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题名基于阵列天线和稀疏贝叶斯学习的室内定位方法
被引量：5
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作者
刘坤
吴建新
甄杰
王彤
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机构
西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室
中国测绘科学研究院
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出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第5期1158-1164,共7页
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基金
国家重点研发计划课题(2016YFB0502201)。
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文摘
由于多径和非同源等因素的影响,传统基于蓝牙信号强度的室内定位方法的性能精度和稳定性都不高。针对基于蓝牙信号的复杂室内环境定位问题,该文提出基于低成本阵列天线的室内定位方法,该方法利用单通道轮采极化敏感阵列天线对蓝牙信号进行采样,然后结合暗室测量获得的准确阵列流形和极化快收敛稀疏贝叶斯学习(P-FCSBL)算法实现信源的角度估计,最后通过角度实现定位。该方法充分利用极化信息和角度信息来实现目标和多径信号的分离,同时对单信源的同时采样保证了估计的稳定性。最后通过实测数据处理验证了该方法的有效性。
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关键词
室内定位
极化快收敛稀疏贝叶斯学习
极化敏感阵列天线
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Keywords
Indoor localization
Polarized Fast Converging Sparse Bayesian Learning(P-FCSBL)
Polarization sensitive array antenna
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分类号
TN911.7
[电子电信—通信与信息系统]
TN926.1
[电子电信—通信与信息系统]
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题名稀疏贝叶斯框架下DOA与极化参数联合估计算法
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作者
徐海峰
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机构
南京电子技术研究所
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出处
《航空兵器》
CSCD
北大核心
2021年第2期113-118,共6页
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文摘
针对传统极化敏感阵列测向算法在相干信号入射条件下估计精度低、运算复杂度大的问题,提出一种稀疏贝叶斯学习框架下的波达方向与极化参数联合估计算法。该算法首先将数据接收矩阵稀疏得到观测矩阵,再利用酉变换将观测数据矩阵从复数域转化为实数域,并且对模型参数施加一个三层的稀疏先验。然后,根据变分贝叶斯理论,用得到的模型参数均值和方差构造稀疏信号的功率谱函数,通过谱峰搜索得到信号的DOA。最后,利用已估计的信号DOA和模值约束算法,获取信号极化信息。仿真试验表明,本文所提算法在入射信号相干时能够正确测向,并且具有较高的测向精度和较低的运算复杂度。
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关键词
极化敏感阵列
联合参数估计
稀疏贝叶斯学习
模值约束
酉变换
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Keywords
polarization sensitive array
joint parameter estimation
sparse Bayesian learning
modulus constraint
unitary transformation
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分类号
TJ765
[兵器科学与技术—武器系统与运用工程]
TN911.7
[电子电信—通信与信息系统]
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题名有源欺骗干扰环境下的DOA估计
被引量：5
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作者
王珊珊
刘峥
谢荣
冉磊
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机构
西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室
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出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第5期1040-1046,共7页
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基金
博士后创新人才支持计划(BX20180240)~~
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文摘
针对有源欺骗干扰环境下基于小样本的DOA估计问题,该文提出自适应极化滤波(APF)联合块稀疏贝叶斯学习(BSBL)算法的DOA估计方法。首先,通过APF抑制干扰能量,提高信干比。然后,建立有源欺骗干扰环境下的稀疏贝叶斯模型,基于相邻快拍相关性,利用BSBL算法进行DOA估计。仿真和实测数据处理结果表明,所提方法降低了干扰对BSBL算法的影响,且与APF联合子空间类算法或最大似然算法(ML)相比,具有更高的空间分辨率和DOA估计精度。
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关键词
DOA估计
抗干扰
自适应极化滤波
块稀疏贝叶斯学习
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Keywords
DOA estimation
Anti-jamming
Adaptive polarization filter
Sparse Bayesian learning
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分类号
TN911.7
[电子电信—通信与信息系统]
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