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为了提高扇扫成像系统的方位分辨率,设计了一种具有高方位分辨率的多输入多输出(MIMO)阵列。首先,建立了同时适用于窄带和宽带信号的MIMO阵列与虚拟阵列之间的等效模型。在分析匹配滤波输出成分的基础上,证明了当发射信号具有良好相关特性时,MIMO阵列的匹配滤波输出可等效为单输入多输出(SIMO)阵列上经过脉冲压缩后的回波。接着,根据这一等效关系,获得了与MIMO阵列等效的虚拟阵列中虚拟发射阵元与虚拟接收阵元坐标解析解。最后,在约束阵列物理尺寸为固定值的前提下,利用该解析解设计出一种由2个发射阵元和一条接收均匀线阵列(ULA)组成的MIMO阵列。理论推导和仿真结果表明:所设计的MIMO阵列可以在恒定的物理尺寸和虚拟阵列为均匀直线阵的前提下,获得优于其他MIMO阵列和SIMO阵列的方位分辨率。 相似文献
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MIMO阵列是近年来信号处理领域提出的一种新体制阵列技术,可有效避免常规阵列中的相干源问题。为解决多载波造成的方位模糊,提出了一种基于聚焦变换的MIMO阵列目标方位估计方法。该方法将MIMO阵列接收信号分解为多个频率分量的信号,并通过聚焦算法将多个频率信号聚焦到同一信号子空间,然后对聚焦后的信号进行方位估计。仿真结果表明:与直接对MIMO阵列接收信号进行方位估计相比,该方法利用了MIMO阵列的回波不相干性和宽带信号能量,具有更好的分辨能力和更高的方位估计精度。 相似文献
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角闪烁误差是导引头寻的制导的主要误差来源,基于高分辨力雷达的单脉冲测角算法可有效改善角闪烁现象。现有的研究大多基于幅度加权的思想,利用距离单元的幅度信息进行加权平滑处理。本文在现有高分辨测角算法的基础上,结合高分辨一维距离像的位置信息,提出了一种新的角度信息处理方法。该算法充分利用了距离像有效单元的目标信息,提高了角度测量精度。仿真实验表明该算法对角闪烁有较好的抑制作用。 相似文献
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对信号非圆特性的有效利用能显著改善子空间类阵列测向方法的性能,但难以弥补此类方法在低信噪比(SNR)、小样本等信号环境适应能力方面的局限。本文引入贝叶斯稀疏学习(SBL)技术以解决非圆信号的波达方向(DOA)估计问题,在结合信号非圆特性的同时对入射信号的空域稀疏性加以利用,通过将非圆信号阵列输出协方差矩阵和共轭协方差矩阵在预先定义的空域字典集上进行稀疏重构,得到入射信号的空间谱重构结果,并依据其谱峰位置估计各信号的方向。该方法对独立和相关信号都具有较好的适应能力,仿真结果验证了该方法在信号环境适应能力和相关信号测向精度等方面的优势。 相似文献
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用高分辨透射电子显微术及高分辨图像处理技术对低膨胀高温合金Incoloy907晶界相作了分析研究,经图像处理后,清晰再现了907合金各种晶界相的高分辨像。晶界。相与基体结合紧密,界面平直、干净,无中间相析出;晶界正交相和三斜相与基体之间结合紧密,但发现有纳米大小的微小相存在。 相似文献
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论述了高分辨测向的MUSIC算法、空间平滑法、修正空间平滑法和MD算法的基本原理,通过仿真实验,比较了在相干信号源条件下各算法测向精度的性能优劣. 相似文献
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以往的速度匹配方法通常水平失准角估计精度很高,对准时间快而方位失准角估计不理想,为了克服这个问题,本文推导了一种新的方位估计方法。首先由新的速度匹配方法估计出两个水平失准角,然后把这两个失准角信息当做已知量,计算出了方位失准角。并且根据理论推导进行了仿真,结果表明,该方法估计方位失准角精度高,有很好的实用性。 相似文献
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雷达距离高分辨特性,即目标的一维高分辨距离像特性,能够体现目标的形状及结构信息,且易获取,有利于对目标进行准确识别,这已成为目前雷达目标识别领域的一个重要研究方向。开展目标一维高分辨特性研究的一个重要基础是测量,因而通过测量目标的一维高分辨距离像并分析目标特性,对目标识别具有重大理论意义与实际应用价值。基于此,文章利用实验室现有全相参新体制雷达导引头目标测量平台,对海面舰船目标的距离高分辨特性进行了初步实测,获取了海面舰船的米级高分辨距离像,为今后深入开展海面舰船目标识别研究奠定了坚实基础。 相似文献
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研究了稀疏阵列下二维波达方向(DOA)的估计问题,提出一种基于不动点迭代的空间谱估计(FPC-MUSIC)算法。首先建立基于矩阵填充的DOA估计信号模型,并验证该信号模型满足零空间性质(NSP),其次通过不动点迭代算法将稀疏阵列信号恢复为完整信号,最后利用恢复信号估计二维DOA。该算法可在稀疏阵列下大幅度降低谱估计平均副瓣,在大幅度降低阵元数的同时具有较高的估计精度。计算机仿真表明:FPC-MUSIC算法可在稀疏阵列下准确估计二维DOA,验证了该算法的有效性和优越性。 相似文献
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子空间投影DOA估计算法分析及合成空间谱 总被引:1,自引:0,他引:1
针对子空间投影波达方向(DOA)估计方法在非理想条件下性能下降的问题,提出利用加权信号子空间投影和噪声子空间投影获得合成空间谱的DOA估计方法。从不同空间投影矩阵的角度对多种基于特征分解的子空间投影DOA估计方法进行归类分析,在分析的基础上通过对信号子空间投影采用主特征值倒数加权,并与常规噪声子空间投影进行空间谱合成对多目标进行分辨。合成空间谱在低信噪比、小快拍数和非等强多目标条件下具有优良的目标分辨能力和稳健性。理论和统计性能分析表明其性能优于多重信号分类(MUSIC)和信号子空间模变MUSIC(SSMUSIC)方法,有较高的工程应用价值。 相似文献
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利用宽带阵列接收信号的空域稀疏性,将宽带信号的波达方向(DOA)估计转化为一个稀疏信号重构的问题,提出了一种新的宽带信号DOA估计算法。该算法将宽带信号分解为多个子带信号,联合利用多个子带信号的空域稀疏性进行重构。它是对用于稀疏重构的标准的稀疏贝叶斯学习算法的推广,可适用于多冗余字典的信号模型。另外,通过对多快拍的阵列接收信号进行奇异值分解(SVD),提取信号子空间作为算法的输入数据,可以在有效减少运算复杂度的同时,提高对噪声的稳健性。与传统的宽带阵列DOA估计方法相比,该算法能够用于低信噪比、快拍有限和信源相关性较高的场合,同时算法的性能对信源个数的估计值不太敏感。仿真实验表明,该算法相对现有的基于子空间类的方法,具有更好的DOA估计性能。 相似文献
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阵列天线互耦对导向矢量的扰动以及信号相干性对数据协方差矩阵造成的秩损,使得基于子空间正交性原理的超分辨波达方向估计(Direction-of-Arrival,DOA)算法性能恶化,甚至失效。针对这一问题,提出一种在相干与非相干信号混合状态下无需阵列互耦补偿的特征矢量平滑DOA估计算法。该算法对部分阵元接收数据的协方差矩阵特征分解,将得到的特征矢量平滑处理后构造等效协方差矩阵,抑制阵列互耦影响的同时完成混合信号DOA估计。在阵列互耦和信号相干性均未知的条件下,正确估计了信号DOA,无需互耦参数估计或补偿。计算机仿真结果验证了算法的有效性。 相似文献
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