空间 - 极化偏差下鲁棒极化敏感阵列重构方法

《Journal of Systems Engineering and Electronics》：Robust polarization-sensitive array reconfiguration for adaptive anti-interference against steering vector mismatch

　　摘要：阵列重构在降低应用于抗干扰的极化敏感阵列（PSA）的复杂度和设计成本方面非常有效。然而，PSA重构依赖于入射信号到达方向（DOA）和极化特性的先验信息，而这些信息在实际应用中经常出现不可预见的误差。这些偏差会导致导向矢量（SV）失配，从而影响PSA重构和自适应处理，使得无法获得具有最大抗干扰性能的最优重构PSA。本文提出了一种鲁棒的PSA重构方法，以解决在由空间-极化偏差引起的SV失配场景下可重构PSA抗干扰性能下降的问题。首先，定义了一个极化空间失配系数（PSMC），用于分析阵列配置对SV偏差的敏感性，并建立PSMC与最优信干噪比（SINR）之间的关系。其次，定义了一个包含DOA误差和极化参数误差的不确定性集合。针对由于SV失配导致SINR最大退化的场景，构建了一个PSA重构问题模型以最大化SINR。提出了一种序列凸规划（SCP）算法，用于在SV失配条件下求解具有高SINR的重构PSA。数值仿真验证了所提方法的正确性和有效性。