本文基于一种基于正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)的雷达通信一体化系统,利用目标时延与多普勒在时频域优良的稀疏性,提供了多种基于无网格的二维时频联合估计方法以解决传统稀疏恢复方法字典失配导致...本文基于一种基于正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)的雷达通信一体化系统,利用目标时延与多普勒在时频域优良的稀疏性,提供了多种基于无网格的二维时频联合估计方法以解决传统稀疏恢复方法字典失配导致的性能较差的问题,有效提高了动目标参数估计性能,并提供了多测量向量(Multiple measurement vector,MMV)模型,可有效解决低信噪比下目标参数估计性能差的问题。同时,针对基于矢量二维原子范数计算量较大的问题,本文利用半正定规划(SDP)将传统方法的高维Toeplitz矩阵解耦为两个低维Toeplitz矩阵,可将计算复杂度降低几个数量级,同时保留原子范数在超分辨性能的优势,可适应于OFDM多子载波与多符号数波形体制。仿真结果证明该方法保持了原子范数类算法的估计性能优势,并显著减少了计算量。展开更多
针对被动合成阵列的极大似然目标参数估计方法(pasaML)计算量大的问题,探索利用Markov Monte Carlo(MCMC)类方法降低计算量.将完备抽样方法(PS)与pasaML方法相结合,提出一种基于完备抽样的频率-方位联合估计新方法(PS-pasaML)来联合估...针对被动合成阵列的极大似然目标参数估计方法(pasaML)计算量大的问题,探索利用Markov Monte Carlo(MCMC)类方法降低计算量.将完备抽样方法(PS)与pasaML方法相结合,提出一种基于完备抽样的频率-方位联合估计新方法(PS-pasaML)来联合估计多个目标的频率和方位.首先将pasaML方法的谱函数视为频率和方位的联合概率密度函数,构造并证明了具有单调保偏序性质的更新函数,然后产生2条Markov链的初始方位角向量,使用更新函数确定Markov链在状态空间中的转移方向,并通过在全局状态空间和局部状态空间之间的跳转抽样来提高运算速度,最后由融合时间判决Markov链的平稳性,对其求期望从而获得目标方位的最终估计.仿真实验表明,在目标个数较少时,PS-pasaML方法不仅保持了pasaML方法的高分辨能力,而且计算复杂度降低为pasaML方法的1/7左右.展开更多
文摘针对被动合成阵列的极大似然目标参数估计方法(pasaML)计算量大的问题,探索利用Markov Monte Carlo(MCMC)类方法降低计算量.将完备抽样方法(PS)与pasaML方法相结合,提出一种基于完备抽样的频率-方位联合估计新方法(PS-pasaML)来联合估计多个目标的频率和方位.首先将pasaML方法的谱函数视为频率和方位的联合概率密度函数,构造并证明了具有单调保偏序性质的更新函数,然后产生2条Markov链的初始方位角向量,使用更新函数确定Markov链在状态空间中的转移方向,并通过在全局状态空间和局部状态空间之间的跳转抽样来提高运算速度,最后由融合时间判决Markov链的平稳性,对其求期望从而获得目标方位的最终估计.仿真实验表明,在目标个数较少时,PS-pasaML方法不仅保持了pasaML方法的高分辨能力,而且计算复杂度降低为pasaML方法的1/7左右.
