针对非圆信号测向,为了改善低信噪比时的测向性能,提出了一种基于滤波预处理和矩阵重构的测向新方法。首先,基于均值滤波提出一种平滑预处理方法,能够有效平滑低信噪比情况下的噪声成分,改善信噪比条件。然后,进一步利用信号非圆特性实...针对非圆信号测向,为了改善低信噪比时的测向性能,提出了一种基于滤波预处理和矩阵重构的测向新方法。首先,基于均值滤波提出一种平滑预处理方法,能够有效平滑低信噪比情况下的噪声成分,改善信噪比条件。然后,进一步利用信号非圆特性实现阵列扩展和矩阵重构,避免了非圆相位估计,有效降低了参数估计维度。最后,利用ESPRIT(Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques)算法进行测向估计。理论分析和仿真验证结果表明,所提方法估计过程简单,计算复杂度低,能够有效改善低信噪比时的测向性能,在低信噪比时相对已有方法具有更高的估计精度和估计成功概率。展开更多
文摘针对非圆信号测向,为了改善低信噪比时的测向性能,提出了一种基于滤波预处理和矩阵重构的测向新方法。首先,基于均值滤波提出一种平滑预处理方法,能够有效平滑低信噪比情况下的噪声成分,改善信噪比条件。然后,进一步利用信号非圆特性实现阵列扩展和矩阵重构,避免了非圆相位估计,有效降低了参数估计维度。最后,利用ESPRIT(Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques)算法进行测向估计。理论分析和仿真验证结果表明,所提方法估计过程简单,计算复杂度低,能够有效改善低信噪比时的测向性能,在低信噪比时相对已有方法具有更高的估计精度和估计成功概率。
