极化阵列的参数估计和滤波方法研究

【摘要】：极化是除时域、频域和空域信息以外的可资利用的重要信息,雷达目标散射信号中的极化信息在目标检测、增强、滤波及识别中有着巨大的应用潜力,但对这一信息资源研究开发的深度和广度还远远不能与其重要性相称,包含极化参数在内的信号参数估计和极化滤波方法研究对雷达信号处理有重要意义。本论文研究了基于理想极化敏感阵列和非理想电磁矢量传感器的电磁信号参数估计并在参数估计的基础上简单研究了极化滤波问题。本论文的主要工作如下: 1.第三章从降低计算量和提高参数估计精度两个方面研究了基于理想极化敏感阵列的完全极化电磁信号参数估计。 (1)给出了基于偶极子组或磁环组构成的极化敏感阵列情况下的参数估计方法,现有方法试图利用空间任意分布的偶极子组或磁环组估计信号的三个电场分量或磁场分量从而估计信号的到达方向和极化参数,但这是根本不可能的。本节根据描述电磁场基本规律的麦克斯韦方程组分析了现有方法存在的象限模糊问题,并给出了一种信号参数估计方法,该方法通过一维线阵提供的阵列孔径信息解决了上述象限模糊问题。 (2)提出了一种提高到达角估计精度的新方法,首先利用ESPRIT方法估计信号的电磁矢量,并通过矢量叉乘的方法得到信号到达角的粗略估计值,根据信号导向矢量将在信号子空间有最大投影值的特点,利用迭代搜索的方法在到达角的粗略估计值附近寻找到达角的精确估计,该方法充分利用了阵列的孔径信息,提高了到达角估计的精度。 (3)提出了一种基于非均匀L型电磁矢量传感器(VS)阵列的横电磁波(TEM)信号频率、二维到达角(DOA)和极化参数估计的方法。算法采用了空、时欠采样技术,提高了到达角和频率的估计精度。通过对信号子空间的分块处理得到各感兴趣参数的估计,频率和空间解模糊搜索仅在几个定点上进行,计算量不大,参数估计精度较高,逼近各自的克拉美罗下界(CRLB)。 (4)给出了在高斯噪声情况下基于正交偶极子对阵列的参数估计方法。该方法联合利用了接收数据四阶累积量矩阵束广义特征分解的特征值和特征矢量,参数自动配对,只需要计算2个四阶累积量矩阵,1次广义特征分解,大大降低了计算量,更有利于工程实现。 2.第四章 研究了基于理想极化敏感阵列的部分极化电磁信号参数估计方法。 (1)提出了一种基于偶极子和小磁环构成的极化敏感阵列的部分极化电磁信号参数估计方法。本文在Li Jian方法的基础上,根据电磁场的特点给出了计算极化相干矩阵的新方法。Li Jian利用正交偶极子对构成的沿x轴方向排列