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《黑龙江大学自然科学学报》2017,(2)
为提高矢量传感器阵列的波达方向(DOA)估计精度和减少运算量,提出了基于矢量传感器阵列的实值化求根MUSIC算法。该算法计算量远远小于矢量传感器阵列的MUSIC算法和RootMUSIC算法。通过阵列信号的空间谱,选择合适的引导方位向量。对阵列协方差矩阵进行实值化重构与特征分解,构造蕴含信号源方位信息的多项式,再将阵列的DOA估计转化为多项式的求根问题。仿真实验与相同阵列孔径的声压传感器阵列的对比实验表明,该算法在低信噪比、小快拍数情况下具有更好的估计性能。通过湖试试验验证了该算法具有较强的工程实用性。 相似文献
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提出一种双基地MIMO雷达L型阵列下多维角度联合估计的新算法. 该算法利用匹配滤波器输出信号特点构造不同的代价函数,采用迭代最小二乘算法估计收发阵列流形矩阵,根据L 型阵列结构的特点和最小二乘法,从估计出的矩阵中计算目标的二维DOD(direction of departure)和二维DOA(direction of arrival). 该方法无需谱峰搜索,可实现参数的同时估计与配对. 与ESPRIT 算法相比,具有更高的估计精度,并接近于克拉美-罗下限,且在小快拍数下也能较好地工作. 仿真结果验证了该算法的有效性. 相似文献
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利用分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transform, FRFT)对线性调频(linear frequency modulation,LFM)信号的能量匹配聚焦特性来简化共形阵列的数据模型,根据子空间拟合原理提出一种信源DOA和极化参数的去耦联合估计方法. 直接进行DOA估计涉及求解难度较大的多维多峰参数搜索过程,于是通过重构噪声子空间
和流形矩阵建立了单峰的目标函数,然后用PSO算法估计信源方位角和俯仰角,在此基础上利用ESPRIT实现极化参数估计. 仿真实验表明,去耦参数估计方法能在保证算法性能的前提下简化问题复杂度,有效降低运算量. 相似文献
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针对非线性阵列,基于Khatri-Rao子空间概念提出一种新的无预估角宽带到达角(direction-of-arrive,DOA)估计方法. 从Khatri-Rao子空间虚拟阵列导向矢量出发,利用虚拟阵列所增加的维数,以流形分离技术构造与到达角无关的宽带聚焦矩阵,无需预估角且估计性能良好. 采用Root-MUSIC算法避免传统算法中的谱峰搜索过程,降低了计算量. 仿真结果表明,该方法与需要预估角的已有Khatri-Rao子空间宽带DOA估计方法FKR-RSS相比,具有相近的估计精度和目标分辨力. 在信号源数大于阵元数的情况下,其性能优于FKR-RSS. 相似文献
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面阵中降维Capon的二维DOA估计 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了面阵中基于降维Capon的二维波达方向(direction of arrival,DOA)估计算法.先求得接受信号的协方差矩阵,再对其变换式进行谱峰搜索估计出一个参数,进而通过最小二乘估计出第2个参数.采用一维全局搜索实现二维DOA的联合估计,可避免二维Capon算法由二维谱峰搜索带来的巨大计算量,从而大大降低了计算复杂度,且角度估计性能非常接近于二维Capon算法.该算法既可以实现二维角度的自动配对,又可以精确地估计出相同方位角(或仰角)的信源,其优越性均可在文中得到验证. 相似文献
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近场源的高阶特征参数估计是阵列信号处理的重要内容.通过对近场源高阶特征参量估计可以实现对波达方向(DOA)的频率估计、时延估计、运动目标的多普勒估计.传统的近场源特征估计算法采用单频特征估计方法,无法实现对信号各个参量的联合估计.该文提出一种基于灰色(1,1)模型的近场源高阶特征估计算法.构建近场源的参量估计数学模型,通过空间谱估计方法,实现对空间信息的获取,利用信号子空间和噪声子空间的正交性,通过改变灰色(1,1)数学模型来减少对高阶特征参量不平衡敏感性,实现高阶参量联合特征估计.仿真结果表明,采用该算法进行近场源的高阶特征参量估计,能较精确的估计出两个信源的方位角、距离和频率三维参数,在雷达、声纳、通信等信号与信息处理中展示了较好的应用价值. 相似文献
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引入非均匀时延构造虚拟阵列变换的变换矩阵,提出一种基于二次虚拟阵列变换的到达角估计方法. 该方法利用非均匀时延间隔的随机性,每一次快拍下都等效于随机改变虚拟阵元的阵元间隔,突破了空域采样定理的限制,解决了在使用较大阵元间距条件下到达角估计的模糊问题. 同时增大的阵元间距也提高了估计的精度和分辨力. 进一步的实验表明,该方法是可行的、有效的,且能改善小信噪比条件下的估计精度. 相似文献
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摘要: 在跟踪和数据中继卫星系统反向链路中,多路频分复用信号通过高功率放大器时存在严重的交调干扰,导致输出的各路阵元信号严重失真. 针对这一问题,该文通过幂级数模型分析高功率放大器调幅-调幅(AM-AM)变换对通道间幅度一致性的影响机理,建立幅度不一致性对波达方向(direction of arrival, DOA) 估计影响的数学模型,并进行计算机仿真. 理论分析和仿真结果表明:高功率放大器的AM-AM变换不会引起估计角度的偏移,但会导致空间角度范围内的谱峰值降低,同时使3 dB 谱宽变宽. 此外,AM-AM变换还会导致DOA估计性能恶化. 相似文献
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秩减估计器能在未知预期的阵列误差的条件下估计信源方位,并可避免迭代运算和局部收敛,但该类方法对阵列误差模型有一定要求,实际中未预期的模型误差会影响其角度分辨性能. 为此,该文分析了未预期模型误差影响下秩减估计器的角度分辨性能,给出了秩减估计空域谱关于未预期模型误差的二阶表示及其统计特性,并推导了三类角度分辨概率的计算公式. 针对用于均匀阵列互耦自校正、依赖方位的幅相误差自校正这两种秩减估计器进行数值实验,验证了理论推导的正确性. 相似文献
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提出一种基于孔径扩展的稀疏阵列MIMO雷达高精度收发角度估计算法. 采用收、发阵列均为稀疏线性分布式子阵的双基地MIMO雷达系统,通过非均匀阵列设计,利用Khatri-Rao乘积运算实现收发阵列中阵元间短基线和子阵间长基线的同时虚拟扩展. 对接收数据进行降冗余和数据平滑处理,利用双尺度酉ESPRIT算法解周期性模糊,得到无模糊的高精度收发角度估计. 与传统算法相比,所提出的算法在不增加天线数目和硬件复杂度的情况下可有效扩展MIMO雷达的阵列孔径,在实现多目标收发角度联合估计的同时获得更高的参数估计性能. 仿真结果验证了阵列虚拟扩展和算法方位估计的有效性. 相似文献
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应用ESPRIT算法能很好地提高逆合成孔径雷达(ISAR)的成像分辨率,但是传统的ESPRIT算法是一种一维估计方法,因此本文通过构造一个特殊阵元阵列,引入一种二维ESPRIT算法,并且使用了空间平滑技术,试验证明这种方法计算量低、分辨率高、估计方差小等优点。 相似文献
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传统的解相干方法主要有空间平滑和子空间拟合两类,但这些方法或者阵列利用率低或者计算复杂度高,因此寻求计算量小且阵列利用率高的解相干测向方法有重要意义. 该文基于前后向矢量重构理论,提出一种相干信源测向方法. 根据信号导向矢量矩阵与信号子空间张成同一空间,充分利用大特征值对应的特征向量,采用前后向矢量重构方法构造列满秩的数据矩阵,利用总体最小二乘¡旋转不变子空间算法进行波达方向估计. 该方法适用于独立信源和相干信源同时存在的情况,具有良好的实用性,且运算过程简单,计算量小. 理论分析和仿真结果表明了所提方法具有优良性能. 相似文献