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基于改进型自适应非对称联合对角化双基地MIMO雷达多目标跟踪算法研究被引量：1: 1; 作者张正言张剑云《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第12期2866-2873,共8页; 针对双基地MIMO雷达自适应非对称联合对角化(AAJD)跟踪算法性能低的问题,该文提出一种改进AAJD双基地MIMO雷达多目标跟踪算法。AAJD算法角度估计时重复利用上一时刻的角度信息,导致跟踪性能的下降。通过证明AAJD算法求出的特征矢量每一... 展开更多; 关键词双基地MIMO雷达角度跟踪自适应非对称联合对角化大机动目标低复杂度; 在线阅读下载PDF 职称材料

利用参数结构的快速非酉联合对角化算法: 2; 作者刘文娟冯大政袁明冬《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第12期106-113,共8页; 针对基于快速Frobenius范数对角化(FFDIAG)的盲信号分离算法不能直接处理复数数据从而导致分离性能差的问题,提出一种利用参数结构的快速非酉联合对角化(PSJD)算法。该算法首先将由观测信号的统计量得到的复目标矩阵转化为实对称矩阵;... 展开更多; 关键词盲信号分离联合对角化目标矩阵自适应学习率; 在线阅读下载PDF 职称材料

双基地MIMO雷达收发角和径向速度联合估计被引量：1: 3; 作者程院兵顾红苏卫民《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第7期949-955,共7页; 在双基地MIMO雷达信号模型基础上,提出一种新的目标收发角和径向速度联合估计方法。该方法首先将三参数估计问题转化为非对称联合对角化问题,然后采用最小二乘循环算法对其求解,估计收发导向矩阵和速度矩阵,最后利用谱分析算法恢复收发... 展开更多; 关键词双基地多输入多输出雷达收发角径向速度非对称联合对角化; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于步长自适应的独立向量分析卷积盲分离算法被引量：5: 4; 作者付卫红张琮《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第9期2158-2164,共7页; 独立向量分析(IVA)是解决频域卷积盲分离排序模糊性最好的方法之一,但存在迭代次数较多、运算时间较长、分离效果易受分离矩阵初值影响的局限性。该文提出一种基于步长自适应的IVA卷积盲分离算法,该算法使用特征矩阵联合近似对角化(JADE... 展开更多; 关键词盲源分离卷积混合独立向量分析特征矩阵联合近似对角化步长自适应; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种基于干扰重构的自适应干扰对消算法被引量：2: 5; 作者周伟光谭怀英李归《现代雷达》 CSCD 北大核心 2018年第6期19-22,共4页; 从干扰信号的波束域和时域特征人手，建立了基于四阶累积量联合对角化的干扰估计模型，提出了联合干扰重构和自适应对消的主瓣干扰抑制算法，给出了处理流程和工程应用条件，分析了干扰重构的相对误差，对信噪比损失性能进行了仿真分析... 展开更多; 关键词四阶累积量联合对角化干扰估计重构自适应干扰对消主瓣干扰; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进型自适应非对称联合对角化双基地MIMO雷达多目标跟踪算法研究被引量：1: 1; 作者张正言张剑云; 机构合肥电子工程学院; 出处《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第12期2866-2873,共8页; 文摘针对双基地MIMO雷达自适应非对称联合对角化(AAJD)跟踪算法性能低的问题,该文提出一种改进AAJD双基地MIMO雷达多目标跟踪算法。AAJD算法角度估计时重复利用上一时刻的角度信息,导致跟踪性能的下降。通过证明AAJD算法求出的特征矢量每一列都对应着一个目标,改进AAJD算法直接求解目标的收发角度,提高了跟踪性能,更加适用于大机动目标跟踪,并对ESPRIT算法进行改进,实现了目标角度的自动配对与关联。仿真结果表明改进AAJD算法跟踪性能高于AAJD算法,特别是跟踪大机动目标时改进AAJD算法性能更优,验证了理论分析的有效性。; 关键词双基地MIMO雷达角度跟踪自适应非对称联合对角化大机动目标低复杂度; Keywords Bistatic MIMO radar Angle tracking Adaptive Asymmetric Joint Diagonalization （AAJD） High maneuvering target Low complexity; 分类号 TN958 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名利用参数结构的快速非酉联合对角化算法: 2; 作者刘文娟冯大政袁明冬; 机构西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室; 出处《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第12期106-113,共8页; 基金国家自然科学基金资助项目(61271293 61373177); 文摘针对基于快速Frobenius范数对角化(FFDIAG)的盲信号分离算法不能直接处理复数数据从而导致分离性能差的问题,提出一种利用参数结构的快速非酉联合对角化(PSJD)算法。该算法首先将由观测信号的统计量得到的复目标矩阵转化为实对称矩阵;通过对代价函数的二阶近似,将解联合对角化问题转化为一系列的线性最小二乘问题,直接得到更新矩阵元素的估计。在每次迭代中,通过充分利用转化后的目标矩阵的结构信息,减少估计分离矩阵及更新目标矩阵的计算复杂度。同时,针对FFDIAG算法采用的固定步长难以兼顾收敛速度与更新矩阵严格对角占优性的问题,采用仅由当前更新矩阵的估计值决定的自适应学习率,提高算法的收敛性能。仿真实验表明,在一定的取值范围内,PSJD算法的收敛速度对步长参数的变化不敏感,在步长参数同为0.1的情况下,PSJD算法达到收敛所需的迭代次数比采用固定步长的算法减少了42%左右。; 关键词盲信号分离联合对角化目标矩阵自适应学习率; Keywords blind source separation joint diagonalization target matrix adaptive learning rate; 分类号 TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名双基地MIMO雷达收发角和径向速度联合估计被引量：1: 3; 作者程院兵顾红苏卫民; 机构南京理工大学电子工程与光电技术学院; 出处《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第7期949-955,共7页; 基金国家部委资助基金(9140A07010311BQ02) 南京理工大学自主科研专项计划基金(2010ZDJH05); 文摘在双基地MIMO雷达信号模型基础上,提出一种新的目标收发角和径向速度联合估计方法。该方法首先将三参数估计问题转化为非对称联合对角化问题,然后采用最小二乘循环算法对其求解,估计收发导向矩阵和速度矩阵,最后利用谱分析算法恢复收发角和径向速度。同时采用截断高阶奇异值分解(THOSVD)对数据进行压缩处理,减小运算量。该方法充分利用匹配滤波输出的所有信息,无需二维谱峰搜索,每次循环均可得到精确的闭式解。与基于并行因子(PARAFAC)分析的方法相比,该方法可获得更高的参数估计精度,且三参数自动配对。仿真表明了方法的有效性。; 关键词双基地多输入多输出雷达收发角径向速度非对称联合对角化; Keywords Bistatie multiple-input multiple-output （MIMO） radar Direction of departure （DOD） -Direction of arrival （DOA） Radial velocity Asymmetrical joint diagonalization; 分类号 TN95 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于步长自适应的独立向量分析卷积盲分离算法被引量：5: 4; 作者付卫红张琮; 机构西安电子科技大学通信工程学院西安中电科西电科大雷达技术协同创新研究院有限公司; 出处《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第9期2158-2164,共7页; 基金国家自然科学基金(61201134)~~; 文摘独立向量分析(IVA)是解决频域卷积盲分离排序模糊性最好的方法之一,但存在迭代次数较多、运算时间较长、分离效果易受分离矩阵初值影响的局限性。该文提出一种基于步长自适应的IVA卷积盲分离算法,该算法使用特征矩阵联合近似对角化(JADE)算法对分离矩阵进行初始化,并对步长参数进行了自适应优化。JADE初始化能够使分离矩阵具有合理的初值,避免局部收敛的情况;步长的自适应优化能够显著提升算法的收敛速度。仿真结果表明,该算法进一步提升了分离性能,并显著缩短了运算时间。; 关键词盲源分离卷积混合独立向量分析特征矩阵联合近似对角化步长自适应; Keywords Blind Source Separation （BSS） Convolutive mixture Independent Vector Analysis （IVA） Joint Approximative Diagonalization of Eigenmatrices （JADE） Step-size adaptive; 分类号 TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种基于干扰重构的自适应干扰对消算法被引量：2: 5; 作者周伟光谭怀英李归; 机构南京电子技术研究所空军研究院; 出处《现代雷达》 CSCD 北大核心 2018年第6期19-22,共4页; 文摘从干扰信号的波束域和时域特征人手，建立了基于四阶累积量联合对角化的干扰估计模型，提出了联合干扰重构和自适应对消的主瓣干扰抑制算法，给出了处理流程和工程应用条件，分析了干扰重构的相对误差，对信噪比损失性能进行了仿真分析，同时评估了对测角性能的影响。仿真结果表明，在于噪比大于40dB、干扰与目标夹角大于1／8波束宽度的条件下，该算法可有效抑制主瓣干扰，其重构的干扰信号与真实干扰信号相对误差小于2％，干扰抑制后目标回波信噪比损失小于3dB，测角精度恶化小于波束宽度的1／30。; 关键词四阶累积量联合对角化干扰估计重构自适应干扰对消主瓣干扰; Keywords joint diagonalization of four order cumulants jam reconstruction adaptive jam cancellation mainlobe jam; 分类号 TN974 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于改进型自适应非对称联合对角化双基地MIMO雷达多目标跟踪算法研究	张正言张剑云	《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心	2017	1	在线阅读下载PDF 职称材料
2	利用参数结构的快速非酉联合对角化算法	刘文娟冯大政袁明冬	《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2016	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	双基地MIMO雷达收发角和径向速度联合估计	程院兵顾红苏卫民	《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2012	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于步长自适应的独立向量分析卷积盲分离算法	付卫红张琮	《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心	2018	5	在线阅读下载PDF 职称材料
5	一种基于干扰重构的自适应干扰对消算法	周伟光谭怀英李归	《现代雷达》 CSCD 北大核心	2018	2	在线阅读下载PDF 职称材料