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申请/专利权人：杭州电子科技大学

摘要：本发明公开了一种基于极化敏感面阵的空域‑极化域联合谱估计方法。目前的极化敏感阵列多为线阵，仅能检测一维空间角度，极化状态也被限制在Poincare球面η＝90°的大圆轨道上，因此实用价值较低。本发明如下：一、建立二维极化面阵接收信号模型。二、本发明借鉴MUSIC算法的思想，研究高效低复杂度的改进新方法。针对非相干信号源的参数估计问题，为降低算法的运算量和复杂度，考虑到极化矢量的范数为常数这一特点，采用拉格朗日乘数法进行降维操作，成功将四维参数估计问题转换为方位角和俯仰角的二维谱峰搜索，进而估计出极化幅角和极化相位差。

主权项：1.一种基于极化敏感面阵的空域-极化域联合谱估计方法，其特征在于包括以下步骤：步骤一、根据预设的信源数、快拍数、载波频率、调频率、采样率，产生线性调频信号的包络st；设置信源方位角θ、俯仰角极化幅角η、极化相位差γ这四个电磁信号参数；设置阵列有关参数，包括：水平阵元数Nx、竖直阵元数Ny、阵元间距d；步骤二、产生传统阵列导向矢量矩阵；步骤三、实际场景中，阵元仅可以测量x和y两个方向的电场和磁场矢量，根据空间电磁信号极化域-空域联合表征，极化接收矢量包含了信号所有的极化信息以及部分空间信息因此阵元接收的信号极化接收矢量为下式2： 式中表示极化分量，其中γ为极化相位差，η为极化幅角；利用信号极化接收矢量构建极化敏感阵列的波束扫描矢量，见式3： 步骤四、调用randn函数并设定合适的信噪比参数SNR来加入噪声Nt，极化敏感阵列接收数据为如下形式： 式中表示第k个信号的波束扫描矢量，skt表示第k个信号的包络，A为阵列流行矩阵，A＝[a1a2···ak···aK]，其中St表示所有信号的包络；步骤五、计算接收信号的协方差矩阵，对协方差矩阵进行特征值分解，可以得到2M个特征值，M为阵元个数；取2M-K个特征值对应的特征向量作为噪声子空间Un；步骤六、设B＝ΩHUnUnHΩ，其中B为一个2×2的矩阵，遍历所有的俯仰角和方位角，求矩阵B的所有特征值λB；步骤七、根据矩阵B的特征值λB构建谱函数谱函数的尖峰即对应信号的俯仰角θ和方位角的估计值； 步骤八、设矩阵B的最小特征值对应的特征向量为w，根据方程8解出极化相位差γ和极化幅角η的估计值； 步骤二具体是将y轴方向的阵元空间信息投影到x轴方向，投影矩阵为符号表示矩阵的Kronecker积，ones是生成全1矩阵的函数，dx表示x轴阵元间距dx＝[0:Nx-1]×d；将x轴方向的阵元空间信息投影到y轴方向，投影矩阵为dy表示y轴阵元间距dy＝[0:Ny-1]×d；将x和y轴投影矩阵、信号在坐标轴方向的分量相结合组成传统阵列导向矢量矩阵如式1： 式中j表示复数的虚部，λ为来波信号波长。

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