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传统的空间谱估计测向模型中没有考虑来波极化这一维度的信息,将其用于极化敏感阵列进行测向时会导致测向的灵敏度和精度下降。为此,对传统的空间谱估计测向模型进行了修正,加入对来波极化信息的考虑,提出一种极化敏感阵列的空间谱估计测向技术,并对该技术的可行性进行了研究。给出极化敏感阵列的空间谱估计测向模型,在此基础上,采用M USIC算法进行测向,并对影响测向精度的因素进行仿真。仿真结果表明,提出的极化敏感阵列空间谱估计测向技术可以实现极化敏感阵列的测向,所得结果对极化敏感阵列的测向问题具有重要意义。 相似文献
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基于微小卫星的侦察与无源定位技术是目前各国广泛研究的问题之一。为了克服有效载荷的限制,寻求适于星载的接收阵列形式,文中针对两种非均匀间距L型稀布阵,采用二维MUSIC算法分析了阵列对地面辐射源的测向性能,并与等间距及同孔径的均匀L阵进行了比较,利用Matlab编程,给出了仿真结果。理论分析和仿真结果表明,本文考虑的非均匀间距阵稀布L阵能够实现对地面辐射源的高精度测向,测向性能明显优于同孔径(等间距)阵。 相似文献
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为了提高电子对抗无源侦察系统的测向、定位以及成像性能,针对宽带LFM信号提出一种基于延迟相乘去斜的波束形成方法。该方法巧妙地利用LFM信号频率调制样式的特点,通过时域延迟相乘预处理,将LFM信号的阵列输出数据转化为具有窄带阵列结构的相位延迟形式,最后利用窄带波束形成方法形成波束。新方法只适用于LFM信号,针对性很强,极大地减小了系统设计的复杂度。由计算机仿真实验分析可知,该方法较传统的方法有较好的稳健性,突破传统阵列间距的限制,提高了系统性能,在高分辨测向与成像领域中具有很好的应用前景。 相似文献
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基于极化敏感阵列的高效DOA与极化参数联合估计算法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种基于极化敏感阵列的二维波达方向(DOA)和极化参数联合估计算法.首先建立入射信号模型,然后利用重构的x轴、y轴、z轴阵列导向矢量之间的关系计算出入射信号的DOA和极化参数的无模糊粗估计值;同时根据重构阵列导向矢量内在的旋转不变结构估计出x轴和y轴空间相移因子,得到入射信号的高精度无模糊DOA估计.最后利用粗估计精估计相结合的方式进行解模糊,进而完成DOA估计.算法允许阵元间距大于入射信号的半波长,扩展了有效阵列孔径,提高了算法的测向精度.此外,算法避免了复杂的四维谱峰搜索,具有较低的运算复杂度.仿真实验结果验证了算法的有效性和良好的估计性能. 相似文献
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为提高宽带干涉仪测向圆阵性能,首次提出了利用套筒天线代替常规加载宽带偶极子作为测向阵列单元.利用Fourier变换结合矩量法分析了套筒天线组成的测向圆阵的电磁特性,并利用HFSS软件对部分仿真结果进行了验证.在得出阵列电磁特性的基础上再运用基于空间距离的相关数据处理方法统计分析了测向圆阵性能.研究结果表明,相对于常规测向圆阵,由于套筒天线构成的测向圆阵增益高、消除了广义谐振现象,使测向圆阵的灵敏度、测向精度均得到较大提高.相应地模糊度减小、稳健性能增强. 相似文献
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提出了一种基于时频子空间的到达角 (DOA)估计新方法。传统的子空间测向方法由于本身固有的原因 ,存在三个缺陷 :无法分辨到达角相近甚至重合的信号 ;信号个数必须小于阵元个数 ;对多个不同中心频率的窄带信号测角时 ,必须进行频域搜索。把时频分析用于阵列信号处理 ,利用信号的时频脊点构造空域时频分布矩阵 (STFD) ,以代替传统的阵列相关矩阵 ,同时可以确定信号的导向矢量。通过对STFD矩阵进行特征分解来估计出信号子空间和噪声子空间 ,从而估计出信号的到达角。克服了传统子空间测向方法的缺陷 ,提高了测向能力。最后对非平稳信号进行了仿真 ,证实了时频子空间测向的优越性。 相似文献
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针对雷达回波信号波达方向估计精度差和时频分析方法运算量大的问题,以极化敏感阵列为模型,结合时频分析方法,充分利用回波信号的空域、时频域和极化域信息,对雷达回波信号进行更准确的估计,并简化其计算量。分析基于空间极化时频分布的多重信号分类(MUSIC)和旋转不变子空间(ESPRIT)算法,并结合两者的优缺点提出了一种改进算法。改进算法用极化时频ESPRIT算法对来波信号确定大致的方位角,以每个方位角为中心确定一个小角度范围,在此范围内用MUSIC算法进行谱峰搜索,得到较准确的波达方向(DOA)估计值,在确保DOA估计精度的基础上节省大部分运算时间。仿真试验验证了该改进算法的有效性。 相似文献
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提出了一种新的运动目标全极化一维成像方法,该方法利用解线性调频处理的小场景回波成像特性,使用小于发射脉冲宽度的时间延迟来实现不同极化通道之间的隔离,既能克服瞬时极化测量体制受发射波形特性限制的缺点,又能抑制传统分时极化测量体制长时间间隔导致的目标极化特性去相关效应.建立了运动目标的回波模型,分析了各相位因子的性质,针对不同的相位因子特性提出了相应的补偿方法:首先利用目标互易性原理对不同极化通道之间的相位差进行补偿,然后根据最小熵值准则实现对时延一次项和高次项精确补偿.仿真结果表明本文方法的有效性. 相似文献
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提出一种基于空时扩展虚拟传感器阵列的未知噪声环境下方位、俯仰、多普勒频移和相对时延四维参数联合估计新算法。未知噪声背景下的UN-MUSIC、UN-CLE等算法不易于完成多参数联合估计任务,而UN-ESPRIT算法又需要信号具有空、时域子空间旋转不变特性,对阵列结构要求严格。文中通过对原始数据的时延补偿等处理,利用虚拟数据阵的时移旋转不变特性,经由构建空时扩展波达方向矩阵同时获得诸参数的联合估计。虚拟传感器阵列的理论孔径为物理阵列的数倍,具有在低信噪比、未知分布噪声环境下更强的适应能力;且算法对于物理阵列阵元分布无特殊要求,具有很好的理论和实用价值。理论分析以及计算机仿真都证明了算法的有效性。 相似文献