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虚拟阵列测向性能分析 总被引:1,自引:0,他引:1
针对相干信号源测向以及模糊的实际问题,提出一种基于任意形状平面阵列的测向方法。经计算机仿真,证明该方法的有效性。 相似文献
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常见的超分辨算法,如MUSIC算法、Capon算法等,只能对非相关信号到达角进行估计,无法分辨两个相关回波信号。介绍的d-MUSIC算法解决了这个问题,文中给出了这种算法的适用范围和空间谱特性,提出增加泰勒展开阶数的方法来提高算法的测角精度。 相似文献
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针对有源干扰背景下信号源和干扰源的个数超过线阵的自由度而产生线阵饱和现象,提出一种将约束最小冗余线阵与干扰对消技术相结合的测向方法。通过将无源状态和有源状态下线阵输出数据的协方差矩阵进行对消运算去除有源干扰和噪声分量,并对约束最小冗余线阵的波达方向(DOA)估计算法进行改进,构造了新的协方差Toeplitz矩阵,有效抑制了由阵列非均匀性导致的伪峰,提高了阵列的DOA估计性能。仿真结果表明:该算法在低信噪比背景下具有抗有源干扰能力,扩展了阵列孔径,并具有较高的测向精度和鲁棒性。 相似文献
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在双基地MIMO雷达信号模型基础上,提出一种新的目标收发角和径向速度联合估计方法。该方法首先将三参数估计问题转化为非对称联合对角化问题,然后采用最小二乘循环算法对其求解,估计收发导向矩阵和速度矩阵,最后利用谱分析算法恢复收发角和径向速度。同时采用截断高阶奇异值分解(THOSVD)对数据进行压缩处理,减小运算量。该方法充分利用匹配滤波输出的所有信息,无需二维谱峰搜索,每次循环均可得到精确的闭式解。与基于并行因子(PARAFAC)分析的方法相比,该方法可获得更高的参数估计精度,且三参数自动配对。仿真表明了方法的有效性。 相似文献
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提出了一种基于Krylov子空间的宽带信号DOA(Direction of Arrival)快速估计方法。该方法首先对方向矩阵进行Jacobi—Anger展开来构造“聚焦”矩阵,然后通过多级维纳滤波(MSWF:Multi-Stage Weiner Filter)算法求得聚焦后的阵列协方差矩阵的Krylov子空间,因为在满足一定的条件下,Krylov子空间等价于阵列的信号子空间,所以可以求得信号的DOA。采用Jacobi-Anger展开式构造聚焦矩阵不需要进行角度的预估计,通过MSWF算法求Krylov子空间不需对观测数据的协方差矩阵进行特征值或奇异值分解,从而使得该方法运算量比常用的宽带空间谱估计方法要小。计算机仿真试验证实了方法的有效性。 相似文献
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