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空间色噪声环境下双基地MIMO雷达多目标角度估计和互耦自校正 被引量:3
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作者 徐旭宇 牛朝阳 +2 位作者 李小波 周青松 许新琨 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2014年第5期735-742,共8页
提出了在空间色噪声环境下双基地MIMO雷达多目标角度估计和互耦自校正的算法。利用四阶累积量能抑制空间色噪声的特性,对数据进行预处理。通过互耦系数矩阵的Toeplitz特性和ESPRIT算法思想,分别提取出发射端和接收端的旋转不变因子,并... 提出了在空间色噪声环境下双基地MIMO雷达多目标角度估计和互耦自校正的算法。利用四阶累积量能抑制空间色噪声的特性,对数据进行预处理。通过互耦系数矩阵的Toeplitz特性和ESPRIT算法思想,分别提取出发射端和接收端的旋转不变因子,并且实现了发射角和接收角的自动配对。最后利用估计出来的发射角和接收角,采用拉格朗日乘数法实现了互耦系数的自校正。仿真结果证明了本文算法的有效性。 展开更多
关键词 双基地MIMO雷达 目标角度估计 ESPRIT 互耦自校正 四阶累积量
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基于双L阵的双基地MIMO雷达多目标角度估计 被引量:2
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作者 徐旭宇 吴昊 +1 位作者 李小波 许新琨 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2013年第4期436-443,共8页
提出了发射和接收均为L阵配置下的双基地MIMO雷达多目标角度估计的方法。基于ESPRIT算法,分别提取出发射、接收端的方位和俯仰旋转不变因子,构造了2个配对复矩阵并对其特征分解,根据特征值的实部和虚部分别估计出发射方位和俯仰角,接收... 提出了发射和接收均为L阵配置下的双基地MIMO雷达多目标角度估计的方法。基于ESPRIT算法,分别提取出发射、接收端的方位和俯仰旋转不变因子,构造了2个配对复矩阵并对其特征分解,根据特征值的实部和虚部分别估计出发射方位和俯仰角,接收方位和俯仰角,并实现了各角度间的自动配对。推导了双L阵配置下双基地MIMO雷达角度估计的克拉美罗界。仿真结果验证了本文算法的有效性。 展开更多
关键词 双基地MIMO雷达 目标角度估计 配对复矩阵 克拉美罗界
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脉冲噪声环境下单基地MIMO雷达目标角度估计算法
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作者 夏耘 毕英杰 +1 位作者 王玉磊 朱晓梅 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2018年第8期50-54,71,共6页
以α稳定分布作为脉冲噪声数学模型,研究了脉冲噪声环境下单基础多输入多输出(MIMO)雷达目标角度估计问题。为了解决基于分数低阶统计量的目标角度估计算法需要脉冲噪声先验信息的问题,利用雷达接收数据构造出两种鲁棒的相关矩阵,即... 以α稳定分布作为脉冲噪声数学模型,研究了脉冲噪声环境下单基础多输入多输出(MIMO)雷达目标角度估计问题。为了解决基于分数低阶统计量的目标角度估计算法需要脉冲噪声先验信息的问题,利用雷达接收数据构造出两种鲁棒的相关矩阵,即相关熵相关矩阵和非线性压缩核函数相关矩阵,提出了基于这两种鲁棒相关矩阵的单基地MIMO雷达目标角度估计算法。仿真实验表明:在α稳定分布脉冲噪声环境下,新提出的责任中算法的性能明显优于传统的基于二阶统计量和基于分数低阶统计量的目标角度估计算法。 展开更多
关键词 单基地多输入多输出雷达 Α稳定分布 目标角度估计 相关熵 非线性压缩核函数 分数低阶统计量
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基于旋转干涉仪的多目标参数估计 被引量:2
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作者 申皓明 廖桂生 杨志伟 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2018年第8期1669-1678,共10页
针对传统电子侦察卫星的单星测向定位和旋转干涉仪测向方法在处理能力和精度上的限制,提出了一种旋转基线的多目标二维角度估计方法。该方法将多通道长基线旋转干涉仪模型与阵列信号的处理方式相结合,根据角度模糊的变化规律,通过霍夫... 针对传统电子侦察卫星的单星测向定位和旋转干涉仪测向方法在处理能力和精度上的限制,提出了一种旋转基线的多目标二维角度估计方法。该方法将多通道长基线旋转干涉仪模型与阵列信号的处理方式相结合,根据角度模糊的变化规律,通过霍夫变换提取目标的二维角度信息。在所提方法的基础上重点分析了模糊角度位置随旋转干涉仪角度变化的关系,并建立了目标角度模糊分布模型。仿真结果表明,所提算法可以有效地从角度模糊中提取准确的角度信息;相比于传统的旋转干涉仪测向方法,该方法可实现多目标的二维角度估计并且降低了对信噪比的要求。 展开更多
关键词 旋转基线 角度模糊 目标二维角度估计 霍夫变换
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一种适用于小样本的迭代多重信号分类算法 被引量:4
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作者 王娟 王彤 吴建新 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第2期445-451,共7页
当样本数不足时,由采样协方差矩阵特征分解得到的噪声子空间偏离其真实值,使得多重信号分类(MUSIC)算法目标角度(DOA)估计性能下降。为了解决这个问题,该文提出了一种迭代算法通过校正信号子空间来提高MUSIC算法性能。该方法首先利用采... 当样本数不足时,由采样协方差矩阵特征分解得到的噪声子空间偏离其真实值,使得多重信号分类(MUSIC)算法目标角度(DOA)估计性能下降。为了解决这个问题,该文提出了一种迭代算法通过校正信号子空间来提高MUSIC算法性能。该方法首先利用采样协方差矩阵特征分解得到的噪声子空间粗略估计目标角度;其次基于信源的稀疏性和导向矢量的低秩特性,由上一步得到的目标角度以及其邻域角度对应的导向矢量构造一个新的信号子空间;最后通过解一个优化问题来校正信号子空间。仿真结果表明,该算法有效地提高了子空间估计精度。基于新的信号子空间实现MUSIC DOA估计可以使得性能得到改善,且在低样本数下改善尤为明显。 展开更多
关键词 目标角度估计 多重信号分类算法 迭代 优化问题
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