针对现有时间维度波达方向(direction of arrival,DOA)估计方案中,时间调控速率受限导致目标信号频谱混叠的问题,提出了一种基于异步调控的DOA估计方法,该方法能够有效提升调控速率,进而提升信号处理的信号带宽。在不改变时间调控超表面...针对现有时间维度波达方向(direction of arrival,DOA)估计方案中,时间调控速率受限导致目标信号频谱混叠的问题,提出了一种基于异步调控的DOA估计方法,该方法能够有效提升调控速率,进而提升信号处理的信号带宽。在不改变时间调控超表面(time-varying metasurface,TVM)硬件约束的情况下,该方法利用单元状态会持续一段时间的性质,交错不同列单元的变化起始时间,在一个状态持续时间内获得了多个不同的响应。异步调控方法能够使TVM在受材料限制的情况下,等效增加虚拟多通道个数,提高DOA估计的精度。仿真结果验证了方法的有效性,相较于现有的同步调控方法,新方法在DOA估计性能上有了较大提升,能够逼近理论上的最优DOA估计结果。展开更多
在多径传输环境中,针对现有空间平滑算法因孔径损失导致波达方向(direction of arrival,DOA)估计精度下降的问题,提出了一种基于波束空间时间平滑算法的超表面天线二维DOA估计方法。首先,该方法利用L形动态超表面天线(dynamic metasurfa...在多径传输环境中,针对现有空间平滑算法因孔径损失导致波达方向(direction of arrival,DOA)估计精度下降的问题,提出了一种基于波束空间时间平滑算法的超表面天线二维DOA估计方法。首先,该方法利用L形动态超表面天线(dynamic metasurface antenna,DMA)的捷变性和相移特性,在波束空间、空域和时域等多个维度对多径信号进行综合观测,从而在无孔径损失的情况下,获取多个维度的信号观测分量。接着,对每个相干时间段的波束空间数据进行特征值分解,提取信号子空间数据,并计算多个时段数据的协方差矩阵。随后,充分利用协方差矩阵的互相关矩阵,将其平均处理后作为修正的空间平滑矩阵,采用一维波束空间多信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法分别估计水平方向和垂直方向的入射角度,并结合最大似然算法进行配对,最终获取二维DOA。蒙特卡罗仿真验证了理论分析结果,与基于现有平滑算法的DOA估计方法相比,本方法具有更强的去相关性和更小的谱峰偏移,能够有效提升估计精度。展开更多
动态超表面天线(dynamic metasurface antenna,DMA)已成为空基平台波达方向(direction of ar rival,DOA)估计的优选技术,但其性能易受平台抖动的影响。针对空基平台在DOA估计中面临的角度随机抖动问题,提出了一种基于DMA异构码本循环卡...动态超表面天线(dynamic metasurface antenna,DMA)已成为空基平台波达方向(direction of ar rival,DOA)估计的优选技术,但其性能易受平台抖动的影响。针对空基平台在DOA估计中面临的角度随机抖动问题,提出了一种基于DMA异构码本循环卡尔曼滤波的抗抖动DOA估计算法。首先,针对角度随机抖动导致的接收端数据非线性问题,提出了一种非线性误差分离方案,将接收数据中的抖动误差转化为易于分离的线性分量,便于后续的抖动分量滤除。其次,为了使接收数据与卡尔曼滤波算法相匹配,提出了一种异构码本循环方案,通过在长时间尺度上构建相同的DMA码字,以支持卡尔曼滤波算法利用累积的时间信息来识别和滤除抖动误差。最后,卡尔曼滤波处理后的数据通过原子范数方法恢复出稀疏信号,并采用基于Han kel矩阵分解的多信号分类(multiple signal classification,MUSIC)方法进行空间谱估计。仿真结果证实,在相同信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)条件下,所提方案相较于传统的多次估计平均方案,估计精度提升了48%,估计结果更接近无抖动的理想状态。展开更多
文摘针对现有时间维度波达方向(direction of arrival,DOA)估计方案中,时间调控速率受限导致目标信号频谱混叠的问题,提出了一种基于异步调控的DOA估计方法,该方法能够有效提升调控速率,进而提升信号处理的信号带宽。在不改变时间调控超表面(time-varying metasurface,TVM)硬件约束的情况下,该方法利用单元状态会持续一段时间的性质,交错不同列单元的变化起始时间,在一个状态持续时间内获得了多个不同的响应。异步调控方法能够使TVM在受材料限制的情况下,等效增加虚拟多通道个数,提高DOA估计的精度。仿真结果验证了方法的有效性,相较于现有的同步调控方法,新方法在DOA估计性能上有了较大提升,能够逼近理论上的最优DOA估计结果。
文摘在多径传输环境中,针对现有空间平滑算法因孔径损失导致波达方向(direction of arrival,DOA)估计精度下降的问题,提出了一种基于波束空间时间平滑算法的超表面天线二维DOA估计方法。首先,该方法利用L形动态超表面天线(dynamic metasurface antenna,DMA)的捷变性和相移特性,在波束空间、空域和时域等多个维度对多径信号进行综合观测,从而在无孔径损失的情况下,获取多个维度的信号观测分量。接着,对每个相干时间段的波束空间数据进行特征值分解,提取信号子空间数据,并计算多个时段数据的协方差矩阵。随后,充分利用协方差矩阵的互相关矩阵,将其平均处理后作为修正的空间平滑矩阵,采用一维波束空间多信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法分别估计水平方向和垂直方向的入射角度,并结合最大似然算法进行配对,最终获取二维DOA。蒙特卡罗仿真验证了理论分析结果,与基于现有平滑算法的DOA估计方法相比,本方法具有更强的去相关性和更小的谱峰偏移,能够有效提升估计精度。
文摘动态超表面天线(dynamic metasurface antenna,DMA)已成为空基平台波达方向(direction of ar rival,DOA)估计的优选技术,但其性能易受平台抖动的影响。针对空基平台在DOA估计中面临的角度随机抖动问题,提出了一种基于DMA异构码本循环卡尔曼滤波的抗抖动DOA估计算法。首先,针对角度随机抖动导致的接收端数据非线性问题,提出了一种非线性误差分离方案,将接收数据中的抖动误差转化为易于分离的线性分量,便于后续的抖动分量滤除。其次,为了使接收数据与卡尔曼滤波算法相匹配,提出了一种异构码本循环方案,通过在长时间尺度上构建相同的DMA码字,以支持卡尔曼滤波算法利用累积的时间信息来识别和滤除抖动误差。最后,卡尔曼滤波处理后的数据通过原子范数方法恢复出稀疏信号,并采用基于Han kel矩阵分解的多信号分类(multiple signal classification,MUSIC)方法进行空间谱估计。仿真结果证实,在相同信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)条件下,所提方案相较于传统的多次估计平均方案,估计精度提升了48%,估计结果更接近无抖动的理想状态。
