阵列天线通道不一致性校正的辅加阵元法

MUSIC算法是一种基于特征值分解的超分辨DOA估计算法,在理想阵列条件下,其估计性能良好,但当信号模型与实际信号环境不匹配,即存在系统误差时,MUSIC算法的估计性能会严重下降,甚至失效。针对模型中普遍存在的通道不一致性误差,本文首先分析了此类误差对测向性能的影响,并提出了一种通道误差校正的简易算法,该方法通过对来自辅加阵元信号的数据信息进行处理,获取通道不一致性误差的估计,通过误差补偿有效地抑制了通道不一致性的影响,提高了DOA估计的性能。给出了应用该方法的具体步骤,计算机仿真结果证明了该算法的有效性。     

一种基于MUSIC算法的二次搜索解模糊方法

在基于阵列天线的DOA估计中,研究者采用了多种手段和方法用来提高测角精度,而往往测角精度越高,角度模糊越严重。针对测角精度和角度模糊是相互矛盾的问题,提出了一种基于MUSIC算法的二次搜索的解模糊方法。首先用MUSIC算法粗搜索出目标信号的低精度来向,然后根据阵列设置推导出第二次搜索的角度范围,最后在新的角度搜索范围内进行小步长的角度搜索,得到目标信号的高精度来向。计算机仿真结果表明,本方法可以更快速、准确地实现高精度无模糊测向。     

基于协方差矩阵对角加载的信源数估计方法

针对基于信息论准则的信源数估计方法在白噪声背景下具有良好的估计性能,但在色噪声背景下,利用信息论准则进行信源数估计时,会得到真实信源数目过估计的问题。为了将信息论准则推广应用到色噪声背景下,提出了一种改善色噪声背景下噪声特征值发散的特征值校正算法,首先采用对角加载技术平滑色噪声背景下的噪声特征值,然后对平滑后的特征值利用信息论准则估计信源数。仿真结果证明了该算法的有效性。     

相干源诱偏下比相被动雷达导引头测角性能分析

从比相单脉冲测向体制出发,推导出比相体制PRS跟踪相干两点源的数学模型,对两点源诱偏下被动雷达导引头的测角性能进行了分析,指出比相体制导引头无法分辨雷达和相干源诱饵,PRS将跟踪雷达和诱饵的合成相位中心,跟踪角度不固定且不断变化。仿真结果和实测数据均验证了结论的正确性。