同点正交配置磁环和电偶极子(Co-centered Orthogonal Loop and Dipole,COLD)是常用的二分量电磁矢量传感器之一,但是COLD传感器没有充分利用磁环和电偶极子分量的空间信息.针对由COLD传感器组成的均匀线阵,磁环分量保持不变,将电偶极...同点正交配置磁环和电偶极子(Co-centered Orthogonal Loop and Dipole,COLD)是常用的二分量电磁矢量传感器之一,但是COLD传感器没有充分利用磁环和电偶极子分量的空间信息.针对由COLD传感器组成的均匀线阵,磁环分量保持不变,将电偶极子分量沿正交方向稀疏拉伸,形成L形阵,扩展阵列的空间孔径,提出了基于广义旋转不变的降维多重信号分类算法.该算法利用L形阵的几何构形,将导向矢量分隔成三部分,利用广义旋转不变矩阵分别估计各个部分,使得波达角和极化参数仅需一维谱峰搜索就可以估计得到.同时,在参考点处新增一个电偶极子天线,利用四元数模型解决了由于稀疏拉伸引起的相位周期模糊问题.仿真实验验证了所提算法的有效性.展开更多
同点正交配置磁环和电偶极子(Co-centered orthogonal loop and dipole,COLD)是一种最常用的二分量电磁矢量传感器,但是COLD传感器没有充分利用磁环和电偶极子分量的空间信息。本文针对由COLD传感器组成的均匀线阵(Uniform linear array...同点正交配置磁环和电偶极子(Co-centered orthogonal loop and dipole,COLD)是一种最常用的二分量电磁矢量传感器,但是COLD传感器没有充分利用磁环和电偶极子分量的空间信息。本文针对由COLD传感器组成的均匀线阵(Uniform linear array,ULA),将所有磁环和电偶极子分量分别沿两个正交方向均匀拉伸,形成L形阵,扩展阵列的空间孔径,并提出了基于广义旋转不变的降维多重信号分类算法(Dimension reduction multiple signal classification method based on generalized rotational invariance,GRIDR-MUSIC)。所提算法利用L形阵的几何构形,将导向矢量分隔成三部分,通过两个正交ULA的广义旋转不变结构,分别估计各个部分,使得波达角(Direction of arrival)和极化参数仅需一维谱峰搜索就可以估计得到,且无需参数匹配。最后,仿真实验验证了所提算法的有效性。展开更多
在四元数模型下,由同点配置正交小磁环短偶极子二维矢量天线组成的均匀线阵在利用传统四元数旋转不变子空间算法(Quaternion Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques,Q-ESPRIT)估计极化信号角度时,须提...在四元数模型下,由同点配置正交小磁环短偶极子二维矢量天线组成的均匀线阵在利用传统四元数旋转不变子空间算法(Quaternion Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques,Q-ESPRIT)估计极化信号角度时,须提前已知信号方位角或者俯仰角,且存在"四元数模型相干"问题,导致四元数模型正交信息的丢失以及需借助长矢量模型估计入射信号的极化信息.针对上述问题提出了基于互相关矩阵的降维Q-ESPRIT算法,所提算法充分利用了四元数模型的正交性和结构特征,仅通过一次特征分解就可以估计出信号的波达角和极化信息,降低了运算量.最后,通过计算机仿真实验验证了所提算法的有效性.展开更多
文摘同点正交配置磁环和电偶极子(Co-centered Orthogonal Loop and Dipole,COLD)是常用的二分量电磁矢量传感器之一,但是COLD传感器没有充分利用磁环和电偶极子分量的空间信息.针对由COLD传感器组成的均匀线阵,磁环分量保持不变,将电偶极子分量沿正交方向稀疏拉伸,形成L形阵,扩展阵列的空间孔径,提出了基于广义旋转不变的降维多重信号分类算法.该算法利用L形阵的几何构形,将导向矢量分隔成三部分,利用广义旋转不变矩阵分别估计各个部分,使得波达角和极化参数仅需一维谱峰搜索就可以估计得到.同时,在参考点处新增一个电偶极子天线,利用四元数模型解决了由于稀疏拉伸引起的相位周期模糊问题.仿真实验验证了所提算法的有效性.
文摘同点正交配置磁环和电偶极子(Co-centered orthogonal loop and dipole,COLD)是一种最常用的二分量电磁矢量传感器,但是COLD传感器没有充分利用磁环和电偶极子分量的空间信息。本文针对由COLD传感器组成的均匀线阵(Uniform linear array,ULA),将所有磁环和电偶极子分量分别沿两个正交方向均匀拉伸,形成L形阵,扩展阵列的空间孔径,并提出了基于广义旋转不变的降维多重信号分类算法(Dimension reduction multiple signal classification method based on generalized rotational invariance,GRIDR-MUSIC)。所提算法利用L形阵的几何构形,将导向矢量分隔成三部分,通过两个正交ULA的广义旋转不变结构,分别估计各个部分,使得波达角(Direction of arrival)和极化参数仅需一维谱峰搜索就可以估计得到,且无需参数匹配。最后,仿真实验验证了所提算法的有效性。
文摘在四元数模型下,由同点配置正交小磁环短偶极子二维矢量天线组成的均匀线阵在利用传统四元数旋转不变子空间算法(Quaternion Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques,Q-ESPRIT)估计极化信号角度时,须提前已知信号方位角或者俯仰角,且存在"四元数模型相干"问题,导致四元数模型正交信息的丢失以及需借助长矢量模型估计入射信号的极化信息.针对上述问题提出了基于互相关矩阵的降维Q-ESPRIT算法,所提算法充分利用了四元数模型的正交性和结构特征,仅通过一次特征分解就可以估计出信号的波达角和极化信息,降低了运算量.最后,通过计算机仿真实验验证了所提算法的有效性.
