优化的电磁矢量传感器阵列参数估计：信息减冗与高效算法

云计算在现代信息技术中扮演着重要角色，尤其是在高级传感器阵列的应用中。本文主要探讨的是如何利用云计算优化处理基于矢量传感器阵列的高分辨率参数估计问题。传统的标量传感器阵列在信号参数估计中受限于获取的信息不足，仅能利用到达相邻阵元的波程差导致的相位延迟，而无法利用完整的电磁波六个分量，特别是极化信息。相比之下，电磁矢量传感器阵列因其能够获取包括极化在内的全方位信息，表现出更强的信号检测、空域分辨率和抗干扰性能。 首先，文章关注单个电磁矢量传感器在信号参数估计中的挑战，特别是信息冗余和分量间的相互耦合问题。通过简化到只有两个电偶极子的结构和采用分量不共点配置的分离式设计，文章提出了一种高分辨率的参数估计方法。这种方法在已知部分信号参数的情况下，如信号的DOA（方向-of-arrival）已知，仅需估计极化参数，可以有效利用两个场分量而非完整的六分量结构，降低了系统复杂性和硬件成本。 其次，文章指出当前处理矢量传感器阵列数据时，传统的将所有分量串联的方法忽视了它们之间的正交性，导致联合谱估计性能受限。引入四元数这一数学工具，它扩展了复数的空间维度，增强了信号表示的正交性，有利于更好地处理多维矢量传感器阵列的数据。基于四元数，文章提出了使用MUSIC算法和ESPRIT算法对二分量电磁矢量传感器阵列的极化-空域联合谱进行估计，并结合空间平滑技术，使得在相同的快拍数和信干噪比下，基于四元数的参数估计方法具有更高的分辨率，这在云计算环境下尤其有价值，因为它能高效地处理和分析大规模数据，提高了整体的信号处理性能和效率。 综上，本文的核心知识点包括：1) 电磁矢量传感器的优势及其在参数估计中的应用；2) 针对单电磁矢量传感器的优化设计，包括简化结构和分量独立处理；3) 四元数在处理矢量传感器阵列数据中的优势，以及如何通过基于四元数的MUSIC和ESPRIT算法提升参数估计精度；4) 云计算在高效处理大量矢量传感器阵列数据中的潜在作用。这些研究成果对于提升矢量传感器阵列在信号处理领域的效能具有重要意义。