非等功率信號(hào)DOA與極化參數(shù)估計(jì)研究.pdf

1、在日益激烈的電子對抗中被動(dòng)雷達(dá)所處電磁環(huán)境異常復(fù)雜，干擾與真實(shí)目標(biāo)所輻射電磁波功率、天線掃描方式以及距被動(dòng)雷達(dá)的距離均不同，因此被動(dòng)雷達(dá)所接收到的信號(hào)通常為非等功率信號(hào)。本文正是圍繞非等功率入射信號(hào)的DOA與極化參數(shù)估計(jì)問題進(jìn)行研究，主要內(nèi)容概括如下：
　　研究了非等功率信號(hào)對MUSIC(Multiple Signal Classification)算法估計(jì)性能的影響。提出了非等功率信號(hào)期望譜分辨成功的判定準(zhǔn)則，基于該準(zhǔn)則與MUS

2、IC算法的期望譜得到信號(hào)功率不等會(huì)導(dǎo)致MUSIC算法理論的角度分辨力下降。分析了非等功率信號(hào)對入射信號(hào)DOA估計(jì)克拉美羅界（Cramr Rao Bound CRB）的影響，發(fā)現(xiàn)信號(hào)功率不等會(huì)導(dǎo)致弱信號(hào)DOA估計(jì)CRB的微幅上升。然后基于CRB和估計(jì)誤差服從的概率分布，定義了基于CRB的分辨成功概率，為不同DOA估計(jì)算法的分辨成功概率提供了參照對象。
　　鑒于不變噪聲子空間（Invariant Property of Noise S

3、ubspace, IPNS）算法可以有效對非等功率信號(hào)進(jìn)行DOA估計(jì)。本文證明了IPNS算法對獨(dú)立信號(hào)與相關(guān)信號(hào)均成立，擴(kuò)大了IPNS算法的適用范圍。推導(dǎo)了IPNS算法的期望譜，基于所提出的非等功率信號(hào)期望譜分辨成功的判定準(zhǔn)則得到了IPNS算法的理論的角度分辨力。然后將對角加載引入到IPNS算法之中，對基于對角加載的不變噪聲子空間算法（Invariant Property of Noise Subspace based on Diagn

4、al Loading，IPNSDL）并進(jìn)行了理論證明與計(jì)算機(jī)仿真，仿真結(jié)果表明 IPNSDL算法的分辨力優(yōu)于IPNS算法。最后進(jìn)一步提出了基于噪聲空間特征值重構(gòu)（Eigenvalue Reconstruction of NoiseSubsapce，ERNS）的IPNS算法（簡稱ERNS算法），并對該算法進(jìn)行了原理證明與計(jì)算機(jī)仿真，仿真結(jié)果表明 ERNS算法分辨力優(yōu)于IPNSDL算法與IPNS算法更優(yōu)于MUSIC算法。
　　入射信號(hào)

5、的極化信息可用于輻射源的分類與識(shí)別，本文研究了信號(hào)功率不等對入射信號(hào)DOA與極化參數(shù)聯(lián)合估計(jì)CRB的影響。然后基于雙極化陣列提出了非等功率信號(hào) DOA與極化聯(lián)合估計(jì)的ERNS算法，并對該算法進(jìn)行了計(jì)算機(jī)仿真，仿真結(jié)果表明 ERNS算法的分辨力高于IPNSDL算法與 IPNS算法和極化 MUSIC算法。在對 ERNS算法進(jìn)行性能分析時(shí)采用理想的完全對稱兩極化方向圖天線模型，而這在實(shí)際天線通常難以實(shí)現(xiàn)。本文設(shè)計(jì)了一種非對稱式饋電縫隙耦合雙極

6、化微帶天線，擴(kuò)展了阻抗帶寬，提高了端口隔離度與設(shè)計(jì)自由度，同時(shí)得到了非對稱的兩極化方向圖。利用該天線非對稱方向圖進(jìn)行算法性能仿真，證明了ERNS算法對非對稱兩極化方向圖的適應(yīng)度高于極化MUSIC算法。
　　利用單極化共形陣列也可實(shí)現(xiàn)對入射信號(hào)的DOA與極化聯(lián)合估計(jì)，本文研究了信號(hào)功率不等對共形陣列中入射信號(hào) DOA與極化參數(shù)估計(jì) CRB的影響。提出了基于共形陣列的ERNS算法，并基于不同共形陣列仿真了ERNS算法的估計(jì)性能，仿真結(jié)