导读:本文包含了极化敏感阵列论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:分离式电磁矢量传感器,波达方向估计,子空间旋转不变(ESPRIT),矢量叉积算法
极化敏感阵列论文文献综述
丁进,杨明磊,李曙光[1]（2019）在《一种多尺度稀疏极化敏感阵列及其DOA估计方法》一文中研究指出针对单个电磁矢量传感器(SS-EMVS)的孔径受限和传统稀疏阵列无法提供目标极化信息的问题,结合分离式电磁矢量传感器和稀疏阵列,提出了一种由SS-EMVS组成的多尺度稀疏极化敏感阵列。该阵列的阵列单元为1个完整的分离式电磁矢量传感器,沿y轴分布,整个阵列按阵元间距分为2个均匀子阵,而且这2个阵元间距都可以大于入射信号的半波长,从而构造一个多尺度稀疏极化敏感阵列以得到目标波达方向(DOA)的高精度估计值。该阵列结合了SS-EMVS可降低阵元互耦和稀疏阵列可扩大阵列孔径的优点,提高了目标DOA估计精度的同时降低了阵元互耦,并且对噪声也具备较好的鲁棒性。而在算法上,首先利用矢量叉积算法得到目标方向余弦的低精度无模糊估计值;其次根据2个子阵的空域旋转不变性得到目标方向余弦的高精度模糊估计值,针对这些方向余弦的估计值提出了一种多尺度解模糊算法,可得到目标方向余弦的高精度无模糊估计值;最后经过运算得到目标的高精度DOA的估计结果。仿真结果证明了所提阵列和算法的有效性。该阵列可应用于某些空间受限的实际应用场合中,如安装在飞行器上的传感器阵列,从而发挥电磁矢量传感器的单天线多分量的特点,也可以与MIMO雷达进行结合,借助极化信息提高雷达系统的检测性能和目标二维DOA的估计精度。(本文来源于《上海航天》期刊2019年05期）
黄志强,邢春华,黄丽[2]（2019）在《一种基于极化敏感阵列的近场源五维参数估计方法》一文中研究指出该文提出了一种基于四阶累积量近场窄带信源参数新的估计方法。该方法利用极化敏感阵列和多重旋转矢量不变技术估计信源五维参数(载波频率、方位角、俯仰角、距离和极化参数),无需谱峰搜索和多维参数匹配,且适用于加性高斯噪声环境。此外,该方法由于采用了非中心对称结构的阵列,可有效减少阵列孔径损失。仿真实验验证了该方法的有效性。(本文来源于《电子质量》期刊2019年10期）
刘鲁涛,王传宇[3]（2019）在《基于极化敏感阵列均匀线阵的二维DOA估计》一文中研究指出针对残缺电磁矢量传感器的极化敏感阵列多参数联合估计问题,该文提出一种基于正交偶极子的均匀线阵的2维波达方向(Direction-Of-Arrival, DOA)估计算法。首先,对极化敏感阵列的接收数据矢量的协方差矩阵进行特征分解,然后将信号子空间划分成4个子阵,根据旋转不变子空间(ESPRIT)算法分别求出其中1个子阵与其它3个子阵的相位差,再对不同子阵间的相位差进行配对,最后根据相位差求出信号的DOA估计和极化参数。由正交偶极子组成的均匀线阵使用极化MUSIC算法和传统ESPRIT算法无法进行2维DOA估计,该文提出的算法解决了这个问题,并且相较于极化MUISC算法降低了算法的复杂度。仿真结果验证了该文算法的有效性。(本文来源于《电子与信息学报》期刊2019年10期）
杨春宇,姜红军,颜振亚[4]（2019）在《非理想极化敏感阵列测向性能分析》一文中研究指出极化敏感阵列测向是近年来空间谱测向的一个重要分支,与传统的标量阵列相比,它能同时利用信号的角度信息和极化信息,在理论上有明显的优越性能。对极化敏感阵列的信号模型和测角原理进行了分析和推导,通过仿真验证了算法的有效性。并进一步对比分析了辐射源极化状态、信号信噪比、快拍数、通道相位不一致性等工程非理想性因素对角度估计误差的影响。仿真结果表明,相比普通标量阵列,极化敏感阵列对辐射源的极化状态适应范围更宽,但对工程非理想因素更加敏感。(本文来源于《航天电子对抗》期刊2019年04期）
李晗静[5]（2019）在《基于极化敏感阵列的测向技术研究》一文中研究指出无线电技术近年来发展迅猛,天线的极化信息对于后续的信号处理是一种十分有用的无线资源。极化敏感阵列因为其特殊的阵列结构,不仅可以接收到信号的基本信息,还可以获得信号的极化信息,因此成为了近几年来在测向方面的热点研究课题之一。但是,目前多数对极化敏感阵列测向系统算法的研究都是基于普通阵中已有的空间谱估计算法和信源数估计算法直接进行扩展应用,而极化敏感阵列特殊的阵列结构没有得到应用,且直接扩展应用算法的估计性能也需要加强。因此,本文将针对极化敏感阵列的特殊结构进行细致的研究,具体如下:首先,本文对极化敏感阵列的阵列接收信号模型进行了建模,对目前基于极化敏感阵列的信源数估计算法和波达角与极化参数联合估计算法进行了研究,分析了现有算法的优缺点,并在此基础上提出了算法的改进。其次,在实际的应用中,保证测向系统准确率的前提是提高信源数估计的准确性,而信源数估计的成功概率会受到噪声环境的影响。在色噪声背景下,目前较多信源数估计算法存在误差较大和失效等问题。针对上述缺陷,本文提出了一种能够用于色噪声背景下的投影信源数估计算法。该算法利用信号子空间和噪声子空间构造投影矩阵,再对数据协方差矩阵进行投影处理,随后根据处理结果构造判别函数,最终得到信源个数。然后,考虑到基于长矢量的MUSIC算法对极化敏感阵列的波达角与极化参数联合估计时需要进行四维谱峰搜索运算存在运算量过大的问题。为了解决这一问题,本文提出了基于极化敏感阵列的对称搜索降维MUSIC算法。该算法先对极化敏感阵列接收矩阵中的极化参数信息进行降维处理以降低搜索维数,再根据极化敏感阵列的相位特点,将搜索范围对称化,用一半的搜索区间完成整个谱峰的搜索。最后,本文在GNU Radio软件平台上搭建了测向算法仿真测试系统。通过该系统将提出的两个算法进行联合使用,通过组建信号模块、算法模块、显示模块来完成极化敏感阵列测向算法的仿真测试。当地面雷达和预警机无法满足实际需求时,加载了本文设计的基于极化敏感阵列测向算法的测向系统就能很好的检测目标信号的方位。该系统无论在日常生活还是战场中都有着十分重要的作用。(本文来源于《电子科技大学》期刊2019-03-15）
张铁峰,张骅,谢斌斌,王晓宇[6]（2019）在《极化敏感阵列抗干扰仿真分析》一文中研究指出通过建立极化敏感单元模型,对极化敏感阵列在极化域-空域进行联合抗干扰仿真分析。仿真结果表明,利用极化敏感阵列实现抗干扰的方式,可以拓展抗干扰处理的自由度。同时,当有用信号与干扰信号同向时,利用有用信号与干扰信号在极化域的差异性可以实现极化域抗干扰。(本文来源于《现代导航》期刊2019年01期）
王传宇[7]（2019）在《基于极化敏感阵列的DOA估计算法研究及DSP实现》一文中研究指出极化信息是电磁波的一种固有属性。极化敏感阵列不仅可以获取信号的空域信息,还可以获取信号的极化信息。在参数估计中除了信号的DOA(Direction Of Arrival)参数还引入了极化参数,这使得极化敏感阵列比标量阵在阵列信号处理领域更有优势。极化敏感阵列与标量阵的不同在于使用了矢量传感器,目前矢量传感器主要分为全电磁矢量传感器和低维残缺传感器。但是全电磁矢量传感器造价高且耦合严重不适合宽带信号处理,所以本文主要针对正交偶极子展开研究。首先,针对极化MUSIC(Multile Signal Classification)算法进行了研究。由于极化敏感阵列比标量阵多出了两维的极化参数,在进行信号处理时势必会提高算法的运算量,所以讨论了极化MUSIC算法的降维运算。另外针对极化敏感阵列的性能优势展开了详细的论述,通过克拉美-劳下界(Cramer Rao Bound,CRB)分析了信号参量对测量精度的影响,并且通过对测角精度和分辨力的分析阐述了极化敏感阵列相比于标量阵的性能优势。其次,针对偶极子组成的均匀线阵使用极化MUSIC算法和极化ESPRIT算法(Estimation of Siganl Parameters via Rotational Invariance Techniques)进行DOA估计时存在的缺陷,提出了一种偶极子交叉线性阵列和Ratio-ESPRI算法。这种阵列是由正交偶极子组成的均匀线阵,可以通过双通道的正交偶极子获取X、Y、Z叁个方向的极化信息。Ratio-ESPRIT算法在对数据进行处理时,没有单独的利于极化信息之间存在的极化域相位差或者是空域相位差进行DOA估计,而是把极化域相位差和空域相位差联合进行处理,通过不同相位差的比值直接求出信号DOA和极化参数。通过实验仿真证明了可以有效使用均匀线阵实现对信号的二维DOA和极化参数的联合估计,这可以有效节约天线阵列占用的空间。最后,对极化敏感阵列组成的均匀圆阵进行了硬件实现。在硬件实现中使用了多核DSP(Digital Signal Processing)处理器TMS320C6678,核间通信和数据传输采用了最小使用加共享内存的模式实现。由于极化MUSIC算法在做谱估计时会有较大运算量,所以根据多核DSP的特性对其进行了优化,搜索的优化策略主要为递进式分级搜索加多核并行搜索。(本文来源于《哈尔滨工程大学》期刊2019-01-01）
杨美娟,李肖,郑娇,吴梦,杨琨[8]（2019）在《基于极化敏感阵列的空频域导航抗干扰方法》一文中研究指出在不改变阵列孔径的前提下,为增加导航抗干扰天线的自由度,提升系统抗干扰能力,提出了一种基于极化敏感阵列的空频域抗干扰方法。首先建立了极化敏感阵列信号模型;其次根据导航信号特点,采用功率倒置原理联合空频极化域求解自适应权值;最后以双正交极化天线为例,验证了该方法的有效性。仿真结果表明,由于利用了信号极化域信息,文中方法能够抑制大于阵元数的干扰源,并保持期望信号的增益。(本文来源于《弹箭与制导学报》期刊2019年01期）
王利伟,朱晓丹,王建,陈卓[9]（2017）在《基于极化敏感阵列的高效DOA与极化参数联合估计算法》一文中研究指出提出一种基于极化敏感阵列的二维波达方向(DOA)和极化参数联合估计算法。首先建立入射信号模型,然后利用重构的x轴、y轴、z轴阵列导向矢量之间的关系计算出入射信号的DOA和极化参数的无模糊粗估计值;同时根据重构阵列导向矢量内在的旋转不变结构估计出x轴和y轴空间相移因子,得到入射信号的高精度无模糊DOA估计。最后利用粗估计精估计相结合的方式进行解模糊,进而完成DOA估计。算法允许阵元间距大于入射信号的半波长,扩展了有效阵列孔径,提高了算法的测向精度。此外,算法避免了复杂的四维谱峰搜索,具有较低的运算复杂度。仿真实验结果验证了算法的有效性和良好的估计性能。(本文来源于《航天电子对抗》期刊2017年03期）
杨美娟[10]（2017）在《基于极化敏感阵列的稀疏阵形优化与参数估计》一文中研究指出近年来,诸多电磁设备带来便利的同时也使得电磁环境逐渐复杂,对各领域,如电侦、导航和雷达等,提出了新的更大的挑战——如何在复杂的电磁环境中准确的对目标参数进行估计。传统的标量天线仅能获取目标信号的幅度、相位和频率等信息,而无法对信号的极化信息进行利用,人们开始关注“极化敏感”阵列,该阵列能够获取和有效利用目标信号的极化信息,对提高信号处理的性能大有裨益。传统的阵列信号处理大多基于半波长布阵的均匀阵列,为了能够在实际工程中利用尽可能少的阵元数实现所要求的辐射性能,本文对以半波长布阵的均匀密布阵进行优化,将天线阵列的增益作为优化代价函数,固定密布阵孔径,利用模拟退火算法对阵形分布进行优化,保证优化后的阵列能够以尽量少的阵元数来满足工程中对阵列高增益要求的同时降低副瓣电平。工程应用中由于阵列的高动态或目标的快速运动导致平稳样本数不足,子空间类算法无法准确估计协方差矩阵,导致算法性能下降甚至失效;由于环境反射所引起的多径延迟波与目标信号直达波相干,使得子空间类算法不再有效。针对此类问题,人们研究了稀疏恢复方法,现有技术的稀疏恢复方法由于栅格太密造成字典矩阵列与列之间相关性太高导致稀疏恢复性能下降而无法准确进行参数估计,且计算复杂度较高。针对上述所存在的各类问题,本文提出了栅格偏移优化稀疏恢复角度估计方法,该方法对阵列接收数据进行阵元去噪处理来构建数据观测矢量,将信源数进行动态递增来估计信源数,利用硬门限参数化反馈零空间调整获得第一次目标到达角估计矢量和恢复矢量,根据恢复矢量来寻找峰值位置矢量,计算定义为多目标峰值功率和与其它栅格功率和之比的代价函数,比较计算获得的叁种代价函数大小进而确定待更新的栅格偏移参数,迭代提升多目标到达角的估计精度。仿真结果表明,所提方法对均匀阵和稀疏阵均适用,能够在小样本情况下对相干源/非相干源进行参数估计。本文首先基于单极子阵列利用上述所提方法估计出目标的来波方向,其次应用加权融合来提高目标空间角度的估计精度,最后选取共中心的单电偶极子和单磁环对目标信号的极化参数进行估计。总之,相比传统的参数估计方法,本文所提出的方法能够在小样本、相干源情况下结合极化敏感阵列获得较好的参数估计性能。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2017-06-01）
极化敏感阵列论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
该文提出了一种基于四阶累积量近场窄带信源参数新的估计方法。该方法利用极化敏感阵列和多重旋转矢量不变技术估计信源五维参数(载波频率、方位角、俯仰角、距离和极化参数),无需谱峰搜索和多维参数匹配,且适用于加性高斯噪声环境。此外,该方法由于采用了非中心对称结构的阵列,可有效减少阵列孔径损失。仿真实验验证了该方法的有效性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
极化敏感阵列论文参考文献
[1].丁进,杨明磊,李曙光.一种多尺度稀疏极化敏感阵列及其DOA估计方法[J].上海航天.2019
[2].黄志强,邢春华,黄丽.一种基于极化敏感阵列的近场源五维参数估计方法[J].电子质量.2019
[3].刘鲁涛,王传宇.基于极化敏感阵列均匀线阵的二维DOA估计[J].电子与信息学报.2019
[4].杨春宇,姜红军,颜振亚.非理想极化敏感阵列测向性能分析[J].航天电子对抗.2019
[5].李晗静.基于极化敏感阵列的测向技术研究[D].电子科技大学.2019
[6].张铁峰,张骅,谢斌斌,王晓宇.极化敏感阵列抗干扰仿真分析[J].现代导航.2019
[7].王传宇.基于极化敏感阵列的DOA估计算法研究及DSP实现[D].哈尔滨工程大学.2019
[8].杨美娟,李肖,郑娇,吴梦,杨琨.基于极化敏感阵列的空频域导航抗干扰方法[J].弹箭与制导学报.2019
[9].王利伟,朱晓丹,王建,陈卓.基于极化敏感阵列的高效DOA与极化参数联合估计算法[J].航天电子对抗.2017
[10].杨美娟.基于极化敏感阵列的稀疏阵形优化与参数估计[D].西安电子科技大学.2017
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