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基于降维变换的低复杂度双基地EMVS-MIMO雷达高分辨多维参数估计
被引量：
1
1
作者
谢前朋
杜奕航
+3 位作者
孙兵
闫华
潘小义
赵锋
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2024年第6期1899-1907,共9页
针对当前算法在实现双基地电磁矢量传感器多输入多输出(electromagnetic vector sensors multiple input multiple output,EMVS-MIMO)雷达的多维参数估计时计算代价较高的问题,通过利用降维变换技术来实现低复杂度的角度参数和极化参数...
针对当前算法在实现双基地电磁矢量传感器多输入多输出(electromagnetic vector sensors multiple input multiple output,EMVS-MIMO)雷达的多维参数估计时计算代价较高的问题,通过利用降维变换技术来实现低复杂度的角度参数和极化参数求解。针对阵列接收数据维度较大问题,通过设计相应的波束空间变换矩阵来实现对阵列接收数据的降维处理。针对算法本身的较高计算复杂度问题,采用低计算复杂度的平行因子分解算法。所提算法能够精确地实现对发射因子矩阵和接收因子矩阵的求解。同时,通过新的旋转不变关系构建新的估计信号参数,可以实现对发射/接收俯仰角的求解。进一步,发射/接收方位角、发射/接收极化角和发射/接收极化相位差的估计可以通过发射/接收空间响应矩阵的重构来实现。仿真实验结果表明,所提算法在降低计算复杂度的同时能够保持优越的多维参数估计性能。
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关键词
双基地电磁矢量传感器多输入多输出(electromagnetic
vector
sensors
multiple
input
multiple
output
EMVS-MIMO)雷达
多维参数估计
波束空间变换
平行因子分解算法
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职称材料
基于差分阵列的双基地EMVS-MIMO雷达高分辨多维参数估计
被引量：
1
2
作者
潘小义
谢前朋
+3 位作者
孟晓明
陈吉源
艾夏
刘佳琪
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第11期3860-3867,共8页
为提升双基地EMVS-MIMO雷达的多维参数估计性能,该文提出利用发射/接收EMVS的差分阵列结构来实现多维参数的高分辨估计。对于阵列接收数据,可以利用高阶张量来实现对发射/接收EMVS的差分阵列的构建。首先,利用高阶张量的交换和缩并规则...
为提升双基地EMVS-MIMO雷达的多维参数估计性能,该文提出利用发射/接收EMVS的差分阵列结构来实现多维参数的高分辨估计。对于阵列接收数据,可以利用高阶张量来实现对发射/接收EMVS的差分阵列的构建。首先,利用高阶张量的交换和缩并规则来构建一个包含原始发射/接收EMVS差分阵列结构的5阶张量模型;通过利用两个选择矩阵,可以剔除该张量模型中差分阵列的重复元素,且获得的差分阵列的自由度为原始阵列自由度的两倍。然后,对新构建的5阶张量模型再次进行张量的缩并处理可以获得一个第3个维度为36的3阶张量模型。最后,通过利用平行因子分解算法可以实现对发射4维参数和接收4维参数进行有效的求解。仿真实验表明,该文对差分阵列的构建有效地实现了双基地EMVS-MIMO雷达中多维参数估计性能的提升。
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关键词
双基地EMVS-MIMO雷达
高阶张量模型
差分阵列
多维参数估计
平行因子分解算法
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职称材料
题名
基于降维变换的低复杂度双基地EMVS-MIMO雷达高分辨多维参数估计
被引量：
1
1
作者
谢前朋
杜奕航
孙兵
闫华
潘小义
赵锋
机构
中国人民解放军
国防科技大学第六十三研究所
中国卫星海上测控部
国防科技大学电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室
出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2024年第6期1899-1907,共9页
基金
国家自然科学基金(61890545,61890542,61890540)资助课题。
文摘
针对当前算法在实现双基地电磁矢量传感器多输入多输出(electromagnetic vector sensors multiple input multiple output,EMVS-MIMO)雷达的多维参数估计时计算代价较高的问题,通过利用降维变换技术来实现低复杂度的角度参数和极化参数求解。针对阵列接收数据维度较大问题,通过设计相应的波束空间变换矩阵来实现对阵列接收数据的降维处理。针对算法本身的较高计算复杂度问题,采用低计算复杂度的平行因子分解算法。所提算法能够精确地实现对发射因子矩阵和接收因子矩阵的求解。同时,通过新的旋转不变关系构建新的估计信号参数,可以实现对发射/接收俯仰角的求解。进一步,发射/接收方位角、发射/接收极化角和发射/接收极化相位差的估计可以通过发射/接收空间响应矩阵的重构来实现。仿真实验结果表明,所提算法在降低计算复杂度的同时能够保持优越的多维参数估计性能。
关键词
双基地电磁矢量传感器多输入多输出(electromagnetic
vector
sensors
multiple
input
multiple
output
EMVS-MIMO)雷达
多维参数估计
波束空间变换
平行因子分解算法
Keywords
bistatic electromagnetic vector sensors multiple input multiple output(EMVS-MIMO)radar
multi-dimensional parameter estimation
beamspace spatial transformation
parallel factor decomposition algorithm
分类号
TN958 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
基于差分阵列的双基地EMVS-MIMO雷达高分辨多维参数估计
被引量：
1
2
作者
潘小义
谢前朋
孟晓明
陈吉源
艾夏
刘佳琪
机构
国防科技大学电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室
解放军
陆军装备部驻南京地区军事代表局驻上海地区第二军事代表室
试验物理与计算数学国家重点实验室
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第11期3860-3867,共8页
基金
国家自然科学基金(61890545,61890542,61890540)
长沙市科技计划项目经费(Kq2209002)。
文摘
为提升双基地EMVS-MIMO雷达的多维参数估计性能,该文提出利用发射/接收EMVS的差分阵列结构来实现多维参数的高分辨估计。对于阵列接收数据,可以利用高阶张量来实现对发射/接收EMVS的差分阵列的构建。首先,利用高阶张量的交换和缩并规则来构建一个包含原始发射/接收EMVS差分阵列结构的5阶张量模型;通过利用两个选择矩阵,可以剔除该张量模型中差分阵列的重复元素,且获得的差分阵列的自由度为原始阵列自由度的两倍。然后,对新构建的5阶张量模型再次进行张量的缩并处理可以获得一个第3个维度为36的3阶张量模型。最后,通过利用平行因子分解算法可以实现对发射4维参数和接收4维参数进行有效的求解。仿真实验表明,该文对差分阵列的构建有效地实现了双基地EMVS-MIMO雷达中多维参数估计性能的提升。
关键词
双基地EMVS-MIMO雷达
高阶张量模型
差分阵列
多维参数估计
平行因子分解算法
Keywords
Bistatic EMVS-MIMO Radar
Higher-order tensor model
Difference coarray
Multidimensional parameters estimation
PARAFAC algorithm
分类号
TN958 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于降维变换的低复杂度双基地EMVS-MIMO雷达高分辨多维参数估计
谢前朋
杜奕航
孙兵
闫华
潘小义
赵锋
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2024
1
在线阅读
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职称材料
2
基于差分阵列的双基地EMVS-MIMO雷达高分辨多维参数估计
潘小义
谢前朋
孟晓明
陈吉源
艾夏
刘佳琪
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2023
1
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职称材料
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