摘要：相比于标量传感器均匀阵列,电磁矢量传感器(electromagnetic vector sensor,EMVS)稀疏阵列能够在降低系统软硬件成本的同时感知更大范围、更高维度的空间信号信息,并通过精尖波束扫描实现信源测向性能的综合提升。然而,传统基于矩阵信号建模的波束成形算法难以利用EMVS接收信号的多维结构化信息,且存在由阵元稀疏排布所引入的虚峰干扰问题。为了应对上述挑战,提出了面向EMVS互质面阵的张量波束成形算法,有效利用了空域互质采样的波束分布特性和张量信号处理的优势实现指向性张量波束扫描测向。具体而言,将EMVS互质面阵中稀疏均匀子面阵的接收信号表示为一对涵盖多维度空间电磁信息的高维张量,并从张量信号空域滤波的准则出发,设计面向稀疏均匀子面阵的张量化最小方差无畸变响应优化问题。为了克服由上述优化问题中张量内积项所造成的传统求解方法失效难题,提出通过张量权重的canonical polyadic分解,将原始张量化最小方差无畸变响应优化问题转换为对应波达方向信息维度与极化状态信息维度的子问题,并基于各子问题的局部最优解设计交替迭代求解方法,以获得张量权重的全局最优解。进而,基于张量空间的质数分解唯一性分析,理论证明一对满足互质阵元排布的稀疏均匀子面阵所对应的虚峰具有互不重叠特性,并提出张量波束功率的互质合成处理方法,以此构造具备精尖主瓣且虚峰抵消的张量波束功率图,从而实现多信源空间方位的精准估计。仿真结果验证了所提EMVS互质面阵张量波束成形算法的有效性。

摘要：相较于稀疏标量阵列和均匀多极化阵列,稀疏多极化阵列由于其可感知信号的极化状态、避免极化失配以及增加阵列自由度、减小互耦效应与降低硬件成本等优点,对其进行系统性研究具有重要的应用价值和理论指导意义。稀疏多极化阵列的设计较之于稀疏标量阵列的设计更加多样化,因其不仅与天线阵元位置有关,还与天线阵元极化种类和阵元指向等因素有关。该文首先对近年来该领域内相关研究进行归纳总结,从非均匀稀疏、均匀稀疏、混合均匀与非均匀稀疏3种稀疏方式出发,介绍和探究了主流稀疏多极化阵列结构优化方式,然后从基于深度学习的稀疏多极化阵列优化设计、稀疏多极化多输入多输出(MIMO)雷达、稀疏极化频率分集阵(PFDA)雷达和稀疏PFDA-MIMO雷达、稀疏多极化智能超表面以及稀疏多极化阵列在家居智能通信和工业物联网等复杂室内场景下的应用等方面对未来的发展方向进行了展望。