针对多径环境下直接定位(Direct Position Determination,DPD)算法性能下降的问题,提出一种多径环境下基于检索信号子空间的直接定位算法。该算法采用重构噪声子空间的多重信号分类算法在提取信号子空间与噪声子空间的同时降低阵列信号...针对多径环境下直接定位(Direct Position Determination,DPD)算法性能下降的问题,提出一种多径环境下基于检索信号子空间的直接定位算法。该算法采用重构噪声子空间的多重信号分类算法在提取信号子空间与噪声子空间的同时降低阵列信号相关性,并基于噪声子空间估计信号到达角度(Angle of Arrival,AOA)解算多个辐射源位置。为降低所提算法的复杂度,等间隔划分目标区域求得多个辐射源权重位置,再联立信号子空间与权重位置检索信号子空间中视距(Line-of-Sight,LOS)分量最大的阵列元素,采用稀疏算法识别目标辐射源位置。仿真结果表明,所提算法明显优于传统的两步定位法和重构噪声子空间的多重信号分类(Reconstructing Noise Subspaces Multiple Signal Classification,IRNSMUSIC)算法,能够提升多径环境下直接定位算法的定位精度。展开更多
文摘针对多径环境下直接定位(Direct Position Determination,DPD)算法性能下降的问题,提出一种多径环境下基于检索信号子空间的直接定位算法。该算法采用重构噪声子空间的多重信号分类算法在提取信号子空间与噪声子空间的同时降低阵列信号相关性,并基于噪声子空间估计信号到达角度(Angle of Arrival,AOA)解算多个辐射源位置。为降低所提算法的复杂度,等间隔划分目标区域求得多个辐射源权重位置,再联立信号子空间与权重位置检索信号子空间中视距(Line-of-Sight,LOS)分量最大的阵列元素,采用稀疏算法识别目标辐射源位置。仿真结果表明,所提算法明显优于传统的两步定位法和重构噪声子空间的多重信号分类(Reconstructing Noise Subspaces Multiple Signal Classification,IRNSMUSIC)算法,能够提升多径环境下直接定位算法的定位精度。
