩亏问题;
(3)根据噪声子空间与导向矢量正交的特性,采用子空间方法得到目标的方位角和俯仰角估计值。
2.根据权利要求1所述的非均匀稀疏极化阵列相干目标参数估计方法,其特征在于步骤(1)中阵列结构设计,阵元由水平方向的电偶极子和垂直方向的电偶极子空间上分离放置组成,阵元间距是非均匀且大于半波长的,防止后期信号处理出现模糊问题。
3.根据权利要求1所述的非均匀稀疏极化阵列相干目标参数估计方法,其特征在于步骤(2)中的面阵接收数据协方差矩阵的双向平滑
其中,表示面阵多快拍条件下的接收数据,M和N分别表示x轴和y轴方向的阵元列数和行数,L表示快拍数,/>为翻转矩阵,(·)H表示共轭转置运算。
4.根据权利要求1所述的非均匀稀疏极化阵列相干目标参数估计方法,其特征在于步骤(3)中的将四维搜索问题转化成二维搜索问题的降维方法,通过如下二维搜索得到目标谱峰:
上式中,λmin为矩阵的最小特征值,qx和qy分别表示x和y方向的空域导向矢量,/>为考虑了分离式结构带来的相移因子的矩阵,EN表示噪声子空间,EN可由矩阵R进行特征分解得到,R表示经过双向平滑后的协方差矩阵,/>分别表示通过二维搜索得到的目标俯仰角和方位角估计值。
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Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113640749B (zh) * 2021-10-15 2021-12-28 中国人民解放军空军预警学院 一种基于3d-cs电磁矢量传感器阵列角度估计方法与***
CN115422732B (zh) * 2022-08-25 2023-10-27 南京航空航天大学 一种互耦优化阵列及其设计方法和相干信号aoa估计方法
CN116068502B (zh) * 2023-04-06 2023-06-16 中国人民解放军空军预警学院 一种多域联合抗复合干扰方法、装置和***

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20080086950A (ko) * 2007-03-23 2008-09-29 삼성전자주식회사 가간섭성 소스의 도래방향각 추정을 위한 방법 및 장치
CN106970348A (zh) * 2017-02-22 2017-07-21 西安电子科技大学 电磁矢量传感器阵列解相干二维music参数估计方法
CN110161452A (zh) * 2019-04-28 2019-08-23 西安电子科技大学 基于互质式l型电磁矢量传感器阵列的波达方向估计方法
CN111239679A (zh) * 2020-02-12 2020-06-05 南京航空航天大学 一种用于互质面阵下相干信源doa估计的方法
CN111693947A (zh) * 2020-07-06 2020-09-22 羿升(深圳)电子装备有限公司 基于互质阵列doa估计的改进music方法

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP1777539B1 (en) * 2004-08-12 2013-01-09 Fujitsu Limited Radio wave arrival direction adaptive deduction tracking method and device

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20080086950A (ko) * 2007-03-23 2008-09-29 삼성전자주식회사 가간섭성 소스의 도래방향각 추정을 위한 방법 및 장치
CN106970348A (zh) * 2017-02-22 2017-07-21 西安电子科技大学 电磁矢量传感器阵列解相干二维music参数估计方法
CN110161452A (zh) * 2019-04-28 2019-08-23 西安电子科技大学 基于互质式l型电磁矢量传感器阵列的波达方向估计方法
CN111239679A (zh) * 2020-02-12 2020-06-05 南京航空航天大学 一种用于互质面阵下相干信源doa估计的方法
CN111693947A (zh) * 2020-07-06 2020-09-22 羿升(深圳)电子装备有限公司 基于互质阵列doa估计的改进music方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Forward/Backward Spatial Smoothing Techniques for Coherent Signal Identification;S. UNNIKRISHNA PILLAI 等;《IEEE TRANSACTIONS ON ACOUSTIC, SPEECH, AND SIGNAL PROCESSING》 》;第37卷(第1期);第8-15页 *
互质阵列下基于重叠有效孔径的DOA估计算法;卢旺 等;《哈尔滨工业大学学报》;第51卷(第9期);第56-61页 *

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