大规模分布式天线阵列的关键技术研究

Large-scale distributed antenna array is referred to the large aperture array which consists of a number of randomly deployed sensors. Each sensor has its own local oscillator, and sensors may be connected via wireless communications. Such array system brings many benefits such as long communication range, high signal-to-noise ratio, enhanced communication security and low energy consumption. Also the distributed array can interfere the hostile targets strongly.In this project, we intend to conduct our research on the following three topics: 1) we acquire the global array manifold/steering vector via array calibration; 2)with respect to array signal processing, in order to reduce the communication burden we use the compressive sensing technique to estimate the covariance matrix,we study the search-free direction-of-arrival estimation algorithms to reduce computation complexity, and we use robust beamforming against modelling errors; 3)we introduce the theory of information geometry to study the properties of beampattern, mainlobe and sidelobe，and furthermore we use information geometry to find new methods for node selection. The results of this project can be highly expected to make large-scale distributed sensor arrays more practical and provide new theories and research tools based on information geometry for large-scale distributed sensor arrays.

大规模分布式天线阵列是指由大量随机分布的阵元所组成的大孔径阵列，各个阵元使用独立的本地振荡器，阵元之间可以通过无线通信相连接。大规模分布式阵列能够扩大系统的通信距离、提高信噪比、增强保密性和节省功耗，也可以对敌方目标形成强干扰。本项目将在以下3个大的方面展开研究：1）使用阵列校正手段去获取分布式阵列的全局阵列流形；2）信号处理上，降低通信量的基于压缩感知技术的协方差矩阵估计算法，降低运算复杂度的无搜索来波方向估计，能容忍模型误差的鲁棒波束形成算法；3）引入信息几何学研究分布式阵列的方向图、主/旁瓣等特性，研究基于信息几何学的新阵元选取策略。本项目相关成果有望增加大规模分布式阵列的实用性，并为大规模分布式阵列探索出基于信息几何学的新理论和新技术研究手段。

在“大规模分布式天线阵列的关键技术研究”面上项目中，利用大量随机分布的阵元组成大孔径天线阵列。由于各阵元之间的时钟、频率、相位失去了相干性，我们提出了阵列流形分离与压缩感知相结合的阵列校正方法，利用已知信源求解阵列流形的傅里叶变化形式。借助于压缩感知技术，在保证精度的条件下，可以将采样的样本数量减少为传统方法的20%。为了加快大规模阵列定位的复杂度，我们使用流形分离模型，将基于复杂的连续矩阵运算的空域谱计算，转变为快速傅里叶变化。针对非相干分布式信源定位，我们提出使用平滑/高斯滤波器；针对方位角-俯仰角二维定位，我们提出使用部分快速傅里叶变化。为了进一步提高DOA估计精度，我们提出使用基于加权最小二乘法和最大似然的多维匹配方法，同时利用高斯-牛顿法降低运算量，将每次迭代过程转换为线性方程组求解问题。在50根天线的情况下，所提方法的复杂度只有传统方法的约1/6和1/10，适用于硬件资源受限的系统。针对分布式阵列模型误差不可避免所导致的阵列输出性能下降问题，提出了非等同加载方式和宽零陷两类鲁棒波束形成技术。所提算法都是可快速实现、复杂度低，在弱信号、强干扰的不利环境下能显著保持波束形成器的输出性能。为了降低大规模阵列在目标跟踪时的运算复杂度和提高跟踪精度，提出了基于子空间匹配的多维方法，并提出使用验证门的卡尔曼滤波器，以提高数据关联的成功率。在本项目中，我们发表了11篇研究论文、申请了5项国家发明专利、毕业了8名研究生，完成了预期研究任务。