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基于互素对称阵的近场源定位 总被引:1,自引:0,他引:1
针对近场源定位中存在的孔径损失问题,该文提出了一种新的近场源定位算法。该算法采用互素对称阵列,使得阵元间距不必限制于1/4信号波长。首先构造一个特殊的四阶累积量矩阵,进而采用MUSIC算法估计信源方位角,然后在每个估计方向上搜索距离。该算法将近场源2维定位问题转化为多次1维搜索,且参数自动配对。互素对称阵的使用有效地扩展了阵列孔径,提高了空间分辨概率和参数估计性能。计算机仿真验证了该算法的有效性。 相似文献
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本文针对非相干混合点信源和分布式信源,提出了一种基于对称均匀线阵的波达方向估计算法。该算法利用点信源和分布式信源协方差矩阵结构的不同,采用空间差分技术将两种信源分离。对于点信源,采用传统MUSIC算法估计其波达方向;对于分布式信源,利用信号子空间的旋转不变性来估计其波达方向。该算法不仅消除了点信源对分布式信源的影响,也无需估计分布参数,大大降低了计算复杂度。且采用2N+1个阵元的对称均匀线阵可估计出 2N 个混合信源,其中分布式信源最多为 N 个,有效减小了阵列的孔径损失。仿真结果表明该算法的性能优于广义特征值分解的算法。 相似文献
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针对3维信源定位中阵列结构过于复杂、算法复杂度过高、谱峰搜索范围过大的问题,该文提出一种基于互素线阵互素平移的稀疏面阵(CLACS-SPA)的3维降秩MUSIC算法(RARE-MUSIC)。所提CLACS-SPA拥有中心对称的互素稀疏面阵结构,相较于同口径均匀面阵结构减少了大量的阵元,降低了阵列的结构复杂度;以CLACS-SPA为基础的3维RARE-MUSIC算法利用泰勒公式将接收信号中的方向信息与距离信息进行分离估计,从而将3维谱峰搜索转化为方位角俯仰角的2维搜索和距离项的1维搜索,降低了定位算法的计算复杂度。仿真分析表明:在口径与定位算法相同条件下,与均匀面阵结构相比,所提结构的计算复杂度降低了1~2个数量级;在相同口径与CLACS-SPA结构下,与经典3维MUSIC算法相比,所提算法的复杂度降低了2~3个数量级;在相同口径和阵元数量条件下,与经典3维MUSIC算法相比,所提算法不仅降低了计算复杂度,而且提升了方位角与俯仰角的测量精度。 相似文献
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针对3维信源定位中阵列结构过于复杂、算法复杂度过高、谱峰搜索范围过大的问题,该文提出一种基于互素线阵互素平移的稀疏面阵(CLACS-SPA)的3维降秩MUSIC算法(RARE-MUSIC).所提CLACS-SPA拥有中心对称的互素稀疏面阵结构,相较于同口径均匀面阵结构减少了大量的阵元,降低了阵列的结构复杂度;以CLACS-SPA为基础的3维RARE-MUSIC算法利用泰勒公式将接收信号中的方向信息与距离信息进行分离估计,从而将3维谱峰搜索转化为方位角俯仰角的2维搜索和距离项的1维搜索,降低了定位算法的计算复杂度.仿真分析表明:在口径与定位算法相同条件下,与均匀面阵结构相比,所提结构的计算复杂度降低了1~2个数量级;在相同口径与CLACS-SPA结构下,与经典3维MUSIC算法相比,所提算法的复杂度降低了2~3个数量级;在相同口径和阵元数量条件下,与经典3维MUSIC算法相比,所提算法不仅降低了计算复杂度,而且提升了方位角与俯仰角的测量精度. 相似文献
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现有信源定位方法大多假定信源是远场源或近场源,而实际定位系统中往往存在远场源和近场源共存的情况。为实现远、近场源分离及高精度信源定位,本文在稀疏信号重构理论框架下提出了一种新的远近场混合源定位算法。该算法利用阵列协方差矩阵反对角线元素和重加权l1范数惩罚获得所有信源的到达角(Direction Of Arrival, DOA)估计。在DOA估计的基础上,根据远场与近场源距离参数位于不同区间的特点利用一维搜索实现远、近场源分离以及近场源距离参数的估计。从理论角度分析了重加权l1范数惩罚算法的重构性能。本文所提算法不仅同时适用于高斯和非高斯信号,而且无需多维搜索和参数配对,也无需信源数的先验信息,同时还可以获得较好的定位精度。计算机仿真结果验证了所提算法的有效性。 相似文献
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在分析不相关分布式信源(Incoherently Distributed Source, IDS)信号模型的基础上,该文给出一种基于稀疏表示的IDS参数估计方法。该方法利用IDS协方差矩阵的Toeplitz性质,结合IDS协方差矩阵的两点近似及Jacobi-Anger级数展开模型,分别采用两个1维稀疏表示问题对IDS的角度扩展及中心入射角度进行估计。同现有算法相比,该文方法不需要进行2维搜索,计算量较小。仿真结果表明,该文算法在低信噪比及小快拍情况下具有良好的参数估计性能。 相似文献
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