《極化敏感陣列遠近場複雜混合源壓縮感知定位方法研究》是依託吉林大學，由孫曉穎擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：極化敏感陣列遠近場複雜混合源壓縮感知定位方法研究
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：孫曉穎
- 依託單位：吉林大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
現有的信源定位方法大多假定信源是遠場源或近場源，而實際上往往存在遠場源和近場源共存的情況，如表面波雷達定位常常是遠近場混合源的定位。本項目以壓縮感知理論為數學處理手段，利用極化敏感陣列為接收陣列，研究遠近場信源共存下的複雜混合源的定位問題。研究內容包括：（1）遠場源和近場源共存下的高解析度強抗噪聲能力的定位方法；（2）多徑傳輸條件下遠近場混合源的低複雜度定位方法；（3）信源信號沿多徑傳輸且其頻率特性未知條件下的遠近場混合源定位方法。由於壓縮感知定位方法本質上是利用信源信號的幅度或能量實現信源定位，可以很好處理信源定位中的多徑和信源信號頻率特性未知等問題。因此，通過充分挖掘極化敏感陣列數據包含的極化信息，結合壓縮感知的優點，可有效解決遠近場複雜混合源的定位問題。本課題既是理論研究的深入發展，更是客觀實際的迫切需要，因此具有重要的理論意義和實際價值。
結題摘要
現有的信源定位方法大多假定目標信號是遠場源或近場源，而實際套用中往往存在遠場源和近場源共存的情況，如表面波雷達系統、麥克風陣列說話人定位系統等。本項目針對遠場源與近場源共存下的定位參量估計問題，圍繞高解析度強抗噪聲能力的定位方法，多徑傳輸條件下的低複雜度定位方法，以及信源信號沿多徑傳播且其頻率特性未知條件下的定位方法三個方面，以標量感測器陣列和極化敏感陣列為接收陣列，以壓縮感知、循環統計量、高階統計量為主要數學工具，以協方差矩陣差分技術，特徵子空間差分技術、斜投影技術等為技術手段，對遠近場混合源分離、定位方法計算有效性、複雜背景噪聲抑制、強相關或相干信號處理、以及寬頻信號處理等關鍵問題進行了深入研究，主要成果如下：（1）提出了基於協方差矩陣差分的遠近場混合源定位方法；（2）提出了基於兩步矩陣差分的遠近場混合源定位方法；（3）提出了基於稀疏重構的高解析度強抗噪聲能力的遠場源方位角和功率聯合估計方法；（4）提出了交叉電偶極子陣下基於稀疏重構的方位角、功率和極化參數聯合估計方法；（5）提出了極化敏感陣列下近場信源多參數聯合估計的降維MUSIC方法；（6）提出了未知有色噪聲下的遠近場混合源定位方法；（7）提出了非均勻噪聲下基於二階統計量向量稀疏表示和L(0) 範數逼近的方位角和功率聯合估計方法；（8）提出了未知有色噪聲下基於差分和Adaptive LASSO的信源方位角和功率聯合估計方法；（9）提出了分散式電磁矢量感測器陣列多參數聯合估計方法；（10）提出了基於三階循環矩的低複雜度遠近場混合源定位方法；（11）提出了基於混合階循環矩的遠近場混合源定位方法；（12）提出了基於遠場子空間差分的遠近場混合源定位方法；（13）提出了基於四階累積量向量稀疏表示和重加權L(0) 範數約束的遠近場混合源定位方法；（14）提出了基於稀疏重構和MUSIC的遠近場混合源定位方法；（15）基於四元數和稀疏重構的極化遠近場混合源定位方；（16）提出了基於稀疏重構的寬頻遠場源定位方法。上述研究推進了信源定位技術的進一步發展，可為六自由度電磁定位等實際問題的解決提供理論及套用技術儲備。 成果形成學術論文28篇，其中12篇已被SCI檢索，8篇已被EI檢索。形成發明專利5項，均處於受理階段。培養博士後2名，博士研究生4名，碩士研究生10名，其中2人獲得博士學位，6人獲得碩士學位。
