【摘要】：對于雷達(dá)偵察系統(tǒng)而言,雷達(dá)的方向具有不隨時(shí)間劇烈變化、空間分布穩(wěn)定的優(yōu)點(diǎn),可以為雷達(dá)偵察系統(tǒng)內(nèi)的信號分選和雷達(dá)型號識別模塊提供重要依據(jù),因而先進(jìn)的無源測向技術(shù)對雷達(dá)偵察具有重要意義。隨著越來越多的電子裝備在現(xiàn)代戰(zhàn)場中使用,電磁頻譜環(huán)境變得越來越復(fù)雜多變。對于無源測向子系統(tǒng)而言,同時(shí)到達(dá)多個(gè)同頻段范圍內(nèi)的電磁信號是一個(gè)不容回避的問題。傳統(tǒng)的單脈沖測向、干涉儀測向、時(shí)差測向等方法雖然可以利用一些特殊處理方法在一定程度上解決同時(shí)多信號問題,但是對同頻同時(shí)多信號卻難以實(shí)現(xiàn)有效測向。因此,為了提高測向系統(tǒng)的截獲概率和測向能力,研究可以在同時(shí)乃至同頻同時(shí)多信號電磁環(huán)境下的無源測向技術(shù)具有重要的意義。本文結(jié)合最近幾十年發(fā)展起來的可解決同時(shí)乃至同頻同時(shí)多信號測向問題的波達(dá)方向(Direction of Arrival,DOA)估計(jì)技術(shù),從高精度和高分辨的無源測向子系統(tǒng)實(shí)際需求出發(fā),研究了以L陣為測向陣列的二維DOA估計(jì)方法,主要工作可以概括成如下幾個(gè)部分:第一部分,以保證測向性能為前提,從待估計(jì)信源空間分布的復(fù)雜性逐步遞進(jìn)地提出了三種可降低運(yùn)算量的L陣二維測向算法。第一種算法首先利用L陣陣列流形矩陣的共軛對稱性質(zhì)擴(kuò)展陣列孔徑,然后運(yùn)用Nystr?m方法降低信號子空間估計(jì)運(yùn)算量,最后結(jié)合旋轉(zhuǎn)不變子空間(Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques,ESPRIT)算法原理得到二維角度估計(jì),避免了譜峰搜索,大大降低了大型陣列下的計(jì)算量,特別適合于大型以及特大型陸基和岸基偵察系統(tǒng)。第二種算法針對第一種算法中可能會出現(xiàn)的配對盲角問題,在繼承第一種算法孔徑擴(kuò)展能力的基礎(chǔ)上,利用擴(kuò)展傳播算子方法估計(jì)信號子空間且利用ESPRIT算法原理和特征值分解關(guān)聯(lián)技術(shù)移除角度配對和角度搜索,有效地提升了計(jì)算效率,特別適合機(jī)載和星載偵察系統(tǒng),且對信源空間方向分布的適用范圍比第一種算法更廣。第三種算法針對前述兩種以及現(xiàn)有L陣低計(jì)算復(fù)雜度算法均無法解決的信源數(shù)多于子陣陣元數(shù)的問題,充分利用L陣陣列流形矩陣的共軛對稱性質(zhì)構(gòu)造了陣列孔徑和陣列虛擬快拍數(shù)同時(shí)增加的增廣數(shù)據(jù)模型,然后利用增廣數(shù)據(jù)模型陣列流形矩陣的特點(diǎn)將2D-MUSIC算法轉(zhuǎn)化為瑞利商問題,降低了搜索維數(shù),最后根據(jù)瑞利商問題特征向量和陣列導(dǎo)向矢量關(guān)系實(shí)現(xiàn)二維角度估計(jì)且避免了配對,該算法最突出的優(yōu)點(diǎn)是可以有效地提升傳統(tǒng)低計(jì)算復(fù)雜度算法最大可估計(jì)信源數(shù),降低系統(tǒng)成本,特別適合于小型彈載偵察系統(tǒng)。第二部分,為了解決信源數(shù)目多于測向系統(tǒng)陣元數(shù)目的欠定角度估計(jì)問題,針對由均勻子陣構(gòu)成的均勻L陣和由嵌套子陣構(gòu)成的非均勻L陣分別提出了相應(yīng)的欠定二維測向算法。對于均勻L陣,首先利用其接收數(shù)據(jù)空時(shí)二維特性和共軛增廣空時(shí)(Conjugate Augmented Spatial Temporal,CAST)技術(shù)擴(kuò)展陣列孔徑和自由度,然后基于擴(kuò)展數(shù)據(jù)信號子空間的特點(diǎn)構(gòu)造聯(lián)合對角結(jié)構(gòu),最后利用基于平面旋轉(zhuǎn)的類雅克比方法求解聯(lián)合對角化問題,從而解決欠定二維角度估計(jì)問題。但是在孔徑有限的情況下,均勻L陣所需陣元數(shù)太多,成本過高,因此,在測向性能損失較低的前提下,第二種方法選擇具有嵌套子陣的非均勻L陣,并對該陣列沿用前述均勻L陣的求解思路估計(jì)二維角度。這兩種方法的優(yōu)點(diǎn)是都可以工作于欠定條件下且具有處理角度兼并的能力。二者的區(qū)別在于后者在CAST處理過程中不僅利用了子陣間互相關(guān)同時(shí)還利用了子陣自相關(guān),最大程度地?cái)U(kuò)展了陣列孔徑,且可以有效地降低陣列測向系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)成本。第三部分,針對空間受限載體上的無源測向系統(tǒng)陣元緊密布置產(chǎn)生的強(qiáng)互耦效應(yīng)問題,提出了低計(jì)算復(fù)雜度的L陣互耦自校正二維測向算法。該算法首先通過犧牲一些陣元數(shù)據(jù)將互耦數(shù)據(jù)模型轉(zhuǎn)化為互耦盲補(bǔ)償數(shù)據(jù),消除了陣列互耦的影響,然后利用傳播算子方法降低信源信號間相關(guān)效應(yīng),最后借助復(fù)特征值技術(shù)實(shí)現(xiàn)了未知互耦條件下二維角度的同時(shí)估計(jì)。與現(xiàn)有方法相比,該方法的優(yōu)點(diǎn)是能夠以很低的運(yùn)算量實(shí)現(xiàn)未知互耦條件下的二維測向且可以有效地處理強(qiáng)相關(guān)信號,對L陣測向系統(tǒng)由理論研究轉(zhuǎn)向工程應(yīng)用具有重大意義。
【圖文】：

根據(jù)相鄰陣元間距是否完全相等，可以將一維陣列分為均勻線陣（UniformLinearArrays，，ULAs）和非均勻線陣（Non-Uniform Linear Arrays，NULAs）。圖2.1 均勻線陣幾何結(jié)構(gòu)如圖 2.1 所示，間距均為 d 的 M 陣元 ULA，各個(gè)陣元幾何位置屬于集合ULA {0, d , , ( M 1) d}。由均勻線陣的位置集合ULA 知，其陣列無論如何連續(xù)抽取部分陣元構(gòu)成的子陣均仍然是均勻線陣，區(qū)別在于各子陣接收信號的時(shí)延不同，著名的旋轉(zhuǎn)不變子空間（EstimationofSignalParametersviaRotationalInvarianceTechniques，ESPRIT）算法（詳細(xì)介紹見 2.4.1 節(jié)）就是利用該特性實(shí)現(xiàn)的。特別重要的是，均勻

常見二維陣列幾何結(jié)構(gòu)
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TN971


本文編號：2701536