极化敏感阵列信号检测_部分极化情形_徐振海

合集下载

极化敏感阵列_天线的极化

极化敏感阵列_天线的极化

极化敏感阵列的定义及结构
▪空间电磁信号是矢量信号,是六维复矢量, 如果传感器阵列能够获得电磁矢量的全部或者 部分(至少高于一维),则称为极化敏感阵列
极化敏感阵列的性能优势
❶较强的抗干扰能力 ❷稳健的检测能力 ❸较高的分辨能力 ❹极化多址能力
电磁波的极化及其表征
• 设单色T瞬时值EM波沿+z方向传播,则有: 瞬时值
▪根据不同坐标基下坐标矢量之间可得到电场 矢量在直角坐标中的坐标矢量为:
▪根据电场磁场以及坡印廷矢量间的关系有:
▪磁场矢量在直角坐标系中的坐标矢量为: ▪因此电场磁场在直角坐标系中的坐标矢量为:
知识回顾 Knowledge Review
电磁波的极化及其几何表征
• 电磁波的极化信息主要取决于等相位面上 的两个正交方向的幅度比和相位差 旋转矩阵
椭圆率矢量
电磁波的极化及其相位表征
• 相位描述子,复电场矢量可表述为: • Y方向电场幅度与X方向幅度之比 • Y 方向电场和X方向电场的相位差
空间电磁信号极化域-空域联合表征
电磁波的极化及其相位表征
天线的极化及极化敏感阵列介绍
郭远明
天线的极化
电偶极子天线
E面
H面
E面
H面
天线的极化
电磁波的传播方式
麦克思维方程组
天线的极化
▪ 定义:该天线在给定空间方向上远区无线电波的极化,通常指其最 大辐射方向上波的极化。
水平极化
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
电场方向
种类
垂直极化 线极化
电场终端轨迹
圆极化
左旋椭圆极化
椭圆极化
右旋椭圆极化 天线极化与来波方向一致称作极化匹配,否则为极化失配,设角度 为ɑ,则失配因子为cos(ɑ)

一种基于极化敏感阵列的抗干扰方法[发明专利]

一种基于极化敏感阵列的抗干扰方法[发明专利]

专利名称:一种基于极化敏感阵列的抗干扰方法专利类型:发明专利
发明人:黄言平,高大珩,王知远,吴洪涛,韩露
申请号:CN201811417176.1
申请日:20181126
公开号:CN111220953A
公开日:
20200602
专利内容由知识产权出版社提供
摘要:本发明一种基于极化敏感阵列的抗干扰方法,利用信号的极化信息建立四维谱函数,有效提高角度分辨率,然后利用极化矢量的范数为常数这一特点,应用Lngrange乘数法进行降维操作,将多维搜索归纳到约束最优化问题,解决了极化敏感阵列测角算法多维搜索运算量大的难题,将涉及的将运算时间降低了两个量级,提高运算速度。

申请人:北京华航无线电测量研究所
地址:100013 北京市东城区和平里南街3号
国籍:CN
更多信息请下载全文后查看。

极化敏感阵列的到达角和极化参数联合估计方法

极化敏感阵列的到达角和极化参数联合估计方法

极化敏感阵列的到达角和极化参数联合估计方法李纱;张裕峰【摘要】在应用传统的空间谱(MUSIC)算法联合估计来波信号到达角(DOA)和极化参数的时候,需要进行四维谱峰搜索,计算量巨大.针对极化敏感阵列,采用降维MUSIC算法联合,可以估计信号的DOA和极化参数.利用极化矢量的范数为常数这一特点,采用Lagrange乘数法进行降维操作,转换为方位角和俯仰角的二维谱峰搜索,同时可估计出极化相角和极化幅角,大大降低了算法实现的运算量.仿真结果证明了算法的有效性.【期刊名称】《制导与引信》【年(卷),期】2016(037)004【总页数】6页(P48-53)【关键词】极化阵列;降维算法;联合估计【作者】李纱;张裕峰【作者单位】中国航天科工三院35所,北京100013;中国航天科工三院35所,北京100013【正文语种】中文【中图分类】TN823标量传感器阵列(Scalar Sensor Array)系统的阵元仅能获得空间电磁信号的一个场分量的信息。

阵元的输出为标量,只能反应接收信号的强度和相位信息,能够利用的信息主要体现为相邻阵元间空间相位延迟, 阵列信号处理仅为空域信号处理。

实际上,空间电磁信号是矢量信号,完备的电场和磁场信息为六维的复矢量。

如果传感器能够获得电磁信号的全部或部分(至少高于一维)信息,这样的传感器称为电磁矢量传感器(EM Vector Sensor),由矢量传感器构成的阵列称为矢量传感器阵列(Vector Sensor Array)。

由于矢量传感器阵列对不同极化的电磁信号响应不同,可以敏感到空间电磁信号的极化信息,所以该阵列又称为极化敏感阵列(Polarization Sensitive Array)。

为了充分利用信号所携带的传播方向信息和极化信息,近年来,基于矢量传感器的极化敏感阵列得到了广泛的研究[1-4]。

理论上,极化敏感阵列可以具有任意的几何形状,阵元可以在空间任意排列,根据阵元之间的几何关系,阵型结构大致可以划分为:线阵、圆环阵、平面阵以及立体阵等。

基于 OMP 算法的极化敏感阵列多参数估计

基于 OMP 算法的极化敏感阵列多参数估计

基于 OMP 算法的极化敏感阵列多参数估计谢菊兰;许欣怡;李会勇【摘要】基于压缩感知的 DOA 估计方法在小快拍数下性能优越,并且具有天然的解相干能力,但在极化敏感阵列中运用很少。

基于极化敏感阵列研究一种改进的OMP 算法,能够成功估计出空域和极化域参数。

该算法首先将极化敏感阵列信号接收矩阵重新建模,随后采用所提的改进 OMP 算法得到空域到达角估计结果。

然后将求解出来的空域到达角代入到根据模值约束条件构造出来的代价函数中,通过闭合式解得到极化参数估计,从而实现了自动配对的空域和极化域的参数估计。

仿真结果表明,该方法无论信号相干与否都能够得到良好的估计结果,并且在非相干情况下,估计性能总体优于极化 ESPRIT 算法及模值约束 MUSIC 算法。

%The DOA estimation algorithm based on compressive sensing has superior performance in small snapshot and the natural ability of decorrelation,but it is rarely used in the polarization sensitive array. In this paper,an improved OMP algorithm based on polarization sensitive array is studied to estimate the pa-rameters of the air domain and the polarization domain.First,this algorithm remodels the signal receiving matrix of the polarization sensitive array,followed by using the proposed improved OMP algorithm to obtain the estimation results of spatial arrival angle.Then,the polarization parameters are estimated via the closed solution to a cost function of the mold constructor constraint,in which the estimated spatial arrival angle is substituted.Simulation results show that the proposed method can obtain good results in both coherent and incoherent signals and the estimation performance in the case of incoherent signals isgenerally better than the polarization ESPRIT algorithm and the modulus constraint MUSIC algorithm.【期刊名称】《雷达科学与技术》【年(卷),期】2016(014)005【总页数】7页(P453-458,465)【关键词】极化敏感阵列;压缩感知;OMP 算法;模值约束【作者】谢菊兰;许欣怡;李会勇【作者单位】电子科技大学电子工程学院,四川成都 611731;电子科技大学电子工程学院,四川成都 611731;电子科技大学电子工程学院,四川成都 611731【正文语种】中文【中图分类】TN911.70 引言压缩感知(Compressive Sensing, CS)[1]是近几年提出的一种稀疏信号重构技术,它突破了奈奎斯特采样定理对采样频率的制约,可以以低频率进行欠采样,然后以高概率、高精度重构原始信号,降低数据采样、存储和处理的成本。

极化敏感阵列

极化敏感阵列

汪洋1.1电磁波的极化极化是各种矢量波共有的一种性质,即可以用一个矢量描述空间某一点观测到的矢量波随时间变化的特点。

在.....任意一点电场矢量端点随时间变化在1)、如果电场矢量端点的变化轨迹是直线,则称为线性极化;2)、如果变化的轨迹是圆,则称为圆极化。

由于电磁波的极化,更常见的变化轨迹是椭圆极化,线极化和圆极化仅是其中的特例。

依据时间固定规律变化的电磁波;随机变化的电磁波,显然完全极化波是部分极化波的特例。

为了简化讨论,本论文所考虑的信号均为完全极化电磁波信号。

1.2 极化阵列模型在建立极化阵列的接收模型之前,不失一般性作如下假设:1、入射信号源为点源且都为窄带远场信号;23已知,不存在位置误差;4、组成阵元的各天线特性一致,并且所有阵元不存在指向性误差;5、阵元各通道的幅度和相位特性一致,而且阵元之间不存在互耦;6、各阵元所产生的噪声为等功率加性高斯白噪声,噪声与信号之间、以及噪声之间是相互独立的;7、对所有阵元以及阵元的各通道的采样是同步的,并且采样满足Nyquist准则;8、入射到阵列的的。

实际应用中信源数目未知时,可以应用基于信息论准则的信号源数目估计方法得到。

电磁矢量传感器与数学模型可以看出电场E和磁场B是相互联系的,但在信号的到达方向k未知的情况下,不能由电场矢量得到磁场矢量,同样也不能由磁场矢量得到电场矢量。

在DOA和极化参数估计中,由于波达方向一般未知,要完全表征电磁波信号就需要测量它的三个电场分量和三个磁场分量,于是出现了能同时测量电场和磁场的电磁矢量传感器。

电磁矢量传感器概念最先由Nehorai和Paldi在信号处理领域提出。

电磁矢量传感器是由三个正交的电偶极子和三个正交的磁偶极子同心共点配置而成,其中三个电偶极子分别平行于三个坐标轴,三个磁偶极子的法线分别平行于三个坐标轴,其结构如图所示。

由于三个电偶极子和三个磁偶极子具有不同的极化特性,所以能分别感应入射电磁波信号的三个电场分量和相应的三个磁场分量。

基于极化敏感阵列的加权融合测角方法

基于极化敏感阵列的加权融合测角方法

基于极化敏感阵列的加权融合测角方法作者:杨美娟李文龙来源:《航空科学技术》2021年第03期摘要:角度估计是雷达的一个关键功能。

极化敏感阵列用作雷达天线可有效减小模型误差,改善测角性能。

为提高目标角度估计精度,本文提出了一种扩展的加权融合测角方法。

首先对完备电磁矢量进行介绍,建立了极化-空域信号处理模型;其次推导了扩展后的加权融合测角方法;最后结合稀疏恢复测角方法,以双正交电偶极子阵列天线为例,验证了方法的有效性。

结果表明,极化信息的引入,减小了阵列信号模型的误差,并通过极化加权使得该方法能够有效提升目标空间角度估计的精度。

关键词:电磁矢量;极化敏感阵列;加权融合;DOA估计中图分类号:TN821+.1文献标识码:ADOI:10.19452/j.issn1007-5453.2021.03.005传统雷达信号处理领域一般聚焦于信号的时间延迟、多普勒频移和空间到达角,较少关注信号的极化信息。

近年来,随着信号处理相关应用的不断增多,极化敏感阵列天线在雷达领域的逐渐崭露头角,极化信号处理技术成为国内外学者新的关注点[1-4]。

获取极化信息的主要途径是采用极化敏感阵列,通过引入信号的极化信息,可提高阵列自由度,增加阵列接收数据的冗余信息,减少模型误差对后续信号处理分析的影响[5-7]。

此外,极化阵列的检测性能对信号的极化状态不敏感,能够满足各类极化信号的检测要求,证明其具有较强的检测鲁棒性[8]。

目标到达角估计是雷达信号处理领域的重点研究内容之一,阵列测角的物理基础是电磁波在均匀介质中传播的直线性和阵列天线的方向性。

国内外学者已相继在极化信号处理领域开展了有关工作,针对参数估计的研究已成为热点问题。

国外方面主要通过将经典的超分辨测角算法,如多重信号分类算法(MUSIC)、旋转不变子空间法(ESPRIT)等,经过改进修正应用至极化敏感阵列上,实现目标空间角度和极化角度的联合估计[9-12]。

国内方面,王洪洋等[13]说明了如何通过完备电磁矢量在空频和极化域进行联合参数估计,大多学者[14-16]采用修正MUSIC算法或降维MUSIC算法进行目标角度估计。

极化敏感阵列信号处理

极化敏感阵列信号处理

极化敏感阵列信号处理
极化敏感阵列信号处理是一种利用阵列信号处理技术对极化敏感信号进行处理的方法。

极化敏感阵列信号处理可以应用于多个领域,如无线通信、雷达、声呐等。

在极化敏感阵列信号处理中,阵列信号处理技术被用来对极化敏感信号进行接收和处理。

阵列信号处理技术可以有效地抑制干扰、提高信噪比、增强目标信号等。

而极化敏感阵列则是一种特殊的阵列,它能够感知信号的极化状态,从而对信号进行更精确的处理。

在极化敏感阵列信号处理中,通常需要使用极化敏感天线来接收信号。

极化敏感天线可以感知信号的极化状态,从而将不同极化的信号区分开来。

然后,通过阵列信号处理技术对接收到的信号进行处理,可以提取出有用的信息,如目标的位置、速度等。

此外,极化敏感阵列信号处理还可以应用于多个领域,如无线通信中的多模态信号处理、雷达中的多目标跟踪、声呐中的水下目标检测等。

在这些应用中,极化敏感阵列信号处理可以有效地提高信号的接收和处理能力,从而提高系统的性能和可靠性。

总之,极化敏感阵列信号处理是一种利用阵列信号处理技术对极化敏感信号进行处理的方法,可以应用于多个领域,提高系统的性能和可靠性。

极化敏感阵列信号检测_部分极化情形_徐振海

极化敏感阵列信号检测_部分极化情形_徐振海
1
极化敏感阵列接收矢量为 x , 接收 噪声矢量为 n , 则噪声 中部分极化 信号 检测 问题 可以 表述 为以 下二 元假 设检 验问 题: H1 : x = Ss p + n H0 : x =n =E{ nnH}, 为满秩的 Hermitian 矩阵 . ( 3)
2
( 15)
观测噪声矢量 n 为零均值复高斯噪声 , 即噪声协方差矩阵 R0

因此 , 似然比为 : p 1( x H 1) R0 1 -1 Λ (x) = = exp{xH( R0-R 1 ) x} ( 7) p 0( x H 0) R1 将上式求对数 , 并忽略常数项 , 得到统计检验量为 : Y = x {R0 - R1 }x 方差矩阵进行如下特征分解为 : H H RS = Nλ S 1 s 1 s1 + Nλ S2 s2 s 2
3 部分极化信号检测器
在 H 0 的假设条件下 , 观测矢 量服从 零均值复 高斯分 布 , 协方差矩阵为 R0 , 其概率分布可以写为 : 1 H -1 p0(x H0)= N exp - x R0 x π R0 ( 4)
在 H 1 的假设条件下 , 由于信号与 噪声独 立 , 协 方差矩 阵为噪 声协方差矩阵和信号协方差矩阵之和 : R1 = R0 + RS = R0 + SCSS H ( 5) 其中 : RS = SCSSH 为部分极化信号的 阵列协方差矩阵 , 显然该 矩阵的秩为 2 , 观 测矢量仍然服从零均 值复高斯分 布 , 此时观 测矢量的概率分布可以写为 : 1 -1 p 1( x H 1)= N exp{ - x H R1 x} π R1
图 1 部分极化信号最佳 图 2 检验统计量 检测系统结构 几何解释
检验统计量也可以 从线性 空间进 行几何 解释 . 如图 2 所 示 , 首先将观测矢量 x 分别在主 、次信号矢量 s 1 和 s 2 分 别构 成的子空间〈s 1〉 和〈s 2〉 上投 影 , 其投影 长度的平 方 ‖ P s1 x ‖ 2 和 ‖ Ps x ‖ 2 再分别以 w1 和 w2 加权并求 和得到 最终的 统计

极化敏感阵列的DOA及极化参数降维估计算法

极化敏感阵列的DOA及极化参数降维估计算法

极化敏感阵列的DOA及极化参数降维估计算法曾富红;曲志昱;司伟建【摘要】为解决极化MUSIC算法运算量大的问题,提出了一种适用于极化敏感阵列的秩亏损MUSIC算法.在极化MUSIC算法的基础上,通过运用矩阵秩亏损原理将谱函数进行降维优化成只与空域参数相关的二维谱函数,大大降低了谱峰搜索过程中的运算量,同时保证了波达方向(DOA)估计精度.在获得入射信号的DOA之后,通过公式可直接计算得到入射信号的极化参数,具有较低的运算量.通过仿真实验可以验证秩亏损MUSIC算法存在着较高的估计精度,并通过将其与极化MUSIC算法的计算复杂度进行对比,可以发现秩亏损MUSIC算法具有较好的实时性,在入射信号相同并含有极化信息的条件下,秩亏损MUSIC算法的计算复杂度相较于极化MUSIC算法降低了104数量级.%To solve the problem that polarization MUSIC algorithm has large computational complexity, a rank loss MUSIC algorithm suitable for polarization sensitive array was proposed.On the basis of polarization MUSIC algorithm, using the principle of matrix rank loss to reduce the dimensionality of the spectral function to two-dimensional spectral function related to the airspace parameters, the computation significantly was decreased but also guarantees the direction of arrival(DOA) estimation accuracy.After getting the DOA of the incident signal, the polarization parameters can be directly calculated by formula which has low computational complexity.Simulation results show that the proposed algorithm has high estimation precision.The proposed algorithm has better real-time performance compared with that polarization MUSIC algorithm.【期刊名称】《应用科技》【年(卷),期】2017(044)003【总页数】5页(P39-42,90)【关键词】DOA估计;极化敏感阵列;极化MUSIC算法;秩亏损MUSIC算法;降维优化;实时性;估计精度【作者】曾富红;曲志昱;司伟建【作者单位】哈尔滨工程大学信息与通信工程学院,黑龙江哈尔滨 150001;哈尔滨工程大学信息与通信工程学院,黑龙江哈尔滨 150001;哈尔滨工程大学信息与通信工程学院,黑龙江哈尔滨 150001【正文语种】中文【中图分类】TN911.7电磁波的极化特征是除信号幅度、相位、频率和波形等信息外,另一个可以利用的重要特征信息。

极化敏感阵列斜投影滤波性能分析

极化敏感阵列斜投影滤波性能分析

极化敏感阵列斜投影滤波性能分析田静;廖桂生;杨志伟【期刊名称】《雷达学报》【年(卷),期】2013(2)3【摘要】The output Signal-to-Interference-and-Noise Ratio (SINR) of oblique projection and orthogonal projection filtering based on a polarization sensitive array is investigated. The output SINR formulae of the oblique projection and orthogonal projection filtering under both the ideal and array error conditions are derived. Under ideal conditions, the output SINR is a function of the spatial and polarized matching coefficient between the signal and interference whereas, under the array error condition, it is a function of the Interference-to-Noise Ratio (INR) and the perturbation momentum. The oblique projection filtering obtains the same output SINR as the orthogonal projection filtering under both conditions, but the output SINR of the maximum SINR principle filtering is the best. Further analysis shows that the oblique projection distorts the spatial and polarized properties of noise filtering while maintaining the amplitude and phase properties of the output signal, which are distorted in orthogonal filtering. The simulation results attest the reasonability of the analysis in this paper.%该文研究了极化敏感阵列采用斜投影滤波和正交投影滤波的输出信干噪比(SINR)特性。

极化阵列雷达单脉冲测角方法研究_黄艳刚

极化阵列雷达单脉冲测角方法研究_黄艳刚
1 2] 。 相控阵雷达中 , 由于采用阵列天 线 , 单脉冲 息[
, 据悉利用极化
[Байду номын сангаас3]
。国内外研究表
] ] 4 5 6 7 - - 、 、 明, 极化 阵 列 雷 达 在 抗 干 扰 [ 目 标 识 别[ 成
。其主 技术不用明确地区 分 为 “ 比 幅” 还是“ 比 相”

;修回日期 : 收稿日期 : 2 0 1 3 0 8 0 9 2 0 1 4 0 1 0 7 - - - -
: / D O I 1 0. 3 9 6 9 2 3 3 7. 2 0 1 4. 0 2. 0 1 6 . i s s n. 1 6 7 2 - j
极化阵列雷达单脉冲测角方法研究
黄艳刚 ,徐振海 ,戴 崇 ,熊子源

( ) 国防科技大学电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室 ,湖南长沙 4 1 0 0 7 3 是 当 前 先 进 体 制 雷 达 研 究 的 热 点。 摘 要 :极 化 阵 列雷达 兼 具阵 列雷达 的 优 势 和 极 化 信 息 处 理 能 力 , 研 究 了 极 化 阵 列雷达 单 脉冲 测 角 的问题 。 在 明确 雷达 采 用 的 天 线 结 构 的 基 础 上 , 建立了极化阵列雷达接收 信号 模型 , 提出 了 基 于 极 化并 联 的 单 脉 冲 测 角 方 法 , 分 析 了 该 方 法 测 角 性 能, 给出了测角性能与 S N R 及回 波 极 化 角 的 关 系 。 通过 仿 真 验 证 了 方 法 的 有 效 性 , 研 究 表 明: 极化阵列雷达单脉冲测角性能优于任意单 ( 同) 极 化 阵 列雷达 , 且 测 角 性 能 与 回 波 极 化 状 态无关 。
[ 1]
科大徐振海研究证 明 极 化 敏 感 阵 列 在 滤 波 、 检 测、

极化敏感阵列滤波性能分析_完全极化情形_徐振海

极化敏感阵列滤波性能分析_完全极化情形_徐振海
关于极化阵列滤波 抗干扰 方面 的研究 较少 , 文 献[ 5 ~ 7] 研 究了几种简单的极 化敏感 阵列系统 的滤波 性能 , 文献[ 8] 研 究 了极化阵列阵元互耦以 及天线反射面对整个阵列滤波性能的
影响 .本文主要研究完全极 化条件 下由多 个正交 电偶极 子线 性均匀排列所构成的极 化敏感阵列的滤波性能 .
s =ss sp
(5)
假设空间有 M 个入 射信 号 , 整个 极化 敏 感阵 列的 接 收信 号 为:
其中 :r 为空间任一点的坐标矢量 , k =-2λπr 为传播矢量 . 3.2 阵元信号接收模型
假定极化敏感阵元 位于坐 标原点 , 仅考 虑承载 信息的 复
基带信号 , 根据 短阵 子假 设 , 信号 接收 电压 信号 与电 场成 正
比 , 根据(1)得极化敏感阵元接收的信号电压为 :
sp(t)=
Abstract : The filtering performance of polarization sensitive array is investigated theoretically .The desired signal and interference are completely polarized and come from random directions.We obtain the maximal outputting SINR (Signal to Interfere and Noise Ratio), which is mainly related with the spatial matching coefficient and polarizational matching coefficient between signal and interference .Contrasted to the common antenna array with the same hardware equipment, its advantages are mainly embodied by the joint filter ability in polarizational domain and spatial domain.The interference must come from the same direction and with the same polarization as the desired signal to gain the low SINR.Numerical examples and results verify the correctness of theoretical deduction .

极化SAR发展需求及其目标识别关键技术

极化SAR发展需求及其目标识别关键技术

极化SAR发展需求及其目标识别关键技术-建筑论文极化SAR发展需求及其目标识别关键技术陈曦吴涛陶利钟雪莲(中国电子科技集团公司第三十八研究所,安徽合肥230088)【摘要】SAR是常用的对地观测手段之一,愈来愈多的现代SAR系统也都具备观测不同极化雷达信号下目标后向散射的能力,丰富的极化信息常被用来改善目标检测和识别等效果,极化SAR技术已成为近年SAR领域的研究热点。

本文首先介绍了世界各国从机载极化SAR系统到星载极化SAR系统的发展现状,然后从日益迫切的目标识别需求出发,阐述了实现和改进极化SAR目标识别能力的关键技术,即极化定标、极化目标分解以及极化干涉,并概括了各自的重要作用及应用特点,最后分析和总结了极化SAR技术的应用前景。

关键词极化干涉SAR;极化定标;目标分解※基金项目:高分辨率对地观测系统重大专项(GFZX0)。

作者简介:陈曦(1981—),男,湖南永州人,高级工程师,主要研究方向为SAR信息获取与分析,发表文章二十余篇,获国家发明专利两项。

0 引言雷达经过几十年的发展,已证明能够从干扰中探测目标的存在、测量目标的位置及运动轨迹,被认为是对目标检测、测距和跟踪的强有力的工具[1]。

随着雷达探测系统的不断发展,目标和环境状况也日趋复杂。

因而,仅仅发现目标存在和确定其位置还不能满足作战要求。

现代雷达除了具备发现和定位功能外,还需要有目标识别功能,“目标识别”是一个含义广泛的术语,包括“目标分辨”、“目标分类”和“目标辨认”等。

极化合成孔径雷达(PolSAR)的发展是雷达理论和技术发展的产物,是涌现出的新理论、新技术之一,是现代雷达技术发展主要成就之一[2-3]。

极化合成孔径雷达可以工作在不同的收发极化组合下,具有比单极化SAR信息含量高的特点。

它可以用测量的极化散射矩阵完全表征在特定姿态和观测频率下目标的极化散射特性,并且电磁波的极化组合对目标的形状、尺寸、结构、材料等比较敏感,因此如果在雷达目标识别过程中考虑极化技术将会明显改善成像雷达获取目标各种信息的性能,在目标增强、目标检测、目标识别、目标抗干扰以及隐身和反隐身中有着巨大的应用价值[4-8]。

极化敏感阵列中基于parafac的盲doa和极化估计算法

极化敏感阵列中基于parafac的盲doa和极化估计算法

南京航空航天大学硕士学位论文摘要极化敏感阵列是一种能够敏感到电磁信号极化信息的阵列,和传统的普通阵列相比,它具有较强的抗干扰能力、稳健的检测能力、较高的分辨率以及极化多址等优点,广泛应用于通信,无线电,导航等领域。

极化敏感阵列参数估计是近年来非常活跃、发展非常迅速的一个研究方向。

PARAFAC(PARAllel FACtor,平行因子或三线性分解)最初是作为生理学中数据分析工具被提出的,主要用于化学计量学、光谱学和色谱学等,是高维数据分析的一种方法。

在信号处理学科中,PARAFAC被视为对ESPRIT(Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques,借助旋转不变性进行信号参数估计)和联合近似对角化方法的推广。

近年来,在信号处理和通信领域,PARAFAC的应用正在蓬勃发展。

本文研究内容得到国家自然科学基金资助,是项目(60801052:基于三线性/多线性分解理论的极化敏感阵列信号处理研究)的重要组成部分。

本文提出了极化敏感阵列中基于PARAFAC的盲DOA(Direction Of Arrival,波达方向)和极化估计算法。

研究的阵列包括:均匀线阵,圆阵,L阵和面阵。

对极化敏感阵列接收到的信号进行分析,接收信号具有三线性模型特征,用TALS(Trilinear Alternating Least Square,三线性交替最小二乘法)算法估计方向矩阵和极化矩阵,用最小二乘法估计DOA,然后根据前面已经估计出来的极化矩阵和DOA,进一步估计极化参数。

在研究极化敏感均匀面阵时,进一步提出了基于四线性分解模型的盲DOA和极化估计算法。

所有阵列研究均考虑双极化和三极化两种情况,并在不同的阵型中,分析了可辨识性条件。

最后进行了仿真,结果表明该算法以低秩三线性/ 四线性数据分解的唯一性为基础,有较好的DOA和极化估计性能,并且支持小快拍数,无需导频符号或训练序列,无需任何信号统计特性,与其它经典子空间算法如ESPRIT,MUSIC (MUltiple SIgnal Classification,多重信号分类)相比,无需在交叉谱矩阵中运用任何特征值分解,也无需在接收到的数据中运用任何奇异值分解,是ESPRIT算法和联合近似对角化算法的推广。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
H
( 14)
特别地 , 和 分别为 特征向 量 s 1 和 s 2 对应的特征 值 . 将式 ( 14) 代 入式( 8) 可得 最终 的统 计 检验 量 为: χ χ 1 2 Y = 〈x , s 1〉 2 + 〈 x , s 2〉 λ ( 1 +χ ) λ ( 1 +χ 1 1 2 2) =w1 ‖ P s1 x ‖ 2 + w2 ‖ Ps2 x ‖ 2 其中 : χ 1=
1 引言
极化敏感阵列就是将极化敏感阵元按一定方式在空间放 置所构成的阵列 . 利用极化敏感阵元获取电磁波的极化 信息 , 极化信息表 现为阵元正交 通道之间 的相关 特性 ; 利用 其空间 布阵方式获 取空间信息 , 空间信 息表现 为相邻 阵元之 间空间 相位延迟 . 极化敏感阵列 信号检 测不同 于普通 阵列信 号的检 测问题[ 2 , 3] , 普通阵列只能敏感到 信号的 强度信息 . 极 化敏感 阵列信号检 测问题不同于 信号滤波 和信号 参量估 计问题 , 信 号的检测问题通常是在色噪声背景下对可能存在信号的空间 方向进行观测 , 根据接收的数据判断信号的有无 . 在信号的检 测实际上暗含了如下假定 : 待检测信号的空间到达角已 知 , 然 而待检测信 号的极化信息 是不确定 的 . 当信号 为完全 极化波 时 , 信号的极化状态矢量为未知的确定量 ; 当信号为部分极化 [ 1] 波时 , 信号的极化状态为二维随机量 . 关于极化敏感阵列信号 处理问 题 , 国 外进行 了大量 的关
3 部分极化信号检测器
在 H 0 的假设条件下 , 观测矢 量服从 零均值复 高斯分 布 , 协方差矩阵为 R0 , 其概率分布可以写为 : 1 H -1 p0(x H0)= N exp - x R0 x π R0 ( 4)
在 H 1 的假设条件下 , 由于信号与 噪声独 立 , 协 方差矩 阵为噪 声协方差矩阵和信号协方差矩阵之和 : R1 = R0 + RS = R0 + SCSS H ( 5) 其中 : RS = SCSSH 为部分极化信号的 阵列协方差矩阵 , 显然该 矩阵的秩为 2 , 观 测矢量仍然服从零均 值复高斯分 布 , 此时观 测矢量的概率分布可以写为 : 1 -1 p 1( x H 1)= N exp{ - x H R1 x} π R1
χ χ 1 2 1 2 ,χ , w1= , w2 = . 2= λ λ λ 1 +χ λ 1 +χ 1 2 1( 1) 2( 2) H H Ps = s 1 s1 和 P s = s 2 s2 分别为到一维子空间〈 s 1〉 和〈 s 2〉 的投
2
Nλ S
Nλ S
影矩阵 . 根据式( 15) 可以 得到部分 极化 信号检 测器 的结构 , 也 即 最佳检测系统结构如图 1 所示 .
H λ 1 = s 1 R0 s 1 H λ 2 = s 2 R0 s 2
939
两维的随机向量过程 , 服从零均值复高斯分布 , 协方差矩阵为 CS =E{ s Ps P }. 将信号向量 的 Kronecker 积的形 式写为 矩阵和 向量乘积的形式如下 : s= sS 0 0 sS sP = Ss P ( 2)
2 部分极化信号检测模型
部分极化波条件下 , 待检 测信号 接收矢 量 s 可以写 为接 收极化信号矢量和空间 信号矢量的 Kronecker 积的形式 : s = sP sS ( 1) 其中 : sS 为信号空间导向矢量 , 是信 号到达 角的函数 , 为 确定 量. 接收信号极化矢量信号 sP 在部分极化条件下可以看作是
Partially Polarized Signal Detection Using Polarization Sensitive Array
XU Zhen-hai , WANG Xue-song , XIAO Shun -ping , ZHUANG Zhaowen
( School of Electronic Science and Engineering , National University of Defense Technology , Changsha , Hunan 410073 , China)
摘 要 : 首次深入研究了基 于极化敏感阵列的 部分极化信号检测 问题 . 建立 了部分极化信号检 测模型 ; 在 高斯 分布假设条件下 , 利用矩阵特征分解求得似然比统 计检验量 , 并 给出了最 优检测器的 结构框图 ; 推导求 得统计检 验量 的概率密度函数 , 根据 N -P 准则求得检测器的检测性能 ; 进一步利用上述理论结果分析了结构噪声背景下检测器 的检 测性能 , 分析了信号极化度 、干扰强度 、干扰极化度 以及干扰到达角等因素对检测器检测性能的影响 . 关键词 : 极化敏感阵列 ;信号检测 ;部分极化 ;性能分析 中图分类号 : TN820 文献标识码 : A 文章编号 : 0372 -2112 ( 2004) 06 -0938 -04
第 6期 2004 年 6 月
电 子 学 报 ACTA ELECTRONICA SINICA
Vol . 32 No . 6 June 2004
极化敏感阵列信号检测 : 部分极化情形
徐振海 , 王雪松 , 肖顺平 , 庄钊文
( 国防科技大学电子科学与工程学院 , 湖南长沙 410073)
2
( 6)
检验量 . 该检测器与主 、次信号 矢量 s 1 和 s 2 张成 子空间 的正 交补空间〈 s1 , s 2〉 无关 . 检验统计量也可以 从物理 概念进 行解释 , 极化 敏感阵 列 分别以 s 1 和 s 2 为接收 矢量对 信号进 行接收 , 接收 能量加 权 求和 , 得到最 终的检验 统计量 , 该检测器 属于信号匹 配“ 能量 型” 检测器 . 在 H0 和 H1 的假设条件下 , 观测矢 量的统计 均值 都为零向量 , 只不过当有信号时“ 协方差” 变大了 , 而没有所谓 的“ 中心偏移” , 因此该检测器 主要依 靠接收 矢量的 “ 协 方差” 进行检测 , 属于“ 协方差 型” 检测器 , 该 检测器比 那种利 用“ 中 心偏移” 检测器需要的信噪比数值大一些 , 实际上这两种条件 下信噪比的定义也有所 不同 .
图 1 部分极化信号最佳 图 2 检验统计量 检测系统结构 几何解释
检验统计量也可以 从线性 空间进 行几何 解释 . 如图 2 所 示 , 首先将观测矢量 x 分别在主 、次信号矢量 s 1 和 s , 其投影 长度的平 方 ‖ P s1 x ‖ 2 和 ‖ Ps x ‖ 2 再分别以 w1 和 w2 加权并求 和得到 最终的 统计
1
极化敏感阵列接收矢量为 x , 接收 噪声矢量为 n , 则噪声 中部分极化 信号 检测 问题 可以 表述 为以 下二 元假 设检 验问 题: H1 : x = Ss p + n H0 : x =n =E{ nnH}, 为满秩的 Hermitian 矩阵 . ( 3)
2
( 15)
观测噪声矢量 n 为零均值复高斯噪声 , 即噪声协方差矩阵 R0

因此 , 似然比为 : p 1( x H 1) R0 1 -1 Λ (x) = = exp{xH( R0-R 1 ) x} ( 7) p 0( x H 0) R1 将上式求对数 , 并忽略常数项 , 得到统计检验量为 : Y = x {R0 - R1 }x 方差矩阵进行如下特征分解为 : H H RS = Nλ S 1 s 1 s1 + Nλ S2 s2 s 2
H -1 -1
( 8)
根据部分极化波的分解 , 可以 将部分 极化信 号的阵 列协 ( 9)
其中 : s 1 和 s 2 分别 为主 、次 极化 信号 的信 号 导向 矢量 , 并且 sH 2 s 1 =0 , ‖ s 1 ‖ = ‖ s 2 ‖ =1 , 即 s 1 和 s 2 构 成 2 N 维复 空间 C 中 的标准正交基 , 不妨对 R0 进行如下特征分解 :
收稿日期 : 2003 -06 -01 ; 修回日期 : 2003 -12-01 基金项目 : 全国优秀博士学位论文专项资金( No . 08100101) ; 国防预研“ 十五” 资助项目( No . 41303517) ; 国防科技大学优秀博士生创新基金
第 6 期
徐振海 : 极化敏感阵列信号检测 : 部 分极化情形 Nλ Nλ S1 S2 -1 1 R0 - R1= s1 sH s2 s H 1+ 2 λ λ λ λ 1( 1 +Nλ S1) 2( 2 + Nλ s2)
Abstract : The partially polarized signal detection is investigated for the first time based on the polarization sensitive array . The signal detection is modeled by the binary hypothesis test . Under Gaussian distribution , the likelihood ratio is obtained by exploiting the matrix eigendecomposition . The detecting scheme is presented according to the statistical test . The probability distribution function is acquired under the null hypothesis and the alternative hypothesis respectively . According to the Neyman-Pearson rule , the probability of detection is calculated at a certain probability of alarm . Furthermore , especially , the detection performance is analyzed under structured noise . How the factors affect the detection performance is drawn from a series of numerical examples , such as the polarization degree of signal , the Interference to Noise Ratio , the polarization degree of interference and the arrival angle of interference . Key words : polarization sensitive array ; signal detection ; partially polarized ; performance analysis 于信号到 达角 和 极化 状 态 联合 估 计 的研 究 , A J Weiss , Arye Nehorai , K T Wong , Li Jian 等分别作了大量的别具特色的研究 . 然而关于极化敏感阵 列的信 号检测问 题的研 究 , 国内外 报道 的相对较少 , 相关的研究 也不多 , 文献[ 4] 提 出了在 极化空 时 联合域检测目标的思 想 , 研 究了目 标回波 极化参 量未知 情况 下的目标检测问题 . 文献[ 5] 利 用子空 间检测 的思想 , 研究 了 矢量传感器阵列的检 测问题 . 到目 前为止 国内外 尚未见 关于 部分极化信号的检测 报道 , 本文将 针对部 分极化 信号的 检测 问题进行探讨研究 .
相关文档
最新文档