电磁矢量传感器阵列信号处理理论与方法

Many important problems in electromagnetic vector sensor array signal processing under adverse scenarios (the current research considers mainly the ideal and simple conditions), such as signal dependent model errors caused by multiple coexisted different sources, wide-band transmission, coherent arrivals, low signal to noise ratio, and short data samples, remain uninvestigated. One purpose of this project is to develop the self-calibration based signal parameter estimation methods, which is robust to the model mismatches in electromagnetic vector sensor array including mutual coupling, gain mismatch, synchronization error, element position error, and antenna misorientation. The project is also devoted to the use of tensor, hypercomplex, and sparse representation to improve the performance of adaptive beamforming and high resolution signal parameter estimation in the case of wide-band transmission, coherent arrivals, low signal to noise ratio, and short data samples.

电磁矢量传感器阵列信号处理目前的研究仍主要集中于理想、简单假设条件下的理论推导与算法分析，而多种模型误差共存且依赖于信号参数，宽带发射，相干达波，低信噪比，以及短数据支撑等复杂、困难条件下的电磁矢量传感器阵列信号处理仍存在诸多问题亟需解决。为此，本项目针对存在信号参数依赖复杂模型误差条件下电磁矢量传感器阵列的特点，研究对阵元互耦效应，通道增益失配，阵元同步、位置、指向具有较高容差性的自校正信号参数估计理论与方法；结合张量，多元数，以及压缩感知信号稀疏表示等先进数学工具和理论框架，研究宽带发射，相干达波，低信噪比和短数据支撑等条件下综合性能较高的电磁矢量传感器阵列自适应波束形成和高分辨信号参数估计的新理论与新方法。

本项目致力于研究电磁矢量传感器阵列信号处理自适应波束形成和多维参数估计中的关键理论问题及方法，研究主要取得了下述成果：1）提出了基于空间-极化谱均匀性检验的窄带/宽带信号无源检测方法；2）提出了基于极化内插的窄带信号多维参数闭式估计方法；3）提出了基于极化分离和极化抽取的空间-极化域数据解耦方法，三种一维稀疏表示解析模型及方法，一种准一维稀疏表示解析模型及方法，实现了窄带/宽带及信号极化时变条件下的低复杂度空间-极化域联合稀疏特性利用；4）提出了基于极化对齐和极化综合的宽带完全/部分极化信号处理方法；5）提出了基于极化互易的窄带信号高容差性参数估计方法；6）针对电磁矢量传感器互耦问题，提出了基于极化盲处理，二阶和四阶约束极化敏感阵型设计，以及互耦矩阵自校正的高容差性信号参数估计方法；7）提出了基于极化宽线性处理的窄带/宽带对指向误差和移动干扰等鲁棒的自适应波束形成方法；8）提出了阵列校正误差及相干干扰等条件下，基于增广特征相关矩阵近似联合对角化的鲁棒自适应波束形成方法；9）提出了与闭式极化匹配照射与接收协同的目标极化散射矩阵估计方法；10）提出了多元数域子空间约束与不确定集约束窄带鲁棒自适应波束形成方法，以及基于对合增广和伴随增广的多元数域窄带/宽带信号参数估计方法；11）提出了基于耦合张量分解的窄带/宽带鲁棒自适应波束形成及信号多维参数估计方法，基于塔克分解的窄带信号多维参数估计方法，以及基于张量融合的窄带鲁棒自适应波束形成方法；12）成功研制了一套S波段24通道三极化电磁矢量传感器阵列信号处理算法验证原理实验系统，并利用实测数据对理论和方法方面的主要研究成果进行了验证、进一步深入和完善。上述研究成果对于推进电磁矢量传感器阵列信号处理的实际应用，加深对多极化处理的认识和理解等具有重要意义。相关研究成果可应用于新体制雷达，无线通信，电子侦察，以及无线电、智能导航定位等领域。