针对传统的降维四元数旋转不变子空间算法(Dimension Reduction Quaternion Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques,DRQ-ESPRIT)存在"四元数模型相干"和孔径损失问题,改进了DRQ-ESPRIT算法,...针对传统的降维四元数旋转不变子空间算法(Dimension Reduction Quaternion Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques,DRQ-ESPRIT)存在"四元数模型相干"和孔径损失问题,改进了DRQ-ESPRIT算法,并提出了伪虚拟对称扩展孔径四元数旋转不变子空间算法(Fake Virtual Symmetrical Aperture Expansion Quaternion Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques,FVSAEQ-ESPRIT).所提算法通过修正极化角度域导向矢量和阵元空间相移矢量的乘法顺序,解决了"四元数模型相干"问题,并利用导向矢量的虚拟对称操作和Khatri-Rao子空间方法,增加了极化敏感阵列的自由度,提高了波达角(Direction of Arrival,DOA)和极化参数的估计精度.最后,仿真实验验证了所提算法的有效性.展开更多
针对基于分数低阶矩类阵列波达方向(DOA)估计方法仅适用于独立同分布(i.i.d)SαS背景噪声的缺点,提出了一种线性极化阵列DOA和极化参数联合估计的分数低阶循环相关(FLOCC)极化参数联合估计(ESPRIT)算法。该方法首先利用入射信号的循环...针对基于分数低阶矩类阵列波达方向(DOA)估计方法仅适用于独立同分布(i.i.d)SαS背景噪声的缺点,提出了一种线性极化阵列DOA和极化参数联合估计的分数低阶循环相关(FLOCC)极化参数联合估计(ESPRIT)算法。该方法首先利用入射信号的循环平稳特性,采用分数低阶循环相关函数抑制α和高斯混合噪声及与信号循环频率相异的任何循环平稳干扰信号。在此基础上,利用阵列信号参数与噪声子空间的正交性,采用ESPRIT算法直接求取了信号的DOA和极化参数。该方法对于α和高斯混合噪声及与信号循环频率相异的任何循环平稳干扰信号具有很强的抑制能力。即使对于空域内靠得非常近的信源,该方法也可利用极化信息的差异进行区分。实验结果表明,在α和高斯混合信噪比(SNR)为0 d B,信干比(SIR)为3 d B时,其DOA和极化参数估计的均方根误差分别为0.23°和0.54°;并且在实测数据环境下,当SNR为10 d B时,本文算法仍然有效。展开更多
文摘针对传统的降维四元数旋转不变子空间算法(Dimension Reduction Quaternion Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques,DRQ-ESPRIT)存在"四元数模型相干"和孔径损失问题,改进了DRQ-ESPRIT算法,并提出了伪虚拟对称扩展孔径四元数旋转不变子空间算法(Fake Virtual Symmetrical Aperture Expansion Quaternion Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques,FVSAEQ-ESPRIT).所提算法通过修正极化角度域导向矢量和阵元空间相移矢量的乘法顺序,解决了"四元数模型相干"问题,并利用导向矢量的虚拟对称操作和Khatri-Rao子空间方法,增加了极化敏感阵列的自由度,提高了波达角(Direction of Arrival,DOA)和极化参数的估计精度.最后,仿真实验验证了所提算法的有效性.
文摘针对基于分数低阶矩类阵列波达方向(DOA)估计方法仅适用于独立同分布(i.i.d)SαS背景噪声的缺点,提出了一种线性极化阵列DOA和极化参数联合估计的分数低阶循环相关(FLOCC)极化参数联合估计(ESPRIT)算法。该方法首先利用入射信号的循环平稳特性,采用分数低阶循环相关函数抑制α和高斯混合噪声及与信号循环频率相异的任何循环平稳干扰信号。在此基础上,利用阵列信号参数与噪声子空间的正交性,采用ESPRIT算法直接求取了信号的DOA和极化参数。该方法对于α和高斯混合噪声及与信号循环频率相异的任何循环平稳干扰信号具有很强的抑制能力。即使对于空域内靠得非常近的信源,该方法也可利用极化信息的差异进行区分。实验结果表明,在α和高斯混合信噪比(SNR)为0 d B,信干比(SIR)为3 d B时,其DOA和极化参数估计的均方根误差分别为0.23°和0.54°;并且在实测数据环境下,当SNR为10 d B时,本文算法仍然有效。
