极化敏感阵列远近场复杂混合源压缩感知定位方法研究

现有的信源定位方法大多假定信源是远场源或近场源，而实际上往往存在远场源和近场源共存的情况，如表面波雷达定位常常是远近场混合源的定位。本项目以压缩感知理论为数学处理手段，利用极化敏感阵列为接收阵列，研究远近场信源共存下的复杂混合源的定位问题。研究内容包括：（1）远场源和近场源共存下的高分辨率强抗噪声能力的定位方法；（2）多径传输条件下远近场混合源的低复杂度定位方法；（3）信源信号沿多径传输且其频率特性未知条件下的远近场混合源定位方法。由于压缩感知定位方法本质上是利用信源信号的幅度或能量实现信源定位，可以很好处理信源定位中的多径和信源信号频率特性未知等问题。因此，通过充分挖掘极化敏感阵列数据包含的极化信息，结合压缩感知的优点，可有效解决远近场复杂混合源的定位问题。本课题既是理论研究的深入发展，更是客观实际的迫切需要，因此具有重要的理论意义和实际价值。

现有的信源定位方法大多假定目标信号是远场源或近场源，而实际应用中往往存在远场源和近场源共存的情况，如表面波雷达系统、麦克风阵列说话人定位系统等。本项目针对远场源与近场源共存下的定位参量估计问题，围绕高分辨率强抗噪声能力的定位方法，多径传输条件下的低复杂度定位方法，以及信源信号沿多径传播且其频率特性未知条件下的定位方法三个方面，以标量传感器阵列和极化敏感阵列为接收阵列，以压缩感知、循环统计量、高阶统计量为主要数学工具，以协方差矩阵差分技术，特征子空间差分技术、斜投影技术等为技术手段，对远近场混合源分离、定位方法计算有效性、复杂背景噪声抑制、强相关或相干信号处理、以及宽带信号处理等关键问题进行了深入研究，主要成果如下：（1）提出了基于协方差矩阵差分的远近场混合源定位方法；（2）提出了基于两步矩阵差分的远近场混合源定位方法；（3）提出了基于稀疏重构的高分辨率强抗噪声能力的远场源方位角和功率联合估计方法；（4）提出了交叉电偶极子阵下基于稀疏重构的方位角、功率和极化参数联合估计方法；（5）提出了极化敏感阵列下近场信源多参数联合估计的降维MUSIC方法；（6）提出了未知有色噪声下的远近场混合源定位方法；（7）提出了非均匀噪声下基于二阶统计量向量稀疏表示和L(0) 范数逼近的方位角和功率联合估计方法；（8）提出了未知有色噪声下基于差分和Adaptive LASSO的信源方位角和功率联合估计方法；（9）提出了分布式电磁矢量传感器阵列多参数联合估计方法；（10）提出了基于三阶循环矩的低复杂度远近场混合源定位方法；（11）提出了基于混合阶循环矩的远近场混合源定位方法；（12）提出了基于远场子空间差分的远近场混合源定位方法；（13）提出了基于四阶累积量向量稀疏表示和重加权L(0) 范数约束的远近场混合源定位方法；（14）提出了基于稀疏重构和MUSIC的远近场混合源定位方法；（15）基于四元数和稀疏重构的极化远近场混合源定位方；（16）提出了基于稀疏重构的宽带远场源定位方法。上述研究推进了信源定位技术的进一步发展，可为六自由度电磁定位等实际问题的解决提供理论及应用技术储备。.成果形成学术论文28篇，其中12篇已被SCI检索，8篇已被EI检索。形成发明专利5项，均处于受理阶段。培养博士后2名，博士研究生4名，硕士研究生10名，其中2人获得博士学位，6人获得硕士学位。