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多子阵互耦条件下的一维波达方向估计及互耦自校正 总被引:1,自引:0,他引:1
该文研究多子阵(multiple subarrays)阵元互耦条件下的波达方向(DOA)估计,假设阵列由多个位置已知的均匀线阵(ULA)组成,但线阵阵元间存在互耦效应。利用均匀线阵互耦矩阵的带状、对称Toeplitz性及多子阵互耦矩阵的块状对角特性,提出了一种解耦合波达方向估计及互耦自校正算法。该算法在未知阵元互耦参数的情况下,可准确估计出信源的波达方向。另外,算法在精确估计波达方向的同时,还可准确估计出阵元间的互耦系数,实现多子阵的互耦自校正。算法的波达方向估计只需一维谱峰搜索,避免了通常多参数联合估计的多维非线性搜索及迭代运算,可明显减小算法运算量。文中讨论了算法参数可辨识性的必要条件,并分析计算了多参数联合估计的克拉美-罗界(CRB)。理论分析及蒙特卡罗仿真结果表明,该算法具有计算量小、DOA估计分辨力高、互耦校正效果好等优点。 相似文献
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互耦条件下均匀线阵DOA盲估计 总被引:6,自引:1,他引:5
阵元间存在互耦时,经典的波达角(DOA)估计算法性能急剧下降甚至失效。针对互耦条件下均匀线阵DOA估计问题,该文提出一种基于盲源分离的DOA盲估计算法。首先,利用源信号的统计特性,由盲源分离方法估计广义阵列流形矩阵;然后,利用均匀线阵互耦矩阵带状、Toeplitz矩阵的特点,将DOA估计问题转化为多个可分离非线性最小二乘问题,由多个1维频域搜索得到DOA的估计。该算法无需高维搜索或多维迭代,对互耦自由度要求更低,互耦自由度未知时仍旧适用,稳健度高。数值仿真验证了该文算法的有效性。 相似文献
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针对多子阵互耦影响下的非圆信号波达方向(Direction-Of-Arrival,DOA)估计问题,给出了一种针对最大非圆率信号的互耦自校正算法.该算法利用均匀线阵互耦矩阵的带状、对称Toeplitz性和多子阵互耦矩阵的块状对角特性,能够与传统的互耦秩减估计器一样避免多维搜索和迭代运算.并且通过结合信号的非圆特性来扩展数据模型,使得其估计精度较传统的互耦秩减估计算法有明显提升,可分辨信源数也有所增加.对该算法的理论性能进行研究,分析了其对未知参数的可辨识性必要条件,并基于最大非圆率信号模型给出了相应的克拉美罗界(Cramér-Rao Bound,CRB).仿真结果表明,该算法较传统的互耦秩减估计算法在低信噪比、小快拍数下有更强的鲁棒性. 相似文献
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该文在与波达方向(DOA)有关的阵元间互耦条件下,提出了一种新的自校准DOA估计方法,并给出了参数可辨识性的一个必要条件。该方法利用一维DOA搜索,无需估计互耦参数,避免了多维参数搜索和迭代过程。仿真实验结果表明,阵元间互耦参数和DOA估计存在模糊性。在其间存在互耦的阵元个数已知的条件下,可以得到正确的DOA估计结果。 相似文献
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在高斯噪声背景下,针对互耦条件下的均匀线阵(Uniform Linear Array, ULA),该文提出了一种联合多用户波达方向(Direction Of Arrival, DOA)估计与互耦误差自校正算法。该算法首先利用特征矩阵联合相似对角化(Joint Approximative Diagonalization of Eigen matrix, JADE)方法估计出各用户广义空间特征矢量,然后定义了一个将各用户广义空间特征矢量转换为只与部分阵元相关的转换矩阵,进而在斜投影及前后向空间平滑的基础上,实现了多用户相干信源DOA估计,最后以多用户相干信源DOA及广义空间特征矢量估计值为基础,给出一种互耦自校正方法。仿真结果表明:该算法具有较高的DOA估计精度及DOA估计成功率,而且对高斯白噪声/色噪声背景,阵列互耦误差已知/未知情形,均具有普适性。 相似文献
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当阵列天线存在互耦效应时,传统多重信号分类(MUltiple SIgnal Classification, MUSIC)算法的测向性能急剧下降。为了有效估计阵列互耦矩阵(MCM)与入射信号的波达方向(Direction Of Arrival, DOA),该文提出一种阵列互耦矩阵与波达方向的级联估计方法。利用互耦矩阵的结构特点,变换阵列流形,实现对互耦矩阵与DOA的解耦合。求解线性约束下的二次优化问题,利用谱峰搜索,得到阵列互耦矩阵和入射信号DOA,完成互耦误差自校正。通过计算机仿真验证了该文方法估计性能的有效性和优越性。 相似文献
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针对L型阵,提出了一种互耦自校正算法(SAL: self-calibration algorithm for L-shaped array)。该算法利用L型阵列特殊的互耦特性,实现了对信源信息(DOA)和阵列互耦系数的解耦合,从而无需任何校正源就可以实现两类参数的估计。与基于循环迭代最小化技术的传统自校正算法相比,该算法先通过搜索谱峰估计信源信息(DOA),再估计互耦系数,从而避免了多维搜索带来的庞大运算量和迭代中的全局收敛性问题。仿真结果表明本文提出的自校正算法具有精度高、计算量小的特点。 相似文献
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一种利用互耦矩阵稀疏性的阵列误差有源校正改进算法 总被引:1,自引:0,他引:1
重点研究了波达方向估计中由阵元互耦、幅相误差以及阵元位置误差的综合影响引起的阵列误差校正问题,其主要方法是通过矩阵特征分解得到一组校正源的方向矢量来估计阵列误差.文中给出了一种改进的参数估计算法,该算法充分利用了互耦矩阵的稀疏性,并通过交替迭代的方法实现了阵列误差矩阵和阵元位置误差的优化校正.计算机仿真结果表明文中的改进算法提高了参数估计精度. 相似文献
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理想条件下,均匀线阵的互耦矩阵可用一带状、对称Toeplitz矩阵进行建模。然而实测数据表明,均匀线阵的互耦矩阵具有对称性,但不具有Toeplitz性,此时仍按理想情况建模,会导致DOA估计不准甚至完全失效。基于RBF神经网络,提出了互耦矩阵非Toeplitz条件下的DOA估计方法。算法利用了信号协方差矩阵的对称性和对角线元素不含信号DOA信息的特点,取协方差矩阵的上三角的元素作为网络输入,不仅减少了网络的输入数,同时还提高了与阵列法线夹角60°外的DOA估计精度。实验仿真结果验证了算法的有效性。 相似文献
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紧凑均匀圆阵(UCA)的强电磁互耦效应严重影响波束赋形(BF)和波达方向(DoA)估计的性能,本文利用UCA的特殊圆对称性,提出了一种稳健高效的互耦参数校正方法.该方法只需要单个信源和单次校正实验,并且信源方向并不需要事先精确校准.首先互耦矩阵在离散傅里叶空间被转化为具有中心对称的一个参矢量,随后在一个有限的先验二维空间角域内进行搜索,从而根据基于对称性的目标函数将互耦参数估计出来.仿真对比实验验证了新校正算法的有效性和鲁棒性,同时揭示了秩损(RARE)校正方法不够稳健,为基于UCA的雷达、移动通信等应用提供了简单且高效的互耦误差校正方法. 相似文献
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当阵列存在近场散射源时,互耦效应的分析和校正更加繁杂,这就导致了阵列互耦矩阵的参数化建模需要做进一步的扩展,使得互耦矩阵不再为方阵。然而现有的参数化互耦校正方法均假设互耦矩阵是一个具有特殊数学结构的方阵,对非方阵的互耦矩阵模型不适用。本文通过引入少量远离阵列且相互间隔较远的辅助阵元(互耦效应可以忽略)和方向未知的校正信源,提出了一种阵列天线散射条件下的互耦校正的参数估计算法。首先,推导了扩展后的非方阵互耦矩阵系数与方位依赖的幅相误差的等价关系;然后,对每次单源实验,得到校正源方位和各阵元方位依赖的幅相误差的联合估计,建立估计的幅相误差以非方阵互耦系数为参数的方程;最后,将多次单源校正得到的方程进行整合构建方程组,利用Tikhonov正则化方法求解不适定方程组实现互耦系数的有效估计,进而对阵列互耦进行校正。计算机仿真实验结果表明所提算法可以很好地解决阵列天线散射条件下的互耦校正问题,从而验证了算法的有效性。 相似文献
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阵元幅相、互耦误差对阵列DOA估计性能产生了严重影响。文章结合误差模型,提出了一种结合校正矩阵特殊结构设定约束条件的误差校正算法,进行的约束设定能够有效避免重复的无益估计过程,减少了运算复杂度,方法简便、快捷,且无需知道辅助源的精确位置信息便能够精确估计出误差参数及来波方位,最后通过仿真试验说明了算法的有效性。 相似文献
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针对L型阵列,提出一种去互耦算法.该算法在L型阵列的两均匀线阵上分别取受互耦影响一致的阵元,则其理想导向向量可与互耦参数剥离,用其中一组阵元输出的协方差阵和两组阵元输出的互协方差阵构建矩阵,根据其传播算子构成的信号子空间和阵元导向向量张成同一空间以及均匀线阵的旋转不变特性得到两个与方向角和俯仰角相关的信息参量.在这两参量配对时,只需对包含信息参量的其中一个矩阵进行一次特征值分解以及简单的除法运算即可实现.理论和仿真表明,该算法无需谱峰搜索,只需一次特征分解,有效抑制了互耦影响,测量精度高. 相似文献