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提出了一种无需参数配对的近场源距离、方位联合估计算法。该算法通过对构造的阵列输出信号四阶累积量矩阵,进行一定的变换构造处理得到一个新的矩阵,利用其相应的特征值及特征向量估计出二维参数。与ESPRIT-Like方法相比,文中算法参数估计结果能自动配对,而无需再进行配对过程。计算机仿真结果证实了提出方法的有效性。 相似文献
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本文提出了一种可在单次回波内同时完成多目标方位、频率、距离(时延)三维参数联合估计的高分辨新方法,它借用ESPRIT方法的思路构造两个空间子阵,通过对其自相关矩阵和互相关矩阵的广义特征分解,用特征值估计多目标方位,用特征向量估计多目标回波的频率,再用估计得到的频率去修正包络时延向量进而得到目标时延估计.三维参数的配对由特征向量和特征值的对应关系自动完成.计算机仿真结果表明,该方法在较低的信噪比条件下可以实现三维参数的高分辨联合估计,而且无需额外的配对算法.作者还进行了多目标三维参数联合估计的消声水池实验,也取得了较好的结果,表明该方法对阵列误差有较好的稳健性,具有良好的工程应用前景. 相似文献
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该文提出了一种新的基于L型阵列双基地MIMO雷达多目标的4维角度和多普勒频率联合估计的算法,该算法根据DOA 矩阵法的思想构造矩阵,通过特征参数与待估参数之间的特定关系,推导出了目标2维DOA, 2维DOD及多普勒频率联合估计式,并得到闭式解。该算法无需谱峰搜索,只需一次特征值分解,且估计出的5维参数自动配对,与ESPRIT算法相比,计算复杂度降低,且性能非常接近,并能克服空间色噪声的影响,在发射信号非完全正交时仍旧适用。仿真结果验证了该算法的有效性。 相似文献
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提出了一种基于联合对角化的近场源频率、到达角(DOA)和距离的联合估计算法。首先利用二阶统计量构造白化矩阵,再基于白化后的接收数据构造一组高阶累积量矩阵,利用联合对角化方法来得到高阶累积量矩阵的对角结构信息以及对角化矩阵来分别估计阵列流形和信号源的频率,进而由阵列导向矢量结合对应的信号源频率联合估计信号源的到达方向和距离。与基于高阶累积量的类 ESPRIT方法相比,算法可以提高阵元利用率,具有更好的估计效果,同时不需要谱峰搜索且各参数自动配对,计算机仿真结果验证了该方法的有效性。 相似文献
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一种新的近场源三维参数联合估计算法 总被引:5,自引:0,他引:5
本文研究近场源距离、频率和到达角(DOA)三维参数的联合估计问题,并提出一种计算有效的新算法。该算法利用特征值及相应的特征矢量估计信号参数,不需要谱峰搜索且各参数自动配对。此外,新算法使用四阶累积量,因此适用于任意的加性高斯噪声环境。计算机仿真证实了所提算法的有效性。 相似文献