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1.
为了提高3维前视声呐的方位分辨能力,同时避免2维(2D)方位估计(DOA)方法失效,该文提出1维(1D)空间角估计方法、基于Vernier法的垂直角估计方法和基于最小角定理的水平角方位估计方法。首先基于不同子阵构造互协方差矩阵避免2维方位估计模型失效,再利用Khatri-Rao积进行虚拟孔径扩展;将扩展后的阵列导向矢量和观测向量模型用于2维方位估计。与原阵列的导向矢量相比,虚拟阵元数量约增加1倍,阵列的孔径得到有效扩展。仿真实验表明,与单观测向量波束形成2维方位估计方法相比,所提方法在2维方位估计问题中具有更高的分辨能力,均方根误差更低;水池实验进一步验证了该文所提方法的工程实用性。 相似文献
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基于高阶累积量虚拟阵列扩展的DOA估计 总被引:4,自引:0,他引:4
该文提出了一种基于高阶累积量虚拟阵列扩展的DOA估计新方法。该方法基于高阶累积量孔径扩展的性质,由实际阵元的坐标与方向矢量直接计算出虚拟阵元的坐标与方向矢量,利用两种阵元的坐标之间的关系构造四阶或六阶协方差矩阵,运用MUSIC方法对非高斯独立信号源进行DOA估计。该方法在任意阵列的情况下,对非高斯独立信号源进行一维与二维DOA估计,均能准确地估计出多于实际阵元数目的方向角与仰角。实验表明,该方法简单、有效地扩展了阵列孔径,提高了阵列的空间分辨能力,有效地抑制了高斯噪声的干扰,降低了高阶累积量协方差矩阵的计算量。 相似文献
3.
针对传统平行阵列2维测向自由度低、分辨能力差和小快拍情况下估计误差大等问题,该文提出基于平行互质虚拟阵列的低复杂度2维波达角(DOA)估计算法.该算法利用两个相互平行的互质线阵扩展生成虚拟阵列,并通过协方差矩阵和互协方差矩阵构造具有增强2维角度自由度的扩展矩阵,最后通过奇异值分解(SVD)和旋转不变技术(ESPRIT)获得自动匹配的2维角度估计.相比于传统的2维DOA估计方法,所提算法更好地利用了阵列接收数据信息,能识别更多的入射信号,分辨能力高,不需要进行2维线性搜索或者角度参数匹配,在低信噪比(SNR)和小快拍情况下也有很好的估计效果.实验仿真结果验证了提出算法的有效性和可靠性. 相似文献
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针对传统平行阵列2维测向自由度低、分辨能力差和小快拍情况下估计误差大等问题,该文提出基于平行互质虚拟阵列的低复杂度2维波达角(DOA)估计算法。该算法利用两个相互平行的互质线阵扩展生成虚拟阵列,并通过协方差矩阵和互协方差矩阵构造具有增强2维角度自由度的扩展矩阵,最后通过奇异值分解(SVD)和旋转不变技术(ESPRIT)获得自动匹配的2维角度估计。相比于传统的2维DOA估计方法,所提算法更好地利用了阵列接收数据信息,能识别更多的入射信号,分辨能力高,不需要进行2维线性搜索或者角度参数匹配,在低信噪比 (SNR)和小快拍情况下也有很好的估计效果。实验仿真结果验证了提出算法的有效性和可靠性。 相似文献
5.
该文提出了一种基于2维矢量接收阵列的双基地MIMO雷达系统多目标ADOD(Azimuth Direction Of Departure),ADOA(Azimuth Direction Of Arrival)和EDOA(Elevation Direction Of Arrival)联合估计算法。雷达发射端采用均匀标量线阵,接收端将常规矢量阵元的每个电磁偶极子相互分离构成2维接收阵列。算法通过张量因子分解获取各流形矩阵,并利用ESPRIT算法估计目标的ADOD。文中给出了接收阵列的一种特定阵元排列方式,并改进了矢量叉积法用于估计目标的2D-DOA。与传统方法相比,该文所用阵列结构可通过扩展接收阵列孔径提高雷达的角度估计性能,相互分离的偶极子弱化了传统矢量阵的天线互耦效应。相应算法避免了谱峰搜索,能够自动配对,仿真实验证明了算法的有效性。 相似文献
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采用稀疏阵列进行波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计时往往会产生虚拟孔洞,它严重限制了阵列孔径的扩展与阵元自由度的提升。由于孔洞位置与初始阵列阵元数目、排布方式有关,故较难对其进行预填充。为此,提出了一种基于平行稀疏阵列虚拟孔洞填充的二维DOA估计算法,利用双稀疏线阵扩展生成两个不同的虚拟阵列,并利用其中一阵的信息去填充另一阵的孔洞。为尽可能减少总阵元数目,采用提前计算的孔洞位置去设计另一阵列的排布规则,并通过求根多重信号分类(Root-Mutiple Signal Classification,Root-MUSIC)算法替代传统的二维谱峰搜索算法完成对入射角度的估计与自动匹配。实验仿真结果验证了所提算法相比传统算法能以更少的阵元获得更高的估计精度。 相似文献