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基于中小孔径阵列的超分辨测向算法

果然  
【摘要】:随着移动通信、遥测遥感与航空航天等技术的发展,依靠目标辐射的电磁信号进行被动方位检测的技术越来越受到重视,能够搭载在舰船、车辆、飞机、卫星等移动平台上的中小型阵列,成为被动测向技术的重要应用平台。近年来高频与微波等电子元器件的小型化使得整套天线、微波以及后端处理系统均可集成到很小的空间中,仅占用很小的体积和载荷。但和强大的硬件性能不相匹配,实际使用的被动测向算法测向精度有限,而且难以有效分辨多个空间邻近信号。近几十年,以MUSIC与ESPRIT算法为代表的子空间类算法得到广泛研究,这类算法具备接近克拉美罗界的优良测向性能和较强的多信号分辨能力,尤其适用于中小型阵列被动测向系统。但由于工程应用中遇到的问题,并未得以广泛采用。本文针对MUSIC算法在实际系统中遇到的几种重要问题展开研究,给出了相应的解决方案,并自主设计和实现了一套能够实际运行MUSIC及其扩展算法的小口径阵列试验系统。实际环境中存在大量窄带极化信号。利用信号的极化信息提升算法的测向精度与分辨力性能,对被动测向系统有重要意义。文中对常规MUSIC算法进行了扩展,使其能够应用于极化敏感阵列,并对扩展后MUSIC算法的空间谱性质进行了分析,给出一种能够显著降低算法运算量的快速极化MUSIC算法,并对极化敏感阵列在算法精度与分辨力性能上带来的提升进行了理论分析。通过蒙特卡洛仿真说明了算法在精度与分辨力性能上的优越性,并给出了计算复杂度的统计结果。理论和仿真结果均说明了算法的有效性。虽然MUSIC等子空间算法具备优良的测向与分辨能力,但仍需考虑阵列各类特性对算法的影响,进行合理的阵列设计以充分发挥算法性能。阵列的特性主要包括阵元的排列方式及其方向图特性。与传统DBF等测向算法相似,MUSIC等子空间算法也存在阵列模糊等问题。仅依靠提高阵元密度来克服阵列模糊,会导致算法的复杂度过高,而较大的阵列口径会使需要密集的空间谱采样计算,提高计算复杂度。文中设计了一种由不同口径阵列合成的组合阵列,利用阵元密集的小口径阵列避免阵列模糊现象,阵元稀疏的大口径阵列提高算法的性能,并对MUSIC算法做出一定修改,使得算法的运算量得以降低。在阵元方向图特性方面,本文提出利用阵元方向图中的幅度和相位的不一致特性提升算法性能的构想并设计了一种考虑阵元特性的修正MUSIC算法,对该构想进行了理论上的验证。通过蒙特卡洛仿真进一步证实了该方法的可行性。MUSIC等子空间类算法普遍存在难以识别多个相干信号的弱点。实际环境中,多径、有源雷达诱饵等因素都会导致相干信号的出现。有效估计相干信号的入射方向,成为子空间算法在实际应用中亟待解决的问题。考虑到中小型阵列通常架设于移动平台上,并受到空间前后向平滑解相干算法的启发,文中研究了一种能够处理相干信号的方案,并针对平台移动的速度给出不同方法。对高速平台和曲线运动平台的解相干算法进行了较详细的理论分析,在已知平台的移动特性、阵列的口径和信噪比、快拍数等因素时,可据此计算阵列能否处理相干信号。文中给出了仿真结果,说明算法的解相干效果。为证实MUSIC等子空间算法在中小型阵列被动测向系统中的可行性,我们搭建了一个运行快速极化MUSIC算法的被动测向实验系统。系统采用半径不超过1倍波长的小型均匀极化敏感圆阵,对较低频率范围的信号进行数据采集和方位信息估计。实验取得了较为理想的信号方位估计与分辨结果。


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