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  • 雷达极化信息获取及极化信号处理技术研究综述
    2020-12-24 04:53:54

    [1]

    Sinclair G.The transmission and reception of elliptically polarized waves[J].Proceedings of the IRE,1950,38(2):148-151.代大海,廖斌,肖顺平,等.雷达极化信息获取与处理的研究进展[J].雷达学报,2016,5(2):143-155.

    [2]

    Dai Da-hai,Liao Bin,Xiao Shun-ping,et al..Advancements on radar polarization information acquisition and processing[J].Journal of Radars,2016,5(2):143-155.

    [3]

    Mott H.Polarization in Antennas and Radar[M].New York:Wiley-Interscience,1986.

    [4]

    王雪松.雷达极化技术研究现状与展望[J].雷达学报,2016,5(2):119-131.Wang Xue-song.Status and prospects of radar polarimetry techniques[J].Journal of Radars,2016,5(2):119-131.

    [5]

    庄钊文,肖顺平,王雪松.雷达极化信息处理及其应用[M].北京:国防工业出版社,1999.Zhuang Zhao-wen,Xiao Shun-ping,and Wang Xue-song.Radar Polarization Information Processing and Application[M].Beijing:Beijing Institute of Technology Press,1999.

    [6]

    李永祯,李棉全,程旭,等.雷达极化测量体制研究综述[J].系统工程与电子技术,2013,35(9):1873-1877.Li Yong-zhen,Li Mian-quan,Cheng Xu,et al..Summarization of radar polarization measurement mode[J].Systems Engineering and Electronics,2013,35(9):1873-1877.

    [7]

    McCormick G C.On the completeness of polarization diversity measurements[J].Radio Science,1989,24(4):511-518.

    [8]

    Arthur J S,Henry J C,Pettengill G H,et al..The millstone radar in satellite and missile tracking[J].Planetary and Space Science,1961,7:81-93.

    [9]

    Tsunoda R T,Baron M J,and Owen J.ALTAIR:An incoherent scatter radar for equatorial spread-F studies[R].SRI International Menlo Park CA,1978.

    [10]

    Huynen J R.Measurement of the target scattering matrix[J].Proceedings of the IEEE,1965,53(8):936-946.

    [11]

    Santalla V and Antar Y M M.A comparison between different polarimetric measurement schemes[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,2002,40(5):1007-1017.

    [12]

    常宇亮.瞬态极化雷达测量、检测与抗干扰技术研究[D].[博士论文],国防科学技术大学,2010.Chang Yu-liang.Study on measurement,detection and interference suppression technologies of instantaneous polarimetric radar[D].[Ph.D.dissertation],National University of Defense Technology,2010.

    [13]

    Gao S,Sambell A,and Zhong S S.Polarization-agile antennas[J].IEEE Antennas and Propagation Magazine,2006,48(3):28-37.

    [14]

    Karabey O H,Bildik S,Bausch S,et al..Continuously polarization agile antenna by using liquid crystal-based tunable variable delay lines[J].IEEE Transactions on Antennas and Propagation,2013,61(1):70-76.

    [15]

    Row J S and Shih C J.Polarization-diversity ring slot antenna with frequency agility[J].IEEE Transactions on Antennas and Propagation,2012,60(8):3953-3957.

    [16]

    Ho K M J and Rebeiz G M.A 0.9~1.5 GHz microstrip antenna with full polarization diversity and frequency agility[J].IEEE Transactions on Antennas and Propagation,2014,62(5):2398-2406.

    [17]

    Sachidananda M and Zrnic D S.Characteristics of echoes from alternately polarized transmission[R].Cooperative Institute for Mesoscale Meteorological Studies,1986.

    [18]

    Giuli D,Facheris L,Fossi M,et al..Simultaneous scattering matrix measurement through signal coding[C].IEEE International Radar Conference,1990:258-262.

    [19]

    Howard S D,Calderbank A R,and Moran W.A simple signal processing architecture for instantaneous radar polarimetry[J].IEEE Transactions on Information Theory,2007,53(4):1282-1289.

    [20]

    Nord M E,Ainsworth T L,Lee J S,et al..Comparison of compact polarimetric synthetic aperture radar modes[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,2009,47(1):174-188.

    [21]

    杨汝良,戴博伟,李海英.极化合成孔径雷达极化层次和系统工作方式[J].雷达学报,2016,5(2):132-142.Yang Ru-liang,Dai Bo-wei,and Li Hai-ying.Polarization hierarchy and system operating architecture for polarimetric synthetic aperture radar[J].Journal of Radars,2016,5(2):132-142.

    [22]

    Souyris J C,Imbo P,Fjortoft R,et al..Compact polarimetry based on symmetry properties of geophysical media:The p/4 mode[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,2005,43(3):634-646.

    [23]

    Raney R K.Hybrid-polarity SAR architecture[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,2007,45(11):3397-3404.

    [24]

    Spudis P,Nozette S,Bussey B,et al..Mini-SAR:An imaging radar experiment for the Chandrayaan-1 mission to the Moon[J].Current Science,2009,96(4):533-539.

    [25]

    Raney R K,Spudis P D,Bussey B,et al..The lunar mini-RF radars:Hybrid polarimetric architecture and initial results[J].Proceedings of the IEEE,2011,99(5):808-823.

    [26]

    Giuli D,Fossi M,and Facheris L.Radar target scattering matrix measurement through orthogonal signals[J].IEE Proceedings F-Radar and Signal Processing,1993,140(4):233-242.

    [27]

    王雪松,王剑,王涛,等.雷达目标极化散射矩阵的瞬时测量方法[J].电子学报,2006,34(6):1020-1025.Wang Xue-song,Wang Jian,Wang Tao,et al..Instantaneous measurement of radar target polarization scattering matrix[J].Acta Electronica Sinica,2006,34(6):1020-1025.

    [28]

    Chang Y L,Wang X S,Li Y Z,et al..The signal selection and processing method for polarization measurement radar[J].Science in China Series F:Information Sciences,2009,52(10):1926-1935.

    [29]

    刘勇.动态目标极化特性测量与极化雷达抗干扰新方法研究[D].[博士论文],国防科学技术大学,2011.Liu Yong.Study on moving target polarization characteristic measurement and polarization radar anti-jamming techniques[D].[Ph.D.dissertation],National University of Defense Technology,2011.

    [30]

    何密.同时极化测量体制雷达的校准方法研究[D].[博士论文],国防科学技术大学,2012.He Mi.Study on calibration methods for simultaneous measurement polarimetric radar[D].[Ph.D.dissertation],National University of Defense Technology,2012.

    [31]

    陶利,曲圣杰,陈曦.简述极化SAR定标处理技术研究进展[J].遥感技术与应用,2016,31(3):459-467.Tao Li,Qu Sheng-jie,and Chen Xi.The progress on research of polarimetric SAR calibration[J].Remote Sensing Technology and Application,2016,31(3):459-467.

    [32]

    Van Zyl J J.Calibration of polarimetric radar images using only image parameters and trihedral corner reflector responses[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,1990,28(3):337-348.

    [33]

    Whitt M W,Ulaby F T,Polatin P,et al..A general polarimetric radar calibration technique[J].IEEE Transactions on Antennas and Propagation,1991,39(1):62-67.

    [34]

    Klein J D.Calibration of complex polarimetric SAR imagery using backscatter correlations[J].IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems,1992,28(1):183-194.

    [35]

    Quegan S.A unified algorithm for phase and cross-talk calibration of polarimetric data-theory and observations[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,1994,32(1):89-99.

    [36]

    Ainsworth T L,Ferro-Famil L,and Lee J S.Orientation angle preserving a posteriori polarimetric SAR calibration[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,2006,44(4):994-1003.

    [37]

    Fore A G,Chapman B D,Hawkins B P,et al..UAVSAR polarimetric calibration[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,2015,53(6):3481-3491.

    [38]

    Freeman A.Calibration of linearly polarized polarimetric SAR data subject to Faraday rotation[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,2004,42(8):1617-1624.

    [39]

    Shimada M,Isoguchi O,Tadono T,et al..PALSAR radiometric and geometric calibration[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,2009,47(12):3915-3932.

    [40]

    Fujita M and Murakami C.Polarimetric radar calibration method using polarization-preserving and polarization-selective reflectors[J].IEICE Transactions on Communications,2005,88(8):3428-3435.

    [41]

    Villa A,Iannini L,Giudici D,et al..Calibration of SAR polarimetric images by means of a covariance matching approach[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,2015,53(2):674-686.

    [42]

    Quegan S and Lomas M R.The interaction between Faraday rotation and system effects in synthetic aperture radar measurements of backscatter and biomass[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,2015,53(8):4299-4312.

    [43]

    Novak L M,Sechtin M B,and Cardullo M J.Studies of target detection algorithms that use polarimetric radar data[J].IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems,1989,25(2):150-165.

    [44]

    章力强,陈信,李相平,等.参数估计误差对极化滤波性能影响分析[J].雷达科学与技术,2012,10(2):198-202.Zhang Li-qiang,Chen Xin,Li Xiang-ping,et al..Impact of parameter estimation error on polarization filtering performance[J].Radar Science and Technology,2012,10(2):198-202.

    [45]

    张国毅,刘永坦.高频地波雷达的三维极化滤波[J].电子学报,2000,28(9):114-116.Zhang Guo-yi and Liu Yong-tan.Three dimension polarization filtering of HF ground wave radar[J].Acta Electronica Sinica,2000,28(9):114-116.

    [46]

    刘爱军,毛兴鹏,杨俊炜,等.基于FrFT的高频雷达信号极化状态估计方法[J].电波科学学报,2010,25(5):815-822.Liu Ai-jun,Mao Xin-peng,Yang Jun-wei,et al..Polarized state estimation methods based on FrFT for HF radar[J].Chinese Journal of Radio Science,2010,25(5):815-822.

    [47]

    Wong K T and Zoltowski M D.Uni-vector-sensor ESPRIT for multisource azimuth,elevation,and polarization estimation[J].IEEE Transactions on Antennas and Propagation,1997,45(10):1467-1474.

    [48]

    Yuan X.Estimating the DOA and the polarization of a polynomial-phase signal using a single polarized vector-sensor[J].IEEE Transactions on Signal Processing,2012,60(3):1270-1282.

    [49]

    Wong K T and Zoltowski M D.Self-initiating MUSIC-based direction finding and polarization estimation in spatio-polarizational beamspace[J].IEEE Transactions on Antennas and Propagation,2000,48(8):1235-1245.

    [50]

    Xu Y,Liu Z,Wong K T,et al..Virtual-manifold ambiguity in HOS-based direction-finding with electromagnetic vector-sensors[J].IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems,2008,44(4):1291-1308.

    [51]

    Hua Y.A pencil-MUSIC algorithm for finding two-dimensional angles and polarizations using crossed dipoles[J].IEEE Transactions on Antennas and Propagation,1993,41(3):370-376.

    [52]

    Li J and Compton Jr R T.Angle and polarization estimation using ESPRIT with a polarization sensitive array[J].IEEE Transactions on Antennas and Propagation,1991,39(9):1376-1383.

    [53]

    徐友根,刘志文.基于累积量的极化敏感阵列信号DOA和极化参数的同时估计[J].电子学报,2004,32(12):1962-1966.Xu You-gen and Liu Zhi-wen.Cumulant-based two-dimensional DOA and polarization estimation with a polarization sensitive array comprising a spatially stretched tripole[J].Acta Electronica Sinica,2004,32(12):1962-1966.

    [54]

    Miron S,Le Bihan N,and Mars J I.Quaternion-MUSIC for vector-sensor array processing[J].IEEE Transactions on Signal Processing,2006,54(4):1218-1229.

    [55]

    赵继超,陶海红,计茹,等.基于三分量电磁矢量传感器的波达角和极化参数估计[J].电波科学学报,2016,31(1):39-46.Zhao Ji-chao,Tao Ji-hong,Ji Ru,et al..Joint DOA and polarization parameters estimation based on three-component electromagnetic vector sensor[J].Chinese Journal of Radio Science,2016,31(1):39-46.

    [56]

    Xiao H K,Zou L,Xu B G,et al..Direction and polarization estimation with modified quad-quaternion music for vector sensor arrays[C].IEEE International Conference on Signal Processing,2014:352-357.

    [57]

    Miron S,Le Bihan N,and Mars J I.Vector-sensor MUSIC for polarized seismic sources localization[J].EURASIP Journal on Advances in Signal Processing,2005(1):1-11.

    [58]

    Gong X F,Liu Z W,and Xu Y G.Regularised parallel factor analysis for the estimation of direction-of-arrival and polarisation with a single electromagnetic vector-sensor[J].IET Signal Processing,2011,5(4):390-396.

    [59]

    Tian Y,Sun X,and Zhao S.Sparse-reconstruction-based direction of arrival,polarisation and power estimation using a cross-dipole array[J].IET Radar,SonarNavigation,2015,9(6):727-731.

    [60]

    张国毅,刘永坦.三维极化滤波及其参数估计[J].现代雷达,2000,22(3):39-43.Zhang Guo-yi and Liu Yong-tan.Three dimension polarization filtering and its parameter estimation[J].Modern Radar,2000,22(3):39-43.

    [61]

    Wong K T.Direction finding/polarization estimation-dipole and/or loop triad (s)[J].IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems,2001,37(2):679-684.

    [62]

    Lundback J and Nordobo S.On polarization estimation using tripole arrays[C].IEEE Antennas and Propagation Society International Symposium,2003,1:65-68.

    [63]

    Xu Y and Liu Z.Adaptive quasi-cross-product algorithm for uni-tripole tracking of moving source[C].IEEE International Conference on Communication Technology,2006:1-4.

    [64]

    Yuan X.Diversely polarized antenna-array signal processing[D].[Ph.D.dissertation],The Hong Kong Polytechnic University,2012.

    [65]

    孙杰,张晓娟,方广有.近地面三阵子天线估计电磁波到达角和极化参数[J].物理学报,2013,62(19):1-5.Sun Jie,Zhang Xiao-juan,and Fang Guang-you.Direction of arrival of EMW and polarization parameter estimation using tripole near the earth surface[J].Acta Physica Sinica,2013,62(19):1-5.

    [66]

    Zou L,Lasenby J,and He Z.Direction and polarisation estimation using polarised cylindrical conformal arrays[J].IET Signal Processing,2012,6(5):395-403.

    [67]

    刘帅,闫锋刚,金铭,等.基于四元数MUSIC的锥面共形阵列极化-DOA联合估计[J].系统工程与电子技术,2016,38(1):1-7.Liu Shuai,Yan Feng-gang,Jin Ming,et al..Joint polarization-DOA estimation for conical conformal array based on quaternion MUSIC[J].Systems Engineering and Electronics,2016,38(1):1-7.

    [68]

    齐子森,郭英,王布宏,等.共形阵列天线信源方位与极化状态的联合估计算法[J].电子学报,2012,40(12):2562-2566.Qi Zi-sen,Guo Ying,Wang Bu-hong,et al..Joint DOA and polarization estimation algorithm for conformal array antenna[J].Acta Electronica Sinica,2012,40(12):2562-2566.

    [69]

    Fang Q,Han Y,Jin M,et al..Joint DOA and polarization estimation for unequal power sources[J].International Journal of Antennas and Propagation,2015:1-9.

    [70]

    Li J and Compton R T.Angle and polarization estimation in a coherent signal environment[J].IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems,1993,29(3):706-716.

    [71]

    Li J and Stoica P.Efficient parameter estimation of partially polarized electromagnetic waves[J].IEEE Transactions on Signal Processing,1994,42(11):3114-3125.

    [72]

    Ho K C,Tan K C,and Tan B T G.Efficient method for estimating directions-of-arrival of partially polarized signals with electromagnetic vector sensors[J].IEEE Transactions on Signal Processing,1997,45(10):2485-2498.

    [73]

    Tao J W,Liu L,and Lin Z Y.Joint DOA,range,and polarization estimation in the fresnel region[J].IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems,2011,47(4):2657-2672.

    [74]

    Costa M,Richter A,and Koivunen V.Unified array manifold decomposition based on spherical harmonics and 2-D Fourier basis[J].IEEE Transactions on Signal Processing,2010,58(9):4634-4645.

    [75]

    Costa M,Richter A,and Koivunen V.DoA and polarization estimation for arbitrary array configurations[J].IEEE Transactions on Signal Processing,2012,60(5):2330-2343.

    [76]

    Van Wambeck S H and Ross A H.Performance of diversity receiving systems[J].Proceedings of the IRE,1951,39(3):256-264.

    [77]

    Alamouti S M.A simple transmit diversity technique for wireless communications[J].IEEE Journal on Selected Areas in Communications,1998,16(8):1451-1458.

    [78]

    Gesbert D,Shafi M,Shiu D,et al..From theory to practice:An overview of MIMO space-time coded wireless systems[J].IEEE Journal on Selected Areas in Communications,2003,21(3):281-302.

    [79]

    Giuli D.Polarization diversity in radars[J].Proceedings of the IEEE,1986,74(2):245-269.

    [80]

    Holt A R and Tan J.Separation of differential propagation phase and differential backscatter phase in polarisation diversity radar[J].Electronics Letters,1992,28(10):943-944.

    [81]

    Antar Y,Hendry A,Schlesak J,et al..Measurements of ice depolarization at 28.56 GHz using the COMSTAR beacon simultaneously with a 16.5 GHz polarization diversity radar[J].IEEE Transactions on Antennas and Propagation,1982,30(5):858-866.

    [82]

    Da Silveira R B and Holt A R.An automatic identification of clutter and anomalous propagation in polarization-diversity weather radar data using neural networks[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,2001,39(8):1777-1788.

    [83]

    Wang Y and Saillard J.Characterization of the scattering centers of a radar target with polarization diversity using polynomial rooting[C].IEEE International Conference on Acoustics,Speech,and Signal Processing,2001,5:2893-2896.

    [84]

    Salman R,Willms I,Reichardt L,et al..On polarization diversity gain in short range UWB-Radar object imaging[C].IEEE International Conference on Ultra-Wideband,2012:402-406.

    [85]

    Holt A R,Humphries R G,and McGuinness R.Some advantages of using Polarisation Diversity illustrated through the analysis of radar data from a storm in central Alberta[C].IEEE Geoscience and Remote Sensing Symposium,1988,1:237-240.

    [86]

    Vaughan R G.Polarization diversity in mobile communications[J].IEEE Transactions on Vehicular Technology,1990,39(3):177-186.

    [87]

    Akhoondzadeh-Asl L,Khan I,and Hall P S.Polarisation diversity performance for on-body communication applications[J].IET Microwaves,AntennasPropagation,2011,5(2):232-236.

    [88]

    Ndao P M,Erhel Y,Lemur D,et al..Test of HF (3-30 MHz) MIMO communication system based on polarisation diversity[J].Electronics Letters,2012,48(1):50-51.

    [89]

    Cohen M N and Sjoberg E S.Intrapulse polarization agile radar[C].Radar-82,1982:7-11.

    [90]

    Cohen M N,Perry,and Baden M.Analysis of IPAR field performance[C].13th European Microwave Conference,1983:133-141.

    [91]

    Efurd R,Cohen M,and Sjoberg E.Advanced intrapulse polarization agile radar nears deployment[J].Microwave System News,1984,14(2):67-76.

    [92]

    乔晓林,宋立众,谢新华.极化编码脉压雷达信号的相关检测[J].系统工程与电子技术,2003,25(5):550-553.Qiao Xiao-lin,Song Li-zhong,and Xie Xin-hua.Correlative detection of pulse-compression radar signal based on polarization coding[J].Systems Engineering and Electronics,2003,25(5):550-553.

    [93]

    宋立众,乔晓林,孟宪德.圆极化捷变LFM脉冲压缩信号分析[J].现代雷达,2005,27(2):43-46.Song Li-zhong,Qiao Xiao-lin,and Meng Xian-de.Analysis of LFM pulse compression signal with circular polarization agility[J].Modern Radar,2005,27(2):43-46.

    [94]

    Song Li-zhong and Wang Miao.Study on a nonlinear frequency modulation signal with polarization-coded modulation[C].IEEE International Conference on Microwave and Millimeter Wave Technology,2007:1-4.

    [95]

    宋立众,吴群.一种极化和频率捷变主动雷达信号处理技术[J].南京理工大学学报(自然科学版),2010,34(5):668-674.Song Li-zhong and Wu Qun.Signal processing technique for active radar with polarization and frequency agility[J].Journal of Nanjing University of Science and Technology (Natural Science),2010,34(5):668-674.

    [96]

    罗金亮,党立坤.极化编码跳频信号在雷达中的应用[J].兵工自动化,2008,27(5):29-30.Luo Jin-liang and Dang Li-kun.Application of polarize code frequency hopping signal in radar[J].Ordnance Industry Automation,2008,27(5):29-30.

    [97]

    陈歆炜,赵建中,吴文.基于极化捷变编码技术的雷达抗欺骗干扰研究[J].南京理工大学学报(自然科学版),2011,35(5):642-645.Chen Xin-wei,Zhao Jian-zhong,and Wu Wen.Radar anti-deception based on polarization agile coding technology[J].Journal of Nanjing University of Science and Technology (Natural Science),2011,35(5):642-645.

    [98]

    Nathanson F E.Adaptive circular polarization[C].International Radar Conference,1975,1:221-225.

    [99]

    庄钊文,徐振海,肖顺平,等.极化敏感阵列信号处理[M].北京:国防工业出版社,2005.Zhuang Zhao-wen,Xu Zhen-hai,Xiao Shun-ping,et al..Signal Processing Based on Polarization Sensitive Array[M].Beijing:Beijing Institute of Technology Press,2005.

    [100]

    施龙飞,任博,马佳智,等.雷达极化抗干扰技术进展[J].现代雷达,2016,38(4):1-7.Shi Long-fei,Ren Bo,Ma Jia-zhi,et al..Recent developments of radar anti-interference techniques with polarimetry[J].Modern Radar,2016,38(4):1-7.

    [101]

    Poelman A J.Virtual polarisation adaptation a method of increasing the detection capability of a radar system through polarisation-vector processing[J].IEE Proceedings F Communications,Radar and Signal Processing,1981,128(5):261-270.

    [102]

    Poelman A J and Guy J R F.Multinotch logic-product polarisation suppression filters:A typical design example and its performance in a rain clutter environment[J].IEE Proceedings F Communications,Radar and Signal Processing,1984,131(4):383-396.

    [103]

    Poelman A J and Guy J R F.Nonlinear polarisation-vector translation in radar systems[J].IEE Proceedings F Communications,Radar and Signal Processing,1984,131(5):451-465.

    [104]

    张国毅,刘永坦.实数加权极化变换法[J].电子学报,2000,28(3):69-72.Zhang Guo-yi and Liu Yong-tan.Real weighting polarization vector translation[J].Acta Electronica Sinica,2000,28(3):69-72.

    [105]

    Giuli D,Fossi M,and Gherardelli M.A technique for adaptive polarization filtering in radars[C].International Radar Conference,1985,1:213-219.

    [106]

    Gherardelli M,Giuli D,and Fossi M.Suboptimum adative polarisation cancellers for dual-polarisation radars[J].IEE Proceedings F Communications,Radar and Signal Processing,1988,135(1):60-72.

    [107]

    Poelman A J and Hilgers C J.Effectiveness of multinotch logic-product polarisation filters in radar for countering rain clutter[J].IEE Proceedings F-Radar and Signal Processing,1991,138(5):427-437.

    [108]

    Unal C M H and Moisseev D N.Combined Doppler and polarimetric radar measurements:Correction for spectrum aliasing and nonsimultaneous polarimetric measurements[J].Journal of Atmospheric and Oceanic Technology,2004,21(3):443-456.

    [109]

    Moisseev D N and Chandrasekar V.Polarimetric spectral filter for adaptive clutter and noise suppression[J].Journal of Atmospheric and Oceanic Technology,2009,26(2):215-228.

    [110]

    王雪松.宽带极化信息处理的研究[D].[博士论文],国防科学技术大学,1999.Wang Xue-song.Study on wideband polarization information processing[D].[Ph.D.dissertation],National University of Defense Technology,1999.

    [111]

    徐振海.极化敏感阵列信号处理的研究[D].[博士论文],国防科学技术大学,2004.Xu Zhen-hai.Signal processing based on polarization sensitive array[D].[Ph.D.dissertation],National University of Defense Technology,2004.

    [112]

    王雪松,庄钊文,肖顺平,等.极化信号的优化接收理论:完全极化情形[J].电子学报,1998,26(6):42-46.Wang Xue-song,Zhuang Zhao-wen,Xiao Shun-ping,et al..The theory of optimal reception of polarized signals:The purley polarized case[J].Acta Electronica Sinica,1998,26(6):42-46.

    [113]

    王雪松,庄钊文,肖顺平,等.极化信号的优化接收理论:部分极化情形[J].电子科学学刊,1998,20(4):468-473.Wang Xue-song,Zhuang Zhao-wen,Xiao Shun-ping,et al..The theory of optimal reception of polarized signals:The partially polarized case[J].Journal of Electronics,1998,20(4):468-473.

    [114]

    毛兴鹏,刘永坦.极化滤波技术的有效性研究[J].哈尔滨工业大学学报,2002,34(4):577-580.Mao Xing-peng and Liu Yong-tan.Validity of polarization filtering technique[J].Journal of Harbin Institute of Technology,2002,34(4):577-580.

    [115]

    张国毅,刘永坦.高频地波超视距雷达的极化滤波技术研究[J].系统工程与电子技术,2000,22(3):55-57.Zhang Guo-yi and Liu Yong-tan.Study of the polarization filtering technique of HF ground wave radar[J].Systems Engineering and Electronics,2000,22(3):55-57.

    [116]

    Xingpeng M,Yongtan L,and Weibo D.Radio disturbance of high frequency surface wave radar[J].Electronics Letters,2004,40(3):202-203.

    [117]

    毛兴鹏,刘永坦,邓维波,等.零相移瞬时极化滤波器[J].电子学报,2004,32(9):1495-1498.Mao Xing-peng,Liu Yong-tan,Deng Wei-bo,et al..Null phase-shift instantaneous polarization filter[J].Acta Electronica Sinica,2004,32(9):1495-1498.

    [118]

    Mao X P and Liu Y T.Null phase-shift polarization filtering for high-frequency radar[J].IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems,2007,43(4):1397-1408.

    [119]

    毛兴鹏,刘永坦,邓维波.频域零相移多凹口极化滤波器[J].电子学报,2008,36(3):537-542.Mao Xing-peng,Liu Yong-tan,and Deng Wei-bo.Frequency domain null phase-shift multinotch polarization filter[J].Acta Electronica Sinica,2008,36(3):537-542.

    [120]

    毛兴鹏,刘爱军,邓维波,等.斜投影极化滤波器[J].电子学报,2010,38(9):2003-2008.Mao Xing-peng,Liu Ai-jun,Deng Wei-bo,et al..An oblique projecting polarization filter[J].Acta Electronica Sinica,2010,38(9):2003-2008.

    [121]

    Mao X P,Liu A J,Hou H J,et al..Oblique projection polarisation filtering for interference suppression in high-frequency surface wave radar[J].IET Radar,SonarNavigation,2012,6(2):71-80.

    [122]

    Mao X,Hong H,Deng W,et al..Research on polarization cancellation of nonstationary ionosphere clutter in HF radar system[J].International Journal of Antennas and Propagation,2015:1-12.

    [123]

    Nehorai A,Ho K C,and Tan B T G.Minimum-noise-variance beamformer with an electromagnetic vector sensor[J].IEEE Transactions on Signal Processing,1999,47(3):601-618.

    [124]

    张国毅,刘永坦.三维瞬时极化滤波器[J].系统工程与电子技术,2000,22(5):55-57.Zhang Guo-yi and Liu Yong-tan.Three dimension instantaneous polarization filter[J].Systems Engineering and Electronics,2000,22(5):55-57.

    [125]

    Guoyi Z,Zhongji T,and Jiantao W.Modification of polarization filtering technique in HF ground wave radar[J].Journal of Systems Engineering and Electronics,2006,17(4):737-742.

    [126]

    刘爱军,宋立众,王季刚,等.斜投影三维极化滤波[J].哈尔滨工业大学学报,2012,44(3):75-80.Liu Ai-jun,Song Li-zhong,Wang Ji-gang,et al..Three-dimensions polarization filtering based on oblique projection[J].Journal of Harbin Institute of Technology,2012,44(3):75-80.

    [127]

    罗佳.天线空域极化特性及应用[D].[博士论文],国防科学技术大学,2008.Luo Jia.Application and analysis of spatial polarization characteristics for antenna[D].[Ph.D.dissertation],National University of Defense Technology,2008.

    [128]

    Dai H,Wang X,Luo J,et al..A new polarimetric method by using spatial polarization characteristics of scanning antenna[J].IEEE Transactions on Antennas and Propagation,2012,60(3):1653-1656.

    [129]

    Dai H,Wang X,and Li Y.Novel discrimination method of digital deceptive jamming in mono-pulse radar[J].Journal of Systems Engineering and Electronics,2011,22(6):910-916.

    [130]

    Dai H,Wang X,Li Y,et al..Main-lobe jamming suppression method of using spatial polarization characteristics of antennas[J].IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems,2012,48(3):2167-2179.

    [131]

    Park H R,Li J,and Wang H.Polarization-space-time domain generalized likelihood ratio detection of radar targets[J].Signal Processing,1995,41(2):153-164.

    [132]

    Showman G A,Melvin W L,and Belenkii M.Performance evaluation of two polarimetric STAP architectures[C].IEEE Radar Conference,2003:59-65.

    [133]

    Park H R and Wang H.Adaptive polarisation-space-time domain radar target detection in inhomogeneous clutter environments[J].IEE Proceedings-Radar,Sonar and Navigation,2006,153(1):35-43.

    [134]

    吴迪军.机载雷达极化空时自适应处理技术研究[D].[博士论文],国防科学技术大学,2012.Wu Di-jun.Study on polarization space time adaptive processing for airborne radar[D].[Ph.D.dissertation],National University of Defense Technology,2012.

    [135]

    Tao J W and Chang W X.A novel combined beamformer based on hypercomplex processes[J].IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems,2013,49(2):1276-1289.

    [136]

    Tao J W.Performance analysis for interference and noise canceller based on hypercomplex and spatio-temporal-polarisation processes[J].IET Radar,SonarNavigation,2013,7(3):277-286.

    [137]

    文才,王彤,吴亿锋,等.极化-空域联合抗机载雷达欺骗式主瓣干扰[J].电子与信息学报,2014,36(7):1552-1559.Wen Cai,Wang Tong,Wu Yi-feng,et al..Deceptive mainlobe jamming suppression for airborne radar based on joint processing in polarizational and spatial domains[J].Journal of ElectronicsInformation Technology,2014,36(7):1552-1559.

    [138]

    郭玉华,常青美,余道杰,等.一种改进的极化域-空域联合的自适应波束形成算法[J].电子学报,2012,40(6):1279-1283.Guo Yu-hua,Chang Qing-mei,Yu Dao-jie,et al..An improved polarization-space adaptive beamforming algorithm[J].Acta Electronica Sinica,2012,40(6):1279-1283.

    [139]

    罗章凯,王华力,张翼鹏,等.极化阵列抗主瓣干扰性能研究[J].电波科学学报,2015,30(3):504-509.Luo Zhang-kai,Wang Hua-li,Zhang Yi-peng,et al..Mainlobe anti-jamming performance of the polarization sensitive array[J].Chinese Journal of Radio Science,2015,30(3):504-509.

    [140]

    刘爱军.基于极化信息的高频地波雷达干扰抑制方法研究[D].[博士论文],哈尔滨工业大学,2011.Liu Ai-jun.Research on interference mitigation methods based on polarization information for high frequency surface wave radar[D].[Ph.D.dissertation],Harbin Institute of Technology,2011.

    [141]

    Hong H,Mao X,Hu C,et al..Joint filtering of space-frequency-polarization domain based on vector sensitive array[C].IEEE International Conference on Instrumentation,Measurement,Computer,Communication and Control,2011:670-673.

    [142]

    Hong H,Mao X P,and Hu C.A multi-domain collaborative filter for HFSWR based on oblique projection[C].IEEE Radar Conference,2012:907-912.

    [143]

    洪泓.高频地波雷达多域协同抗电离层杂波干扰方法研究[D].[博士论文],哈尔滨工业大学,2014.Hong Hong.Research on multidomain collaborative ionosphere clutter mitigation methods for high frequency surface wave radar[D].[Ph.D.dissertation],Harbin Institute of Technology,2014.

    [144]

    Mao X and Deng W.A multi-domain collaborative filter for interference suppressing[J].IET Signal Processing,2016.

    [145]

    邵春生.相控阵雷达研究现状与发展趋势[J].现代雷达,2016,38(6):1-4.Shao Chun-sheng.Study status and development trend of phased array radar[J].Modern Radar,2016,38(6):1-4.

    [146]

    Yamaguchi Y,Boerner W M,Eom H J,et al..On characteristic polarization states in the cross-polarized radar channel[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,1992,30(5):1078-1080.

    [147]

    Chaney R D,Burl M C,and Novak L M.On the performance of polarimetric target detection algorithms[C].IEEE International Radar Conference,1990:520-525.

    [148]

    Wicks M C,Annicola V C,Stiefvater K C,et al..Polarization radar processing technology[C].IEEE International Radar Conference,1990:409-416.

    [149]

    De Maio A and Ricci G.A polarimetric adaptive matched filter[J].Signal Processing,2001,81(12):2583-2589.

    [150]

    Calderbank R,Howard S D,and Moran B.Waveform diversity in radar signal processing[J].IEEE Signal Processing Magazine,2009,26(1):32-41.

    [151]

    Wang J and Nehorai A.Adaptive polarimetry design for a target in compound-Gaussian clutter[J].Signal Processing,2009,89(6):1061-1069.

    [152]

    Xiao J J and Nehorai A.Joint transmitter and receiver polarization optimization for scattering estimation in clutter[J].IEEE Transactions on Signal Processing,2009,57(10):4142-4147.

    [153]

    Lei S,Zhao Z,Nie Z,et al..Adaptive polarimetric detection method for target in partially homogeneous background[J].Signal Processing,2015,106:301-311.

    [154]

    Younsi A,Greco M,Gini F,et al..Performance of the adaptive generalised matched subspace constant false alarm rate detector in non-Gaussian noise:An experimental analysis[J].IET Radar,SonarNavigation,2009,3(3):195-202.

    [155]

    刘立东,吴顺君,孙晓闻.复合高斯杂波中相干雷达极化自适应检测算法研究[J].电子与信息学报,2006,28(2):326-329.Liu Li-dong,Wu Shun-Jun,and Sun Xiao-wen.Polarimetric adaptive detection algorithm in compound-Gaussian clutter with coherent radar[J].Journal of ElectronicsInformation Technology,2006,28(2):326-329.

    [156]

    Alfano G,De Maio A,and Conte E.Polarization diversity detection of distributed targets in compound-Gaussian clutter[J].IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems,2004,40(2):755-765.

    [157]

    李发宗,毛兴鹏,常维国.利用极化信息的高频地波雷达TBD检测算法[J].哈尔滨工业大学学报,2016,48(5):36-42.Li Fa-zong,Mao Xing-peng,and Chang Wei-guo.TBD algorithm based on polarization information of high frequency surface wave radar[J].Journal of Harbin Institute of Technology,2016,48(5):36-42.

    [158]

    Liu T and Lampropoulos G.A new polarimetric CFAR ship detection system[C].IEEE International Symposium on Geoscience and Remote Sensing,2006:137-140.

    [159]

    Zhao Y Q,Gong P,and Pan Q.Object detection by spectropolarimeteric imagery fusion[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,2008,46(10):3337-3345.

    [160]

    Souyris J C,Henry C,and Adragna F.On the use of complex SAR image spectral analysis for target detection:Assessment of polarimetry[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,2003,41(12):2725-2734.

    [161]

    Touzi R,Charbonneau F,Hawkins R K,et al..Ship-sea contrast optimization when using polarimetric SARs[C].IEEE Geoscience and Remote Sensing Symposium,2001,1:426-428.

    [162]

    Chaoyang N,Debao M,Xiangfeng Z,et al..Target detection and recognition based on polar decomposition and haugh transform[C].IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium,2005,7:4712-4714.

    [163]

    周晓光.极化SAR图像分类方法研究[D].[博士论文],国防科学技术大学,2008.Zhou Xiao-guang.Polarimetric SAR image classification[D].[Ph.D.dissertation],National University of Defense Technology,2008.

    [164]

    Bickel S H.Some invariant properties of the polarization scattering matrix[J].Proceedings of the IEEE,1965,53(8):1070-1072.

    [165]

    Karnychev V,Valery A K,Leo P L,et al..Algorithms for estimating the complete group of polarization invariants of the Scattering Matrix (SM) based on measuring all SM elements[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,2004,42(3):529-539.

    [166]

    Huynen J R.Phenomenological theory of radar targets[D].[Ph.D.dissertation],TU Delft,Delft University of Technology,1970.

    [167]

    王涛.弹道中段目标极化域特征提取与识别[D].[博士论文],国防科学技术大学,2006.Wang Tao.Feature extraction and recognition of targets in ballistic midcourse in polarization-domain[D].[Ph.D.dissertation],National University of Defense Technology,2006.

    [168]

    Chamberlain N E,Walton E K,and Garber F D.Radar target identification of aircraft using polarization-diverse features[J].IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems,1991,27(1):58-67.

    [169]

    Ferrazzoli P,Guerriero L,and Schiavon G.Experimental and model investigation on radar classification capability[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,1999,37(2):960-968.

    [170]

    曾勇虎.极化雷达时频分析与目标识别的研究[D].[博士论文],国防科学技术大学,2004.Zeng Yong-hu.Studies on time-frequency analysis and target recognition with polarimetric radar[D].[Ph.D.dissertation],National University of Defense Technology,2004.

    [171]

    肖顺平.宽带极化雷达目标识别的理论与应用[D].[博士论文],国防科学技术大学,1995.Xiao Shun-ping.Study on wideband polarimetric radar target recognition[D].[Ph.D.dissertation],National University of Defense Technology,1995.

    [172]

    Cloude S R and Pottier E.A review of target decomposition theorems in radar polarimetry[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,1996,34(2):498-518.

    [173]

    Cloude S R and Pottier E.Concept of polarization entropy in optical scattering[J].Optical Engineering,1995,34(6):1599-1610.

    [174]

    Frery A C,Cintra R J,and Nascimento A D C.Entropy-based statistical analysis of PolSAR data[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,2013,51(6):3733-3743.

    [175]

    Cameron W L,Youssef N N,and Leung L K.Simulated polarimetric signatures of primitive geometrical shapes[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,1996,34(3):793-803.

    [176]

    Lee J S,Grunes M R,Ainsworth T L,et al..Unsupervised classification using polarimetric decomposition and the complex Wishart classifier[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,1999,37(5):2249-2258.

    [177]

    Lee J S,Grunes M R,and Kwok R.Classification of multi-look polarimetric SAR imagery based on complex Wishart distribution[J].International Journal of Remote Sensing,1994,15(11):2299-2311.

    [178]

    Krogager E.New decomposition of the radar target scattering matrix[J].Electronics Letters,1990,26(18):1525-1527.

    [179]

    Touzi R and Charbonneau F.Characterization of target symmetric scattering using polarimetric SARs[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,2002,40(11):2507-2516.

    [180]

    Yang J,Peng Y,Yamaguchi Y,et al..On Huynen's decomposition of a Kennaugh matrix[J].IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters,2006,3(3):369-372.

    [181]

    Freeman A and Durden S L.A three-component scattering model for polarimetric SAR data[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,1998,36(3):963-973.

    [182]

    Yamaguchi Y,Moriyama T,Ishido M,et al..Four-component scattering model for polarimetric SAR image decomposition[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,2005,43(8):1699-1706.

    [183]

    An W,Cui Y,and Yang J.Three-component model-based decomposition for polarimetric SAR data[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,2010,48(6):2732-2739.

    [184]

    Yamaguchi Y,Yajima Y,and Yamada H.A four-component decomposition of POLSAR images based on the coherency matrix[J].IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters,2006,3(3):292-296.

    [185]

    Cloude S R and Pottier E.An entropy based classification scheme for land applications of polarimetric SAR[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,1997,35(1):68-78.

    [186]

    Ferro-Famil L,Pottier E,and Lee J S.Unsupervised classification of multifrequency and fully polarimetric SAR images based on the H/A/Alpha-Wishart classifier[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,2001,39(11):2332-2342.

    [187]

    Lardeux C,Frison P L,Tison C,et al..Support vector machine for multifrequency SAR polarimetric data classification[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,2009,47(12):4143-4152.

    [188]

    Kersten P R,Lee J S,and Ainsworth T L.Unsupervised classification of polarimetric synthetic aperture radar images using fuzzy clustering and EM clustering[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,2005,43(3):519-527.

    [189]

    Ersahin K,Cumming I G,and Ward R K.Segmentation and classification of polarimetric SAR data using spectral graph partitioning[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,2010,48(1):164-174.

    [190]

    Fukuda S and Hirosawa H.A wavelet-based texture feature set applied to classification of multifrequency polarimetric SAR images[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,1999,37(5):2282-2286.

    [191]

    He C,Li S,Liao Z,et al..Texture classification of PolSAR data based on sparse coding of wavelet polarization textons[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,2013,51(8):4576-4590.

    [192]

    Chen C T,Chen K S,and Lee J S.The use of fully polarimetric information for the fuzzy neural classification of SAR images[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,2003,41(9):2089-2100.

    [193]

    Nezry E,Lopes A,Ducrot-Gambart D,et al..Supervised classification of K-distributed SAR images of natural targets and probability of error estimation[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,1996,34(5):1233-1242.

    [194]

    Kouskoulas Y,Ulaby F T,and Pierce L E.The Bayesian Hierarchical Classifier (BHC) and its application to short vegetation using multifrequency polarimetric SAR[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,2004,42(2):469-477.

    [195]

    Fjortoft R,Delignon Y,Pieczynski W,et al..Unsupervised classification of radar images using hidden Markov chains and hidden Markov random fields[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,2003,41(3):675-686.

    [196]

    Li H J and Lane R Y.Utilization of multiple polarization data for aerospace target identification[J].IEEE Transactions on Antennas and Propagation,1995,43(12):1436-1440.

    [197]

    Jones G and Bhanu B.Recognizing occluded objects in SAR images[J].IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems,2001,37(1):316-328.

    [198]

    马林.雷达目标识别技术综述[J].现代雷达,2011,33(6):1-7.Ma Lin.Review of radar automatic target recognition[J].Modern Radar,2011,33(6):1-7.

    [199]

    李丽亚.宽带雷达目标识别技术研究[D].[博士论文],西安电子科技大学,2009.Li Li-ya.Study on wideband radar target recognition[D].[Ph.D.dissertation],Xidian University,2009.

    [200]

    Novak L M and Burl M C.Optimal speckle reduction in polarimetric SAR imagery[J].IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems,1990,26(2):293-305.

    [201]

    Lopes A and Sry F.Optimal speckle reduction for the product model in multilook polarimetric SAR imagery and the Wishart distribution[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,1997,35(3):632-647.

    [202]

    Lee J S,Ainsworth T L,Wang Y,et al..Polarimetric SAR speckle filtering and the extended sigma filter[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,2015,53(3):1150-1160.

    [203]

    Kostinski A and Boerner W.On the polarimetric contrast optimization[J].IEEE Transactions on Antennas and Propagation,1987,35(8):988-991.

    [204]

    Yang J,Dong G,Peng Y,et al..Generalized optimization of polarimetric contrast enhancement[J].IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters,2004,1(3):171-174.

    [205]

    Potter L C and Moses R L.Attributed scattering centers for SAR ATR[J].IEEE Transactions on Image Processing,1997,6(1):79-91.

    [206]

    Papathanassiou K P.Polarimetric SAR interferometry[D].[Ph.D.dissertation],Technical University GRAZ,1999.

    [207]

    Cloude S R and Papathanassiou K P.Polarimetric SAR interferometry[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,1998,36(5):1551-1565.

    [208]

    Sagues L,Lopez-Sanchez J M,Fortuny J,et al..Indoor experiments on polarimetric SAR interferometry[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,2000,38(2):671-684.

    [209]

    Lee J S,Cloude S R,Papathanassiou K P,et al..Speckle filtering and coherence estimation of polarimetric SAR interferometry data for forest applications[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,2003,41(10):2254-2263.

    [210]

    Schneider R Z,Papathanassiou K P,Hajnsek I,et al..Polarimetric and interferometric characterization of coherent scatterers in urban areas[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,2006,44(4):971-984.

    [211]

    Cloude S R,Corr D G,and Williams M L.Target detection beneath foliage using polarimetric synthetic aperture radar interferometry[J].Waves in Random Media,2004,14(2):S393-S414.

    [212]

    Margarit G,Mallorqui J J,and Fabregas X.Single-pass polarimetric SAR interferometry for vessel classification[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,2007,45(11):3494-3502.

    [213]

    Xing S,Li Y,Dai D,et al..Three-dimensional reconstruction of man-made objects using polarimetric tomographic SAR[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,2013,51(6):3694-3705.

    [214]

    Fornaro G,Pauciullo A,Reale D,et al..Multilook SAR tomography for 3-D reconstruction and monitoring of single structures applied to COSMO-SKYMED data[J].IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing,2014,7(7):2776-2785.

    [215]

    熊涛.极化干涉合成孔径雷达应用的关键技术研究[D].[博士论文],清华大学,2009.Xiong Tao.Study on the key techniques of polarimetric synthetic aperture radar interferometry[D].[Ph.D.dissertation],Tsinghua University,2009.

    [216]

    卢红喜.极化干涉合成孔径雷达与层析成像技术研究[D].[博士论文],西安电子科技大学,2014.Lu Hong-xi.Study on polarimetric synthetic aperture radar interferometry and tomography[D].[Ph.D.dissertation],Xidian University,2014.

    [217]

    Zhu X X and Bamler R.Tomographic SAR inversion by L1-norm regularization-The compressive sensing approach[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,2010,48(10):3839-3846.

    [218]

    Huang Y,Ferro-Famil L,and Reigber A.Under-foliage object imaging using SAR tomography and polarimetric spectral estimators[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,2012,50(6):2213-2225.

    [219]

    Lavalle M,Solimini D,Pottier E,et al..Compact polarimetric SAR interferometry[J].IET Radar,SonarNavigation,2010,4(3):449-456.

    [220]

    Tan L,Huang P,Liu A,et al..Investigation on unsupervised classification of compact PolInSAR data[C].European Conference on Synthetic Aperture Radar,2012:517-520.

    [221]

    Guo S,Li Y,Yin Q,et al..Applying the Freeman-Durden decomposition tocompact polarimetric SAR Interferometry[C].IEEE Geoscience and Remote Sensing Symposium,2014:3486-3489.

    [222]

    Rousseau P R,Pathak P H,and Chou H T.A time domain formulation of the uniform geometrical theory of diffraction for scattering from a smooth convex surface[J].IEEE Transactions on Antennas and Propagation,2007,55(6):1522-1534.

    [223]

    Ergul and Gurel L.Efficient parallelization of the multilevel fast multipole algorithm for the solution of large-scale scattering problems[J].IEEE Transactions on Antennas and Propagation,2008,56(8):2335-2345.

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    【实例简介】阵列信号处理的理论和应用的pdf以及书中的代码 对于研究阵列信号的同学很有用

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    2.使用MATLAB 6.5以上版本软件;

    3.本光盘提供的所有内容不得用于商业目的,版权为张小飞(南京航空航天大学 电子工程系 张小飞,

    EMAIL:zhangxiaofei@nuaa.edu.cn)所有;

    3.欢迎与各位读者交流探讨。

    MATLAB程序

    1:MUSIC 算法MATLAB程序

    2:ESPRIT 算法MATLAB程序

    3:Root-MUSIC算法MATLAB程序

    4:面阵中二维角度估计 Unitary -ESPRIT算法MATLAB程序

    5:空间平滑MUSIC算法的MATLAB程序

    6:角度和时延联合估计(JADE)算法MATLAB程序

    7:传播算子DOA估计算法MATLAB程序

    8:基于增广矩阵束的L型阵列的二维DOA估计MATLAB程序

    目录如下:

    符号说明

    第1章 绪论

    1.1 研究背景

    1.2 阵列信号处理的发展史及现状

    1.2.1 波束形成技术

    1.2.2 空间谱估计方法

    1.2.3 阵列多参数估计

    1.3 本书的安排

    参考文献

    第2章 阵列信号处理基础

    2.1 矩阵代数的相关知识

    2.1.1 特征值与特征向量

    2.1.2 广义特征值与广义特征向量

    2.1.3 矩阵的奇异值分解

    2.1.4 Toeplitz矩阵

    2.1.5 Hankel矩阵

    2.1.6 Vandermonde矩阵

    2.1.7 Hermitian矩阵

    2.1.8 Kronecker积

    2.1.9 Khatri-Rao积

    2.2 信号模型

    2.2.1 窄带信号

    2.2.2 相关系数

    2.2.3 噪声模型

    2.3 阵列天线的统计模型

    2.3.1 前提及假设

    2.3.2 阵列的基本概念

    2.3.3 天线阵模型

    2.3.4 阵列的方向图

    2.3.5 波束宽度

    2.3.6 分辨力

    2.4 阵列响应矢量/矩阵

    2.5 阵列协方差矩阵的特征分解

    2.6 信源数估计算法

    2.6.1 特征值分解方法

    2.6.2 信息论方法

    2.6.3 平滑秩序列法

    2.6.4 盖氏圆方法

    2.6.5 正则相关技术

    参考文献

    第3章 波束形成算法

    3.1 波束形成定义

    3.2 常用的波束形成算法

    3.2.1 波束形成原理

    3.2.2 波束形成的最佳权矢量

    3.2.3 波束形成的准则

    3.2.4 仿真与分析

    3.3 自适应波束形成算法

    3.3.1 引言

    3.3.2 自适应波束形成的最佳权矢量

    3.3.3 权矢量更新的自适应算法

    3.4 广义旁瓣相消器(GSC)的波束形成算法及其改进

    3.4.1 “义旁瓣相消器算法”

    3.4.2 GSC的改进算法

    3.4.3 仿真及分析

    3.5 基于投影分析的波束形成

    3..5.1 基于投影的波束形成

    3.5.2 基于斜投影的波束形成算法

    3.6 过载情况下的自适应波束形成算法

    3.6.1 信号模型

    3.6.2 近似最小方差法波束形成器

    3.6.3 阵列固有的协方差矩阵的求解

    3.7 基于高阶累积量的波束形成算法

    3.7.1 阵列模型

    3.7.2 利用高阶累积量方法估计期望信号的方向矢量

    3.7.3 基于高阶累积量的盲波束形成

    3.8 基于周期平稳性的波束形成算法

    3.8.1 阵列模型与信号周期平稳性

    3.8.2 CAB类盲波束形成算法

    3.9 基于恒模的盲波束形成算法

    3.9.1 信号模型

    3.9.2 随机梯度恒模算法

    3.9.3 最小二乘恒模算法(IS-CMA)

    3.10 自适应对角线加载的波束形成算法

    3.10.1 引言

    3.10.2 问题的提出

    3.10.3 自适应对角线加载波束形成算法

    3.10.4 仿真及分析

    3.11 变换域波束形成技术

    3.11.1 引言

    3.11.2 基于频域的自适应波束形成算法

    3.11.3 小波域自适应波束形成算法

    3.12 鲁棒的自适应波束成形

    3.12.1 对角加载方法

    3.12.2 基于特征空间的方法

    3.12.3 贝叶斯方法

    3.12.4 基于最坏情况性能优化的方法

    3.12.5 基于概率约束的方法

    参考文献

    第4章 DOA估计算法

    4.1 DOA估计的发展

    4.2 传统的DOA估计方法

    4.2.1 Capon算法

    4.2.2 前向预测算法

    4.2.3 最大熵算法

    4.2.4 最小模算法

    4.3 MUSIC算法及其修正算法

    4.3.1 MUSIC算法

    4.3.2 MUSIC算法的推广形式

    4.3.3 MUSIC算法性能分析

    4.3.4 求根MUSIC算法

    4.3.5 求根MUSIC算法性能

    4.4 最大似然法

    4.4.1 确定性最大似然法

    4.4.2 随机性最大似然法

    4.5 子空间拟合算法

    4.5.1 信号子空间拟合(SSF)

    4.5.2 噪声子空间拟合(NSF)

    4.5.3 子空间拟合算法性能

    4.5.4 子空间拟合算法的实现

    4.6 基于特征空间的DOA估计算法

    4.6.1 信号模型

    4.6.2 基于特征空间的DOA估计算法

    4.6.3 仿真和分析

    4.7 ESPRIT算法及其修正算法

    4.7.1 ESPRIT算法的基本模型

    4.7.2 LS-ESPRIT

    4.7.3 TLS-ESPRIT

    4.7.4 SLS-ESPRIT

    4.7.5 酉ESPRIT:

    4.7.6 ESPRIT算法理论性能

    4.8 基于四阶累积量的DOA估计

    4.8.1 引言

    4.8.2 四阶累积量与二阶统计量之间的关系

    4.8.3 四阶累积量的阵列扩展特性

    4.8.4 MUSIC-Like算法

    4.8.5 Virtual-ESPRIT算法

    4.9 传播算子DOA估计算法

    参考文献

    第5章 相干信源DOA估计

    5.1 相干信源DOA估计的发展

    5.2 空间平滑算法

    5.3 改进的MUSIC算法(IMUSIC)

    5.4 基于Toeplitz矩阵重构的ESPRIT-Like算法

    5.5 任意阵列下的相干信号DOA估计

    参考文献

    第6章 二维DOA估计

    6.1 引言

    6.2 L型阵列下盲二维波达方向估计

    6.2.1 数据模型

    6.2.2 基于移不变性的改进的二维波达方向估计

    6.3 面阵中二维DOA估计算法

    6.3.1 接收信号模型

    ……

    第7章 宽带阵列信号处理

    第8章 阵列多参数估计

    第9章 四元数理论在阵列信号处理中的应用

    第10章 MIMO雷达的角度估计

    第11章 声矢量传感器阵列的DOA估计

    第12章 极化敏感阵列信号处理

    附录

    缩略词

    展开全文
  • 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...
  • 为了有效降低极化敏感阵列各共点分量之间互耦的相互影响,进一步提高极化阵列的滤波性能,基于新的阵列模型提出了幅度相位估计(APES)波束形成算法。首先,给出了简化极化阵列的布阵模型和接收信号模型;然后,针对...
  • 通过二者的CRB性能比较,极化敏感阵列较传统标量阵列具有更大的参数估计性能潜力,再次论证了极化敏感阵列信号处理研究的重要性。
  • 极化敏感均匀线阵的一种新的盲DOA和极化估计算法,张小飞,是莺,提出了极化敏感均匀线阵的一种新的盲DOA和极化估计算法。对极化敏感均匀线阵接收到的信号进行分析,表明接收信号具有三线性模型特
  • CSI笔记【10】:阵列信号处理及MATLAB实现(第2版)阅读随笔(二)Chapter3 波束形成 (1).波束形成的定义;(2).波束形成的准则;(3).波束形成算法。Chapter4 DoA估计 (1).Capon算法;(2).MUSIC算法;(3).最大似然...

    Chapter3 波束形成

    (1).波束形成的定义:

    虽然阵列天线的方向图是全方向的,但阵列的输出经过加权求和后,却可以被调整到阵列接收的方向,即增益聚集在一个方向,相当于形成了一个“波束”。这就是波束形成的物理意义所在。

    波束形成技术的基本思想是:通过将各阵元输出进行加权求和,在一段时间内将天线阵列波束“导向”到一个方向,对期望信号得到最大输出功率的导向位置,即给出波达方向估计

    (2).波束形成的准则:

    由于传统的常规波束形成法分辨率较低,这促使科研人员开始对高分辨波束形成技术进行探索,自适应波束形成算法很快就成了研究热点。自适应波束形成在某种最有准则下通过自适应算法来实现权集寻优,它能适应各种环境的变化,实时地将权集合调整到最佳位置附近。

    波束形成算法是在一定准则下综合各输入信息来计算最优权值的数学方法。这些准则中最重要、最常用的如下:

    1. 最大信噪比准则 ( M S N R ) (MSNR) (MSNR):使期望信号分量功率与噪声分量功率之比最大,但是必须知道噪声的统计量和期望信号的波达方向。
    2. 最大信干噪声比准则 ( M S I N R ) (MSINR) (MSINR):使期望信号功率与干扰功率及噪声分量功率之和的比最大。
    3. 最小均方误差准则 ( M M S E ) (MMSE) (MMSE):在非雷达应用中,阵列协方差矩阵中通常都含有期望辛哈,基于此种情况提出了该准则。使阵列输出与牟岐王响应的均方误差最小,不需要知道期望信号的波达方向。
    4. 最大似然准则 ( M L H ) (MLH) (MLH):在对有用信号完全先验未知的情况下,参考信号午发设置,因此,在干扰背景下,首先要取得对有用信号的最大似然估计。
    5. 线性约束最小方差准则 ( L C M V ) (LCMV) (LCMV):对有用信号形式和来向完全未知,在某种约束条件下使阵列输出的方差最小。

    可以证明,在理想情况下这几种准则得到的权是等价的,且可写成通式 ω o p t = R H − 1 a ( θ d ) \omega_{opt}=R_H^{-1}a(\theta_d) ωopt=RH1a(θd),通常为维纳解。其中, a ( θ d ) a(\theta_d) a(θd) 是期望信号的方向函数,亦成约束导向向量, R H R_H RH 是不含期望信号的阵列协方差矩阵。

    (3).波束形成算法:

    ①.自适应波束形成算法

    自适应研究的重点一直是自适应算法,经典的自适应波束形成算法大致可分为闭环算法(或者反馈控制方法)和开环算法(也称直线求解方法)。一般而言,闭环算法比开环算法要简单,实现方便,但其收敛速度受到系统稳定性要求的限制。开环算法是一种直接求解方法,不存在收敛问题,可提供更快的暂态响应性能,但同时也受到处理精度和阵列协方差矩阵求逆运算量的控制。

    1. 自适应波束形成的最佳权向量(包括“最小均方误差(MMSE)方法”“最小二成(LS)方法”);
    2. 权向量更新的自适应算法;
      自适应阵列的最佳权向量的确定需要求解方程,一般来说,并不希望直接求解方程,其理由如下:
      ①.由于移动用户环境是时变的,所以权向量的解必须能及时更新。
      ②.由于估计最佳解需要的数据是含噪声的,所以希望使用一种更新技术,它能够利用已求出的权向量求平滑最佳响应的估计,以为=减小噪声的影响。
      因此,希望使用自适应算法周期更新权向量。
    3. 基于变换域的自适应波束形成算法;
    ②.广义旁瓣相消(GSC)的波束形成算法

    广义旁瓣相消器是"LCMV"一种等效的实现结构,"GSC"结构将自适应波束形成的约束优化问题转换为无约束的优化问题,分为自适应和非自适应两个支路,分别称为辅助支路和主支路,要求期望信号只能从非自适应的主支路通过,而自适应的辅助支路仅含有干扰和噪声分量。

    ③.基于投影的波束形成算法
    1. E B S EBS EBS 波束形成算法;
    2. E B S EBS EBS 改进算法 ( I E S B ) (IESB) (IESB)
    ④.基于斜投影的波束形成算法

    对接收信号进行斜投影可有效消除干扰,进而提高波束形成的稳健性,而且该算法在少快拍数和相干信源情况下仍具有较好的波束形成性能。

    ⑤.过载情况下的自适应波束形成算法—近似最小方差法波束形成算法

    由于传统的波束形成算法要求信源数小于或等于阵元数,如果信源数大于阵元数(过载的情况下),一般算法性能就会下降。而近似最小方差波束形成算法就可适用于过载情况。

    ⑥.基于高阶累积量的波束形成算法

    高阶积累量包含丰富的信息,并且能有效抑制高斯噪声、提取有用的非高斯信号。基于高阶累积量的盲波束形成算法首先利用高阶累积量能有效提取非高斯信号地特性,估计出期望信号的方向向量,而后在此基础上再进行"LCMV"自适应最佳波束形成,该算法对阵列误差具有稳健性。

    ⑦.基于周期平稳性的波束形成算法

    高阶积累量方法虽然能够有效地提取非高斯信号,抑制高斯干扰信号,但是当干扰也是非高斯信号的时候,高阶积累量方法将难以奏效,这是高阶积累量盲波束形成算法本身的局限性所在。实际上,大多数人为设计的信号都是周期平稳信号,"CAB"类算法可以有效地提取期望信号,抑制相邻信号干扰。"CAB"类盲波束形成算法首先利用期望信号的周期平稳特性估计出相应的期望信号阵列方向向量,进而利用"MVDR"算法求解最佳权向量。期望信号与干扰信号不相关,这是"CAB"类算法有效性的基础。

    1. C A B CAB CAB 算法;
    2. C − C A B C-CAB CCAB 算法;
      基本的"CAB"算法实际上仅估计了期望信号方向向量,可以直接用来进行空域匹配滤波处理,但为了达到最佳阵处理,还需要对干扰进行有效已知。"C-CAB"算法是在"CAB"算法的基础上采用"MVDR"算法来已知干扰的。
    3. R − C A B R-CAB RCAB 算法;
      "C-CAB"算法的基础上采用传统的对角线加载技术来改善与提高算法的稳健性,就是所谓的 "R-CAB"算法。
    ⑧.基于恒模的盲波束形成算法
    1. 随机梯度恒模算法;
      恒模信号在经历了多径衰落、加性干扰或其它不利因素时,会产生幅度扰动破坏信号的恒模特性,因此可以利用恒模阵波束形成器来最大程度地恢复恒模信号。
    2. 最小二乘恒模算法 ( L S − C M A ) (LS-CMA) (LSCMA)
      最小二乘恒模算法使用了非线性最小二乘(高斯法)的推广来设计恒模算法。
    ⑨.稳健自适应波束形成

    自适应波束形成器对于模型误差具有敏感性。为了降低自适应波束形成器对模型误差的敏感程度,众多研究者在增强自适应波束形成器的稳健性方面做了许多工作。在模型失配条件下,仍能自适应地调整波束形成器权向量以保证良好输出性能的一类波束形成器称为稳健自适应波束形成器。对稳健自适应波束形成器的要求是,在可容许的模型失配情况下,稳健自适应波束形成器的性能不应退化到传统波束形成器的性能之下。

    1. 对角加载方法;
      在众多稳健的自适应波束形成方法中,对角加载是一种最常见的方法。此方法通过对 C a p o n Capon Capon 最小方差问题进行正则化处理来实现,即通过对优化问题的目标函数加上一个二次型惩罚项来实现。
    2. 基于特征空间的方法;
      基于特征空间的自适应波束形成算法,对于由任何原因导致的导向向量不确定性都具有很好的稳健性。此方法的关键是使用期望信号导向向量在信号—干扰子空间上的投影,而不是直接使用期望信号的导向向量。
    3. 贝叶斯方法;
      贝叶斯方法能在阵列接收信号和波达方向的先验信息之间实现一种平衡。在低 S N R SNR SNR 条件下,波束形成器更依赖于波达方向的先验信息,而在高 S N R SNR SNR 条件下,波束形成器更依赖于阵列的接收信号。
    4. 基于最坏情况性能优化的方法;
      改方法的设计目标是,在期望信号所有可能的导向向量都能无衰减地通过自适应波束形成器地基础上,实现干扰—噪声地输出功率最小化。
    5. 基于概率约束的方法;
      在实际应用中,最坏情况发生的概率是非常小的。因此,基于最坏情况性能优化方法设计的自适应波束形成器是非常保守的。为了使波束形成器的设计更为灵活, V o r o b y o v Vorobyov Vorobyov 等人提出了一种基于概率约束的稳健自适应波束形成方法,其主要思想是仅让那些发生概率充分大的导向向量无衰减地通过自适应波束形成器,而不用去满足所有可能发生的导向向量。

    Chapter4 DoA估计

    阵列信号处理的另一个基本问题是空间信号"DoA"估计,也就是雷达、声纳等许多领域的重要任务之一。利用阵列天线对"DoA"估计的方法主要有"ARMA"谱分析、最大似然法、熵谱分析法和特征分解法等。

    (1).Capon算法:

    考虑一个由 M M M 个传感器构成的阵列被 K K K 个窄带信号源鼓励。那么 ( M × 1 ) (M\times1) (M×1) 维传感器阵列输出向量 x ( t ) x(t) x(t) 可用以下等式表示:
    x ( t ) = A s ( t ) + e ( t ) x(t)=As(t)+e(t) x(t)=As(t)+e(t)
    其中, s ( t ) s(t) s(t) 是在一定参考点测量的 K × 1 K\times1 K×1 维源信号向量, e ( t ) e(t) e(t) 是加性噪声,并且
    A = [ a ( θ 1 ) , ⋅ ⋅ ⋅ , a ( θ K ) ] ∈ C M × K       ( 1 ) A=[a(\theta_1),\cdot\cdot\cdot,a(\theta_K)]\in\mathbb{C}^{M\times K}\ \ \ \ \ (1) A=[a(θ1),,a(θK)]CM×K     (1)
    在式 ( 1 ) (1) (1) 中, θ K \theta_K θK"DoA"估计值, a ( θ K ) {a(\theta_K)} a(θK) 为方向向量。假设 M > K M>K M>K 并且矩阵 A A A 拥有满秩 K K K,另外假设 s ( t ) s(t) s(t) e ( t ) e(t) e(t) 为独立零均值高斯随机分布,并且满足
    E { s ( t ) s H ( s ) } = P δ t , s E { s ( t ) s T ( s ) } = 0 E { e ( t ) e H ( s ) } = σ 2 I δ t , s E { e ( t ) e H ( s ) } = 0       ( 2 ) E\{s(t)s^H(s)\}=P\delta_{t,s}\\ E\{s(t)s^T(s)\}=0\\ E\{e(t)e^H(s)\}=\sigma^2I\delta_{t,s}\\ E\{e(t)e^H(s)\}=0\\ \ \ \ \ \ (2) E{s(t)sH(s)}=Pδt,sE{s(t)sT(s)}=0E{e(t)eH(s)}=σ2Iδt,sE{e(t)eH(s)}=0     (2)
    其中, δ t , s \delta_{t,s} δt,s 表示冲激函数(当 t = s t=s t=s 时,其值为 1 1 1;当 t ≠ s t\neq s t=s 时,其值为 0 0 0)。

    "Capon"算法的"DoA"估计值 θ K {\theta_K} θK 由以下函数取极小值时的 θ ^ K {\hat{\theta}}_K θ^K 决定:
    f ( θ ) = a H ( θ ) R ^ − 1 a ( θ )       ( 3 ) f(\theta)=a^H(\theta)\hat{R}^{-1}a(\theta)\ \ \ \ \ (3) f(θ)=aH(θ)R^1a(θ)     (3)
    其中, θ \theta θ 表示 "DoA" 变量, R ^ \hat{R} R^ 是样本的协方差矩阵:
    R ^ = 1 N ∑ t = 1 N x ( t ) x H ( t ) \hat{R}=\frac{1}{N}\sum_{t=1}^Nx(t)x^H(t) R^=N1t=1Nx(t)xH(t)

    • s t e p 1. step1. step1. 利用式 R ^ = 1 N ∑ t = 1 N x ( t ) x H ( t ) \hat{R}=\frac{1}{N}\sum_{t=1}^Nx(t)x^H(t) R^=N1t=1Nx(t)xH(t) 计算接收信号协方差矩阵。
    • s t e p 2. step2. step2. 通过对 1 / [ a H ( θ ) R ^ − 1 a ( θ ) ] 1/[a^H(\theta)\hat{R}^{-1}a(\theta)] 1/[aH(θ)R^1a(θ)] 进行谱峰搜索,找到峰值,即得到 D o A DoA DoA 估计。这里需要注意的是,在式 ( 2 ) (2) (2) 的假设下,阵列输出的理论协方差矩阵可以表示为:
      R ≜ E { x ( t ) x H ( t ) } = A P A H + σ 2 I R\triangleq E\{x(t)x^H(t)\}=APA^H+\sigma^2I RE{x(t)xH(t)}=APAH+σ2I
      "Capon"算法和“线性预测(Linear Prediction,LP)”算法有一定的联系,这种联系对于下面的内容有重要意义,现简要描述。假设 β ^ m \hat{\beta}_m β^m 表示以第 m m m 个传感器作为参考应用“LP算法”从传感器阵中获得的向量数据 ( β ^ m , n = 1 ) (\hat{\beta}_{m,n}=1) (β^m,n=1),并且令 d ^ m \hat{d}_m d^m 表示模型样本的剩余方差。那么式 ( 3 ) (3) (3) 也可以表示为
      f ( θ ) = ∑ m = 1 M ∣ β ^ m H a ( θ ) ∣ 2 d ^ m f(\theta)=\sum^M_{m=1}\frac{|\hat{\beta}^H_ma(\theta)|^2}{\hat{d}_m} f(θ)=m=1Md^mβ^mHa(θ)2

    "Capon"估计比"LP"估计产生的统计误差要小。然而,和 M M M L P LP LP 估计相比,"Capon"估计有低分辨率。

    (2).MUSIC算法:

    详见:CSI笔记【8】:基于MUSIC Algorithm的DoA/AoA估计以及MATLAB实现.

    (3).最大似然算法:

    在信号处理中,最著名和最常用的建模方法是最大似然法。根据源信号(输入序列)模型假设的不同,基于最大似然的波达方向估计方法分为"确定性最大似然(Deterministic ML, DML)""随机性最大似然(Stochastic ML, SML)"法两大类型。随机性最大似然法也称"统计最大似然法"

    ①.确定性最大似然法:

    源信号或输入序列 s ( k ) {s(k)} s(k) 假定为确定性信号,待估计的未知参数是输入序列和信道向量,即 θ = { h , { s ( k ) } } \theta=\{h,\{s(k)\}\} θ={h,{s(k)}},虽然可能只对估计信道向量 h h h 感兴趣。在这种情况下,未知参数的维数随观测数据量的增多而增大。

    ②.随机性最大似然法:

    输入序列 { s ( k ) } \{s(k)\} {s(k)} 假设为一具有已知分布的随机过程(通常假设为高斯随机过程),而且唯一待估计的未知参数就是信道向量即 θ = h \theta=h θ=h。在这种情况下,未知参数的维数相对于观测数据量是固定的。

    (4).子空间拟合算法:

    加权子空间你和算法,它与最大似然法有很多相通之处,具体表现为:最大似然法相当于数据(接收数据与实际信号数据)之间的你和,而加权子空间拟合则相当于子空间之间的拟合;两者均需要通过多维搜索实现算法的求解,所以很多用于实现"ML"算法的求解过程可以直接应用到加权子空间拟合算法中。

    子空间拟合问题包含两部,即信号子空间的拟合和噪声子空间的拟合。

    (5).ESPRIT算法:

    ESPRIT is short for Estimating Signal Parameter Variational Invariance Techniques (基于旋转不变技术的信号参数估计)。

    Reference

    [1] 阵列信号处理及MATLAB实现(第2版) ⊚ \circledcirc 张小飞 李建峰 徐大专 等 著.

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  • 极化微带阵列天线设计

    千次阅读 2022-01-09 16:09:32
    微带阵列天线

    1.设计背景

    我们知道任意天线辐射的电磁波都是椭圆极化波,其极端情况是线极化波和圆极化波,传统的无线通信设备加载的是线极化天线,辐射线极化波。线极化波很容易受到气候、环境、载体运动方位等因素的影响而带来极化偏转损失甚至是失效,很难满足新时代无线通信的要求。采用圆极化天线辐射的圆极化波极化偏转损失较小,并且遇到反射物后会产生极化反转。在无线网络中可以不拘束于天线的摆放方位从而使无线通信设备进行正常通信;在卫星通信应用中可以消除电离层法拉第旋转效应引起的极化畸变损失;在卫星、遥感遥测、雷达等系统应用中可以减少信号的漏失,圆极化天线作为天线家族中的一员,在雷达、遥感、通信、军事等多个方面获得了广泛关注。圆极化微带天线的优点是剖面薄、易实现、方向性不敏感和易共形,而一般圆极化微带天线的缺点也较突出,即带宽较窄。这一缺点对过往陈旧的通信设备没有太大影响,但是现如今通信技术的迅猛发展使得市场上的通信设备不断朝着高速、高容量的趋势发展,这也对设备中的天线提出更严格的要求,要求天线实现宽带化。因此设计具有宽频带性能的圆极化微带天线是大势所趋。

    2.设计指标

    (1)频率:2170-2200MHz(接收),1980-2010Mhz(发射)

    (2)增益:在正负20度波束宽度内,大于10dB

    (3)极化:左旋圆极化

    (4)驻波:1.5

    (5)轴比:<3dB

    (6)输入输出接口:SMA

    (7)输入输出阻抗:50欧姆

    (8)尺寸:小于200*200*18mm^3

    3.设计原理

    (1)辐射原理

    通常微带天线的辐射由导体跟接地板共同决定,确切的说是由接地板和导体边沿形成的场产生的。微带天线的典型结构如图1所示,其中图1(a)是一个矩形微带贴片。假设电场在微带结构的宽度与厚度方向没有变化时,微带天线的电场结构就变为图1(b)所示,这时电场仅在半波长(入/2)的贴片长度方向变化。将场以地板为参考向量,就可以分解为法向量和切向向量,又因为贴片长此时头λ/2,所以分解后的场在法向量处反向,那么法向量产生的远场区相互抵消,在法向量处几乎不产生辐射场。进一步,切向分量相对于地板平行且同向,切向向量相互叠加,使得水平方向合成场增加,易得辐射场最强之处在垂直与结构表面方向上。进一步分析水平方向上的电场,取无限大的水平面作为参考平面,则可以采用两个具有同相激励的缝隙来等效水平电场,如图1(c)所示,并且两个辐射缝隙同向激励。

    1. 矩形微带天线结构       (b)微带天线侧视图        (c)微带天线俯视图

    图1 微带天线

    (2)馈电原理

    微带天线的激励方法也称为馈电方法,种类很多,馈电方式的不同天线的性能也大有差异。在这里我们主要使用的耦合馈电,耦合馈电包括临近耦合馈电和缝隙耦合馈电,是一种非接触的馈电,耦合馈电能够有效的展宽带宽,可以将工作带宽提高到10%以上,刚好能够覆盖接收和发送频率1980-2200Mhz。

    图2 耦合馈电

     这种结构的馈线一般不和辐射片在同一个面,因此降低了馈线对天线辐射方向图的干扰,达到展宽带宽的目的。同时,这种馈电结构由于馈电线是在介质基板的下方,属于开放平面,因而这种耦合馈电的天线也易于与其他元器件集成。

    1. 天线结构设计

    对于阵元设计的基本要求是:结构简单,馈电容易,这样才能便于在阵列使用。同时,做为天线的基本参数也要保证,主要是以下几个基本方面:中心频率及频带宽度,方向图及增益性能,阻抗特性等。

    (1)通过天线增益指标,我们可以得到目标天线可以采用阵列方式更容易达到要求,首先设计出天线的阵元,在进行阵列的设计。

    ①根据微带贴片天线的经验公式计算天线的尺寸,若已知的参数有εr(2.2),fr(Hz)(中心频率2.09GHz)和h(1.575mm),要求W和L。计算公式为:

                (3.1)

     由式(3.2)求出微带传输线的有效介电常数εre

                        (3.2)

    将(3.1)式求出的W 代入(3.3)式求出拉伸长度ΔL  

                                    (3.3)

     由(3.4)式中解出实际的长度 ,或通过下式求解

                                             (3.4)

    公式计算得出W=47.64mm,L=56.73mm

    ②微带贴片天线实现圆极化

    实现圆极化的原理就是产生两个正交的线极化电场分量,并且两者振幅相等,相位相差90度。微带天线实现圆极化有多种方式,有单点馈电法、多点馈电法和多元法。顾名思义,单点馈电法只有一个馈电点。首先由合适的馈电点产生正交简并模,然后对天线辐射结构引入微扰单元,使天线表面电流相位发生改变,使两个极化正交的简并模的相位差90度,从而满足辐射圆极化波所需条件。实际设计天线中有多种形式是通过单点馈电法来实现微带天线圆极化的,主要目

    的是为了引入合适的微扰单元,也称简并微扰单元,比如切角、开槽等,此次天线设计我们采用单点同轴馈电法的切角设计方式如图3所示。

    图3 微带贴片天线

    ③使用HFSS仿真天线的各项参数

    I.查看天线谐振频率

    辐射贴片通过公式计算得出为W=47.64mm,L=56.73mm,要实现圆极化,通过切角的方式,则辐射贴片需要设置为正方形,取中值W=L=52mm,设置45-52mm分别仿真得出S11如图4所示。

    图4 天线谐振频率

    通过扫描W参数得到最佳的W=46.8mm,最后的S11如图5所示

    图5 天线谐振频率

    微带贴片圆极化天线是通过使用馈电结构激发具有90°相位差的两个正交线性极化模式产生圆极化。通过切角产生微扰的单馈圆极化天线的工作带宽通常比较窄。另外,使用功分网络或者多层基板可以展宽圆极化天线的轴比带宽,但相对于单点馈电圆极化天线,其结构稍显复杂,在这里我们采用低介质系数的材料做基板使得带宽达到4%~5%。

    II.查看天线的轴比

    通过切角的方式得到圆极化,馈电点的位置Xf影响圆极化的圆度,使用参数扫描Xf位置,选取最好的结果Xf=13.5,最后的轴比结果如图6所示

    图6 天线轴比

    设置谐振点中心点2.09GHz,仿真得到图6我们可以看出天线的轴比在theta角-50°~50°都是3dB以下,说明天线的圆极化还是很不错的。

    III.查看天线振元的增益

    图7 天线左旋圆极化增益

    通过图7可以得出天线的极化方式为左旋圆极化,单个天线振元的最大增益为7.27dB,通过组合阵列的方式每增加一级振元增益大约增加3dB,得出大概计算得出组成4元振列天线最大增益达到13dB左右,能够达到设计要求。

    图8  3D方向图

    IV.查看天线的输入输出阻抗

    输入阻抗是天线与馈线相连接的地方的阻抗值。因为天线的输入阻抗与天线本身的结构、激励方式以及周围的物体和环境有关,因此通常讨论天线的输入阻抗时假设天线是孤立的。天线振元采用同轴馈电,同轴线的输入阻抗为50欧姆阻抗,所以能够达到很好的匹配。

    (2)第一节是对天线振元的设计,下面对天线阵列进行设计

    因为原始设计仅确定了天线单元和匹配网络的尺寸,而天线阵的行间距和列间的尺寸都未确定,所以仿真的重点在于找到合适的行间距和列间距,使得天线阵的辐射性能达到最佳。

    ①首先我们采用最常见的2X2阵列排列方式,通过扫描振元与振元之间的间距,确定天线的工作频率,得到最优的结果列和行间隔为L1=33.2mm。建立模型如图9所示。

                  

    图9 阵列天线模型

    ②仿真得出阵列天线谐振频率如图10所示

    图10 阵列天线谐振频率

    ③仿真得出天线的3D方向图如图11所示

    图11  3D增益立体图

    ④仿真得出天线的增益如图12所示

    图12 阵列天线左旋圆极化增益

    ⑤仿真得出天线的电压驻波比如图13所示

    图13 阵列天线电压驻波比

    ⑥仿真得出天线的轴比如图14所示

    图14 阵列天线轴比

    ⑦天线的输入输出阻抗

    由于电脑的仿真效率比较低,所以未能设计出合适的耦合馈电网络,暂时采用阵列天线采用同轴馈电,同轴线的输入阻抗为50欧姆阻抗,所以能够达到很好的匹配。

    ⑧计算天线的尺寸

    振元介质基板长度与宽度相同,都为90mm,使用2X2排列其尺寸为180mm,介质基板的厚度为1.575mm。

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极化敏感阵列信号处理