基于均匀圆阵的近场源定位技术研究进展_刘振.pdf

基于均匀圆阵的近场源定位技术研究进展刘 振*陈 鑫 苏晓龙 户盼鹤 刘天鹏 彭 勃 刘永祥(国防科技大学电子科学学院 长沙 410073)(航天飞行器生存技术与效能评估实验室 北京 100094)摘 要：近场源定位在雷达、声呐和通信中发挥着重要的作用。该文利用均匀圆阵的阵列结构优势，系统梳理了窄带近场源定位方法以及解模糊方法，并在此基础上从时域、频域、分数阶傅里叶域等方面阐述了近场线性调频(LFM)信号的方位角、俯仰角和距离等3维位置参数快速精确估计方法。最后，对相干辐射源和近远场混合源参数估计等后续研究内容进行了展望。关键词：均匀圆阵；近场源定位；解模糊；线性调频信号中图分类号：TN911.7文献标识码：A文章编号：1009-5896(2023)02-0734-12DOI:10.11999/JEIT211474Progress in Near-field Source Localization via Uniform Circular ArrayLIU Zhen CHEN Xin SU Xiaolong HU Panhe LIU Tianpeng PENG Bo LIU Yongxiang(College of Electronic Science and Technology,National University of Defense Technology,Changsha 410073,China)(The Institute of Effectiveness Evaluation of Flying Vehicle,Beijing 100094,China)Abstract:Near-field source localization plays an important role in the radar,sonar and communications.Thenear-field source localization methods and the resolving ambiguity methods via uniform circular array aresystematically introduced in this paper.On this basis,the fast and accurate algorithms for three-dimensionalposition parameter(azimuth angle,elevation angle and range)estimation of near-field Linear FrequencyModulated(LFM)signal are further introduced from time domain,frequency domain,and fractional Fourierdomain.Finally,the following research ideas are proposed from the aspects of coherent source and mixed sourcelocalization.Key words:Uniform circular array;Near-field source localization;Resolving ambiguity;Linear FrequencyModulated(LFM)signal 1 引言阵列信号处理1在通信2、声呐3和雷达4等领域的电子侦察环节中发挥着非常重要的作用。空间中的辐射源按照与接收阵列距离分为远场源和近场2D2/D2D2/源5,6。通常来说，远场源与阵列间的距离大于，其中 是阵列的孔径，是信号的波长，此时信号近似为平面波，对远场源定位只需要对波达方向(Direction Of Arrival,DOA)进行估计7；而近场源与阵列间的距离小于8，处于阵列的菲涅耳区，对近场源定位除了需要对DOA进行估计，还需要对距离参数进行估计。相对于窄带辐射源信号，宽带辐射源信号更有利于目标检测、参量估计和目标特征提取，在实际中获得了更广泛的应用。在阵列结构上，由于均匀线阵导向矩阵具有范德蒙(Vandermonde)形式，便于在数学上处理，因此研究相对广泛，但是均匀线阵的分辨力主要集中在法线方向，当DOA为60时，分辨力下降了1/2。均匀圆阵(Uniform Circular Array,UCA)下近场源定位场景示意图如图1所示，均匀圆阵由 收稿日期：2021-12-09；改回日期：2022-07-21；网络出版：2022-07-26*通信作者：刘振zhen_基金项目：国家重点研发计划(2021YFB3100800)，国家自然科学基金(62022091,61921001,61801488)，湖湘青年科技创新人才项目(2021RC3079)，国防科技大学科研计划项目(ZK21-14)Foundation Items:The National Key Research and DevelopmentProgram of China(2021YFB3100800),The National Natural Sci-ence Foundation of China(62022091,61921001,61801488),TheScience and Technology Innovation Program of Hunan Province(2021RC3079),The Research Program of National University ofDefense Technology(ZK21-14)第45卷第2期电 子 与 信 息 学 报Vol.45No.22023年2月Journal of Electronics&Information TechnologyFeb.2023(k,k,rk)k 0,2k 0,/2rkrm,kM个阵元组成，半径为R，第k个近场源位置为，方位角是从x轴按逆时针方向旋转的角度，俯仰角是从z轴按顺时针旋转的角度，是近场源到均匀圆阵中心的距离，是第k个近场源到第m个阵元的距离。相较于均匀线阵只能对1维DOA进行估计，均匀圆阵可以实现方位角和俯仰角等2维DOA估计9,10，并且在不同方位角的分辨率具有各向同性11,12。由于均匀圆阵的导向矩阵不具有Vandermonde形式，不能直接将均匀线阵下的方法应用在均匀圆阵。此外，当圆阵直径大于半波长时，利用相位进行参数估计会出现模糊，导致算法失效。在近场定位的信号形式上，目前主要针对单频信号或窄带信号进行研究。相较于窄带信号，宽带信号具有目标回波携带信息量大，混响背景相关性弱，更有利于目标检测、参量估计和目标特征提取等特点1319。线性调频(Linear Frequency Modulated,LFM)信号是一种典型的宽带信号，具备较强的抗多径效应、抗频谱弥散和抗干扰等特性20,21，逐渐应用在雷达2224与声呐25,26中。由于基于窄带平稳信号模型提出的方法不能够表述LFM信号的时频特性，因此不能够适用于LFM信号的定位。当前LFM信号定位方法主要围绕其时频特性，提出了以基于短时傅里叶变换(Short Time Fourier Transform,STFT)2730和基于分数阶傅里叶变换(FRactionalFourier Transform,FRFT)3133的定位算法；当前针对宽带近场源定位主要存在以下两大挑战：一是将宽带远场源的定位方法直接运用到近场源定位中会降低定位精度，二是针对宽带信源定位的算法存在计算量大、实时性差等缺点。为深入介绍均匀圆阵下宽带近场源定位的研究方法和进展，本文第2节首先从2阶矩、高阶累积量和相位差等方面梳理了均匀圆阵下的近场源定位方法，接着从旋转短基线和多子阵结果聚类等方面梳理了近场源定位解模糊方法，最后从时域、频域、分数阶傅里叶域等方面系统阐述了近场LFM信号的方位角、俯仰角和距离等3维位置参数快速精确估计方法。第3节对相干辐射源和近远场混合源参数估计等后续研究内容提出了解决思路。最后，第4节对全文进行了总结。2 研究进展 2.1 基于均匀圆阵的窄带近场源定位方法针对均匀线阵下的远场辐射源DOA估计，形成了以基于线性预测类算法34,35、子空间分解类算法3640和子空间拟合类算法4144等一系列经典的方法。随着近场源定位在军事和民用领域需求的不断提升和重要性的不断凸显，国内外学者对其展开了深入的研究，取得了以基于2阶统计量的方法4549和基于高阶累计量的方法5053为代表的一系列丰硕成果。在引言中介绍了均匀圆阵相对于均匀线阵的结构优势，也正是考虑到这些优点以及对近场源3维定位的现实需要，围绕均匀圆阵下的近场源3维参数估计取得了卓有成效的成果。一方面是基于线阵下的方法发展演化而来的3维多重信号分类(MUltiple SIgnal Classification,MUSIC)方法54和高阶累积量方法55,56以及在此基础上改进后的降维方法；另一方面是通过空间模式变换，搭建起均匀圆阵与均匀线阵的桥梁，将均匀线阵下的方法推广运用到均匀圆阵上57,58；除此之外，基于均匀圆阵的阵元间相位信息反演得到近场源3维参数的方法59,60以兼具精准的估计和极低的计算复杂度受到广泛的关注。2.1.1 基于2阶矩的近场源参数估计方法MUSIC算法是最具代表性的一种空间谱算法，最早由Schmidt等人36提出，其核心思想是对任意阵列输出数据的协方差矩阵进行特征分解，得到信号子空间和噪声子空间，并利用两个子空间之间的正交性，通过谱峰搜索的方式确定辐射源信号的位置参数。后来Huang等人45将其引入到近场源定位场景，提出了一种联合角度和距离搜索的2维(Two Dimensional,2D)MUSIC方法。Lee等人61进一步提出一种基于均匀圆阵的多维MUSIC算法实现近场源的3维参数估计，核心思想是基于线阵下的路径跟踪方法，首先将信号模型假设为远场辐射源信号参数估计模型，通过2D谱峰搜索获得角度估计值；其次，利用两者信号模型之间的代数关系式建立搜索路径，沿路径搜索谱峰，得到近场源的3维位置参数。Hayashi等人62通过盲源定标的方法对均匀圆阵的阵元互耦进行了校正，提高了近场源定位精度。2.1.2 基于高阶累积量的近场源参数估计方法相对于2阶统计量方法只能有效抑制服从高斯 图 1 均匀圆阵下近场源定位场景示意图第2期刘 振等：基于均匀圆阵的近场源定位技术研究进展735分布的加性白噪声，高阶累积量方法可以同时适用于非高斯噪声和高斯色噪声的处理。针对基于高阶累积量的近场源定位方法，最早由Challa和Sham-sunder51提出了基于4阶累积量的总体最小二乘(Total Least Square,TLS)结合旋转子空间不变(Estimating Signal Parameters via RotationalInvariance Techniques,ESPRIT)的方法，尽管无需谱峰搜索，但高阶累积量的计算和参数配对的过程需要较大的计算度。吴云韬等人63提出一种基于高阶累积量的近场源方位、距离及频率3维参数的联合估计方法。此外，梁军利等人64还利用特殊的阵元接收数据构造高阶累积量矩阵，通过矩阵的特征值和特征向量完成了近场源参数的估计。上述都是基于线阵下的高阶累积量方法，胡增辉等人65将其推广到了均匀圆阵，通过构造的高阶累积量矩阵结合矩阵联合对角化得到阵列流形矩阵的估计，再利用近场和远场下方位角相同的结论得到方位角的估计，最后通过估计得到的阵列流形和方位角获得俯仰角和距离的估计。虽然算法估计精度较高，但高阶累积量和矩阵联合对角化的构造都带来了极高的计算代价。Mathews和Zoltowski66还提出了UCA-ESPRIT算法，算法通过模式空间变换将均匀圆阵转化为虚拟的均匀线阵，接着对转换得到的矩阵进行实值特征分解，通过特征值对应的特征向量得到信号源的角度估计，算法无需