稀疏电磁矢量传感器阵列自适应波束形成方法研究

Sparse electromagnetic vector sensor array is used to improve the output performance which is poor for scalar array when the angle between interference and navigation signal is small. To reduce system complexity and meet specific requirements,sparse array optimal design and beamforming will be researched according to the cross-correlation of array shape and redundant dictionary base-vector cumulative and the relation of array shape and adaptive interference suppression performance. To solve the problem of array error restricting interference suppression performance, sparse array error mathematical modeling will be researched which is based on electromagnetic wave theory. The error parameter will be estimated after the parameter dimension is reduced according to the model features. As full-dimensional joint processing usually doesn't meet the independently and identically distributed condition and real-time requirement, multi-dimensional domain interference suppression and multi-beamforming will be researched which is based on sparse dimensionality reduction of compressed sensing. Parameters accurate estimation will be achieved by redundant dictionary dimensionality reduction according to interference parameters rough estimation. Polarization-space-time domain adaptive method will be constructed based on the interference information. Navigation satellite signals will be enhanced by ephemeris information and navigation signal waveform. Finally, we will build a experimental system of sparse electromagnetic vector sensor array. This project is of great significance for enhancing China's capability of navigation communication security.

针对标量卫星导航阵列在干扰与导航信号小夹角时输出性能不佳的问题，本项目开展利用稀疏电磁矢量传感器阵列提高导航接收系统干扰抑制性能的研究。为降低系统复杂度和满足特定任务需求，利用布阵方式分别与冗余字典基矢量累计互相关、自适应干扰抑制性能间的关系实现稀疏阵列优化设计和波束赋形；针对阵列误差制约干扰抑制性能的问题，利用有源波动方程推迟势的解求天线的电磁场分布从而构建稀疏阵列误差模型，利用模型特征实现误差参数降维和估计；针对全维联合处理在实际中通常难以满足独立同分布样本数和实时性要求的问题，开展基于压缩感知的稀疏降维多维域干扰抑制和多波束形成的研究，通过干扰参数粗估指导冗余字典降维实现参数精估，基于干扰信息构建极化-空-时域降维自适应框架，利用星历信息和导航波形特征的多波束形成增强导航卫星信号；为检验理论成果，搭建一套稀疏电磁矢量传感器阵列实验系统。本研究对于提升我国导航通信保障能力具有重要意义。

标量导航阵列单维域以及空时、空频联合多维域抗干扰技术能在一定程度上改善导航接收机的输出性能，但在干扰和导航信号是小夹角时的情景下，标量卫星导航阵列存在输出性能不佳的问题，本项目开展了利用稀疏电磁矢量传感器阵列提高导航接收系统干扰抑制性能的研究。为降低系统复杂度和满足特定任务需求，利用布阵方式分别与冗余字典基矢量累计互相关、自适应干扰抑制性能间的关系实现稀疏阵列优化设计和波束赋形；针对稀疏布阵会引起波束形成栅瓣和稀疏信号难以重构的问题，我们研究了共中心/非共中心电磁矢量传感器阵列优化设计及波束赋形，阵列布阵形式与自适应抗干扰性能之间的关系、给定电磁矢量传感器维度和阵形尺寸前提下的阵形设计和波束赋形优化准则，以解决自适应干扰抑制性能下降和信号参数估计不准的难题；研究了基于阵列虚拟扩展的稀疏阵列解相位模糊高分辨方法，在空域滤波时通过阵列虚拟扩展的方式提高空域滤波的效果，重点提高自适应波束方向图的空间选择性，不仅使主瓣宽度尽可能窄且旁瓣电平足够低，同时使得全频段空域滤波保持良好一致性，以实现通过空域滤波完成大部分干扰信号的抑制。电磁矢量传感器阵列的各个通道不是完全隔离，通道之间存在阵列误差，从而使得电磁矢量传感器阵列高分辨算法性能下降甚至失效，针对阵列误差制约干扰抑制性能的问题，研究了适用范围更广以及估计精度更高的幅相误差自校正方法，研究了耦合误差矩阵的数学建模和耦合误差校正方法，研究原位误差模型和校正算法。研究使用多维代数等数学工具进行矢量传感器数学建模，研究提出的基于四元数的相关算法能够利用多个虚部间的代数运算关系对电磁矢量传感器阵列信号在极化域上的数据分量进行关联，从而可以更加有效地对阵列局部矢量信息加以利用，提高了参数估计精度，且四元数这种强正交约束能力使其具有更强的模型误差鲁棒性。针对全维联合处理在实际中通常难以满足独立同分布样本数和实时性要求的问题，开展基于压缩感知的稀疏降维多维域干扰抑制和多波束形成的研究，通过干扰参数粗估指导冗余字典降维实现参数精估，基于干扰信息构建极化-空-时域降维自适应框架。为了理论联系实际，对导航实测数据进行验证，实测数据分析结果表明了算法的有效性。