极化敏感阵列多参数联合估计算法研究的任务书.docx

极化敏感阵列多参数联合估计算法研究的任务书
任务书：极化敏感阵列多参数联合估计算法研究
一、任务背景
随着电子信息技术的不断发展，通信技术已经逐渐从简单的数字通信向信息通信、互联网和智能化通信方向发展。而无线通信是信息通信不可或缺的一环，其中，无线电信号无处不在，需要精确地检测和定位，以支持现代通信系统的发展。针对这一需求，极化敏感阵列（PolarizationSensitiveArrays）被广泛应用于信号检测、无线通信和雷达领域，具有优良的前景和广泛的应用场景。极化敏感阵列可以感知信号的偏振方向，且其性能受到传输信道、天线特性、杂散信号等多个参数的影响。因此，如何精确概括估计这些参数，成为极化敏感阵列研究中重要的问题。
二、任务目标
本任务旨在研究和探索极化敏感阵列多参数联合估计算法，包括但不限于以下目标：
1.建立极化敏感阵列信号模型以及传输信道模型，概括描述其参数特征和模型假设；
2.研究不同极化敏感阵列和信道下的多参数估计理论，包括参数测量方法的基本原理和相关算法；
3.分析并比较不同算法在测量精度、计算复杂度和稳定性上的差异和优劣；
4.在模拟和实验环境中测试并验证算法的可行性和实用性，探索算法在不同场景下的适应性和有效性。
三、任务内容
1.了解极化敏感阵列的信号特性和传输信道模型，总结极化敏感阵列多参数估计的主要挑战和算法需求。
2.调研目前极化敏感阵列多参数估计算法的研究现状和发展趋势，分析不同算法的优缺点。
3.基于极化敏感阵列的信号模型建立测量方法的数学模型，考虑不同传输信道和偏振信号的影响。
4.提出多参数估计的算法，并通过模拟数据和实验验证来评估算法的性能和有效性。
5.分析算法的计算复杂度和实际应用场景下的性能表现，进一步改进和优化算法。
6.总结研究成果，撰写论文并进行口头报告，发表高水平学术论文。
四、任务要求
1.熟练掌握极化敏感阵列的信号特性，熟悉传输信道模型和多参数估计的基本原理和算法。
2.熟练运用数学建模和仿真工具，分析并优化算法的性能。
3.能够独立进行实验研究，熟练掌握实验设备的使用和数据处理方法。
4.具有较强的团队合作能力和沟通协调能力，善于分享和吸收学术知识。
5.熟练使用英文文献阅读和写作工具，能够撰写高质量的学术论文和口头报告。
五、参考文献
1.Buczak,M.,&Ferrara,E.(2020).Polarization-sensitiveantennasforwirelesscommunications:Areview.ProgressinElectromagneticsResearch,166,31-47.
2.Choi,J.H.,&In,S.H.(2020).Arrayoptimizationformulti-polarizationapplications.Journalofelectromagneticengineeringandscience,20(1),48-54.
3.Pan,H.G.,&Tian,Z.G.(2018).Real-timeestimationforDOA,polarizationandfrequencybasedonquaternions.Journalofelectromagneticsandapplications,32(9),1174-1182.
4.Wu,N.,Liu,X.,&Li,J.(2018).Ajointestimationalgorithmforthecarrierfrequencyoffset,theI/Qimbalanceandthepolarizationrotationangleindirectconversionreceivers.JournalofCommunicationsandInformationNetworks,3(4),54-62.
5.Dai,Y.,&Hao,Z.(2019).AnimprovedalgorithmforEigenstructure-basedpolarizationDOAestimationviauniformconcentriccirculararrays.IEEEAccess,7,55098-55108.