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公开(公告)号：CN110095749A
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201910377716.6
申请日：2019-05-05
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S3/14
Abstract: 本发明听的是一种基于非圆信号的多重孔径嵌套阵列设置及DOA估计方法。首先根据总阵元数N得到原始嵌套阵列两子阵阵元数N1和N2及阵列结构；然后基于嵌套阵列两子阵对应关系得到各自的偏移量l1和l2；接着根据阵列接收非圆信号及虚拟阵列的特点设计连续虚拟阵列自由度最大的多种物理阵列摆放形式；最后根据实际需求取其中一种用于非圆信号欠定波达方向估计。本发明提出的非圆信号阵列设置与现有嵌套阵列相比，具有阵列摆放灵活和孔径多变但连续虚拟阵列自由度固定且有效提高的优点，可实现高性能的非圆信号欠定波达方向估计。
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公开(公告)号：CN109444810A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811582959.5
申请日：2018-12-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S3/14
Abstract: 一种非负稀疏贝叶斯学习框架下的互质阵列非网格DOA估计方法，属于信号处理中高分辨测向方法研究领域。本发明首先对互质阵列接收数据协方差矩阵进行向量化，构造虚拟接收信号模型，然后基于该模型中虚拟入射信号元素非负的特点构造非负稀疏贝叶斯模型，再通过期望最大化算法迭代更新超参数以及网格点集合，最后根据最终更新的网格点集合以及超参数构造信号功率谱，之后再通过谱峰搜索确定估计的DOA。本发明方法将运算过程由复数域转向实数域，从而在一定程度上能够降低计算复杂度。此外，互质阵列的应用可以实现欠定DOA估计，突破了阵元数对最大可估计信源数的限制，从而能够在一定程度上减少硬件成本，具有一定的工程应用价值。
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公开(公告)号：CN107015191A
公开(公告)日：2017-08-04
申请号：CN201710351027.9
申请日：2017-05-18
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S3/14
Abstract: 本发明提供一种在多径干扰环境下单偶极子极化敏感阵列降维DOA估计方法，该阵列采用与圆周边缘共行的单偶极子组成均匀圆阵结构，可同时执行方位角和仰角的二维估计，并有效对抗多径干扰首先对均匀圆阵共行阵列接收的窄带信号进行数学建模，之后根据矩阵秩亏损原理，对极化MUSIC算法四维谱函数进行降维处理，构造空域谱函数，从而实现空域二维角度的快速搜索。同极化敏感阵列DOA与极化参数联合估计方法，本发明所述降维DOA估计方法能够实现在不增加硬件需求的条件下对信号源角度的快速估计，接收并利用信号源与干扰源的极化特性有效分辨目标和干扰，实现在复杂环境下对目标的估计，具有一定的工程应用价值。
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公开(公告)号：CN109752687A
公开(公告)日：2019-05-14
申请号：CN201910036688.1
申请日：2019-01-15
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S3/00
Abstract: 本发明属于信号处理技术领域，具体涉及一种降低阵元互耦效应的改进型互质阵列设置方法。主要解决现有稀疏阵列阵元互耦大以及物理阵列孔径不够大的问题。其技术方案是：首先，根据给定的阵元数R确定与改进型互质阵列两子阵列阵元数相关的参数M及N；其次，根据M及N确定两均匀子阵列的阵元位置；最后，再在原点处添加一个阵元作为参考阵元。本发明可用于入射信源个数大于阵元数情况下的波达方向估计，并且能够减少阵元间的互耦效应，在不采用任何解耦算法的情况下仍具有良好的DOA估计性能。在相同阵元数下，本发明对应的改进型互质阵列具有更大的阵元间隔以及物理孔径，从而能够极大地降低阵元间的互耦，相比于传统的互质阵列具有更好的DOA估计性能。
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公开(公告)号：CN109932681B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN201910268474.7
申请日：2019-04-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S3/14
Abstract: 本发明提供的是一种基于空‑时信息的降冗余嵌套阵列设置方法。首先给定总阵元数N，得到原始嵌套阵列及其两个子阵阵元数N1和N2；然后利用原始嵌套阵列接收数据的空‑时特性求不同阵元接收数据的互相关函数以得到等效数据模型，从而对原始嵌套阵列进行降冗余分析得到降冗余嵌套阵列；接着根据原始嵌套阵列与降冗余嵌套阵列关系得到索引集；最后根据索引集得到虚拟阵列用于波达方向估计。本发明主要解决原始嵌套阵列的虚拟阵列仅由差集构造，从而导致虚拟阵列自由度提升有限的问题。本发明提出的降冗余嵌套阵列与原始嵌套阵列相比，具有物理阵列孔径增加、虚拟阵列自由度高且虚拟阵列连续的优点，可实现更优的欠定波达方向估计。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109932681A
公开(公告)日：2019-06-25
申请号：CN201910268474.7
申请日：2019-04-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S3/14
Abstract: 本发明提供的是一种基于空-时信息的降冗余嵌套阵列设置方法。首先给定总阵元数N，得到原始嵌套阵列及其两个子阵阵元数N1和N2；然后利用原始嵌套阵列接收数据的空-时特性求不同阵元接收数据的互相关函数以得到等效数据模型，从而对原始嵌套阵列进行降冗余分析得到降冗余嵌套阵列；接着根据原始嵌套阵列与降冗余嵌套阵列关系得到索引集；最后根据索引集得到虚拟阵列用于波达方向估计。本发明主要解决原始嵌套阵列的虚拟阵列仅由差集构造，从而导致虚拟阵列自由度提升有限的问题。本发明提出的降冗余嵌套阵列与原始嵌套阵列相比，具有物理阵列孔径增加、虚拟阵列自由度高且虚拟阵列连续的优点，可实现更优的欠定波达方向估计。
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公开(公告)号：CN109932680A
公开(公告)日：2019-06-25
申请号：CN201910268459.2
申请日：2019-04-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S3/14
Abstract: 本发明提供的是一种基于平移互质阵列的非圆信号波达方向估计方法。平移传统互质阵列得到平移互质阵列得平移互质阵列接收数据，得到扩展接收数据矢量，求该扩展接收数据矢量的协方差矩阵，向量化该协方差矩阵得到虚拟接收信号模型，对虚拟接收信号矢量进行去重排序操作后得到一个新的对应于虚拟均匀线阵的虚拟接收信号模型，取此时的虚拟接收矢量中的元素形成所需的埃尔米特矩阵即等价的协方差矩阵，对等价的协方差矩阵进行特征值分解得到噪声子空间，构造空间谱，谱峰处所对应的角度即为估计的入射信号的DOA。本发明的平移互质阵列与传统互质阵列相比，具有更大的虚拟阵列孔径以及虚拟连续自由度，可估计信源数更多，具有更优的DOA估计性能。
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公开(公告)号：CN109752687B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN201910036688.1
申请日：2019-01-15
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S3/00
Abstract: 本发明属于信号处理技术领域，具体涉及一种降低阵元互耦效应的改进型互质阵列设置方法。主要解决现有稀疏阵列阵元互耦大以及物理阵列孔径不够大的问题。其技术方案是：首先，根据给定的阵元数R确定与改进型互质阵列两子阵列阵元数相关的参数M及N；其次，根据M及N确定两均匀子阵列的阵元位置；最后，再在原点处添加一个阵元作为参考阵元。本发明可用于入射信源个数大于阵元数情况下的波达方向估计，并且能够减少阵元间的互耦效应，在不采用任何解耦算法的情况下仍具有良好的DOA估计性能。在相同阵元数下，本发明对应的改进型互质阵列具有更大的阵元间隔以及物理孔径，从而能够极大地降低阵元间的互耦，相比于传统的互质阵列具有更好的DOA估计性能。
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公开(公告)号：CN109444810B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN201811582959.5
申请日：2018-12-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S3/14
Abstract: 一种非负稀疏贝叶斯学习框架下的互质阵列非网格DOA估计方法，属于信号处理中高分辨测向方法研究领域。本发明首先对互质阵列接收数据协方差矩阵进行向量化，构造虚拟接收信号模型，然后基于该模型中虚拟入射信号元素非负的特点构造非负稀疏贝叶斯模型，再通过期望最大化算法迭代更新超参数以及网格点集合，最后根据最终更新的网格点集合以及超参数构造信号功率谱，之后再通过谱峰搜索确定估计的DOA。本发明方法将运算过程由复数域转向实数域，从而在一定程度上能够降低计算复杂度。此外，互质阵列的应用可以实现欠定DOA估计，突破了阵元数对最大可估计信源数的限制，从而能够在一定程度上减少硬件成本，具有一定的工程应用价值。
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公开(公告)号：CN110095749B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN201910377716.6
申请日：2019-05-05
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S3/14
Abstract: 本发明听的是一种基于非圆信号的多重孔径嵌套阵列设置及DOA估计方法。首先根据总阵元数N得到原始嵌套阵列两子阵阵元数N1和N2及阵列结构；然后基于嵌套阵列两子阵对应关系得到各自的偏移量l1和l2；接着根据阵列接收非圆信号及虚拟阵列的特点设计连续虚拟阵列自由度最大的多种物理阵列摆放形式；最后根据实际需求取其中一种用于非圆信号欠定波达方向估计。本发明提出的非圆信号阵列设置与现有嵌套阵列相比，具有阵列摆放灵活和孔径多变但连续虚拟阵列自由度固定且有效提高的优点，可实现高性能的非圆信号欠定波达方向估计。
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