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设计了一种准二维天线阵列。这种阵列可划分为2个平移子阵,利用这两个子阵的信息,构成混合波达方向矩阵。通过对混合波达方向矩阵进行特征分解,实现二维波达方向估计。这种方法不仅具备波达方向矩阵法的所有优点,同时解决了β角兼并信号的分辨问题,阵列的孔径损失较小。 相似文献
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基于信号空间时频分布的到达角(DOA)估计算法利用Cohen类分布构造时频分布矩阵代替传统的阵列协方差矩阵,既适用于平稳信号的场合又适用于时变、非平稳信号的情形。如何在时频分布矩阵中选择合适的时频点是此类算法的关键。分析了信号项选择和联合对角化的原理,并通过无约束最优化方法在时频平面上寻找单信号项的时频点,通过时频MUSIC方法对线性调频信号进行DOA估计,仿真结果证实了该方法的有效性。 相似文献
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为解决水下小尺度运动阵列对目标定位的孔径和样本不足问题,采用合成孔径方法实现孔径的扩展。通过分析相干信源情况下不同阵元数与样本数之比时样本协方差矩阵的谱分离特性,提出采用小快拍的主特征空间目标波达方向估计方法。研究结果表明:仿真实验中,阵元数与样本数之比为5时,该方法依然可以正确分辨4个目标;水池试验中,阵元数与样本数之比为4.8时,该方法同样可以准确分辨3个相邻目标。该方法不需要先验信息如信源个数等,解决了小尺度运动阵列在实际应用时所暴露的孔径和样本方面的固有局限,可满足实际应用需求。 相似文献
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针对未知互耦条件下的波达方向(DOA)估计问题,提出了一种未知互耦条件下基于实值稀疏表示的加权子空间DOA估计算法。新算法利用一个特定的酉变换矩阵,将一个复杂的复值优化问题转化为一个实值优化问题,从而有效地将原问题的计算复杂度减少4倍以上。此外,为了进一步提高稀疏表示的估计算法估计精度,在原有l1 范数优化模型基础上引入一个能使得DOA估计方差取得最小值的最优子空间加权矩阵。仿真实验表明,在低信噪比情况下,新算法能进一步提高稀疏表示的估计算法抗噪能力,获得更好的估计精度。 相似文献
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为了解决L型均匀阵列波达方向(DOA)估计分辨率较低、估计信源数受限于阵元数、估计精度易受信噪比影响等问题,提出一种基于互协方差的L型嵌套阵列二维DOA估计算法。利用不同子阵间互协方差矩阵产生较长无冗余阵元的虚拟阵列,消除噪声干扰;利用虚拟阵列及其共轭矩阵构建等效协方差矩阵,实现虚拟阵列信号的解相干;采用旋转不变子空间技术对等效协方差矩阵进行处理,得到目标的角度信息;基于虚拟阵列等效信源的唯一性进行空间信源的角度匹配。对所提算法的DOA估计有效性进行仿真验证,结果表明,在阵元数相同情况下,该算法与L型均匀阵列相比在低信噪比环境下拥有更高的估计精度,能够辨识更多的空间信源。 相似文献
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针对利用智能学习方法进行多信号源二维方向估计模型难以构建的难题,提出了一种有效的降维构建方法。该方法首先对构造的DOA矩阵进行特征分解,获取各个信号源对应的、包含两个方向信息的特征值和特征向量,分别以这两个量(统称为联合方向特征)作为输入特征,以单信号样本来训练两个RBF神经网络模型,然后利用训练好的模型分别对分离出来的各个信号对应的特征值和特征向量进行映射估计来得到两个空间角。仿真结果表明:该方法达到了对多信号源二维来波方向进行降维估计的目的,且具备较高的估计精度。 相似文献
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在分布式目标方位估计中,若不同的分布源相干,则一般的分布式目标方位估计算法很难将其区分,另外,要进行准确的方位估计,一般的估计算法往往要求较高的信噪比.文中提出了一种对现有的谱峰搜索算法进行改进的方法,实验证明,改进后的算法可以解决相干源的方位估计问题并可在较低信噪比下进行方位估计. 相似文献
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针对时间反转MIMO雷达多重信号分类算法计算量庞大的问题,提出一种基于降维子空间旋转变换技术的多目标波达角估计算法。首先,通过采用降维思想对TR MIMO回波信号进行降维处理,来减少计算量; 然后,为构造旋转变换矩阵,对噪声子空间按行分块并取其逆矩阵; 最后,利用该逆矩阵对噪声子空间矩阵旋转变换,得到低维子空间矩阵,对比导向矢量构造谱函数估计目标的角度信息。相对于传统的MUSIC算法,该算法降低了噪声子空间的维度,大大降低了计算量,而且具有更高的目标分辨率。 相似文献
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