由于传统的欧式空间方法无法有效反映协方差矩阵之间的差异,而导致信息损失,为了解决这一问题,提出了一种基于詹森-布雷格曼洛格德特散度(Jensen-Bregman LogDet divergence)的阵列波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计方法,将目标...由于传统的欧式空间方法无法有效反映协方差矩阵之间的差异,而导致信息损失,为了解决这一问题,提出了一种基于詹森-布雷格曼洛格德特散度(Jensen-Bregman LogDet divergence)的阵列波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计方法,将目标方位估计问题转化为矩阵流形上两点间的几何距离问题,揭示了方位估计与黎曼空间矩阵流形的映射规律,从而得到了几何距离最小值处对应的角度即为目标入射角度的结论,并通过构建两个强鲁棒性的矩阵流形,完成了矩阵信息几何DOA估计理论模型的建立。通过模拟仿真与实测数据对所新方法进行了验证。验证结果表明:与现有的最小方差无失真响应算法和多信号分类算法相比,新方法在低信噪比环境下拥有更好的估计精度;新方法的应用具有一定的实际意义和应用前景,可以为海洋防御及民用领域中的水下目标方位估计等提供坚实的技术支持。展开更多
针对传统波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计方法在低信噪比、少快拍数条件下表现性能差甚至失效的问题,提出了一种基于重构频域协方差矩阵的波达方位估计方法。该方法根据转化的频域信号进行共轭反向修正实现对噪声的抑制,构造出...针对传统波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计方法在低信噪比、少快拍数条件下表现性能差甚至失效的问题,提出了一种基于重构频域协方差矩阵的波达方位估计方法。该方法根据转化的频域信号进行共轭反向修正实现对噪声的抑制,构造出了新的频域协方差矩阵,利用平均噪声子空间建立空间谱估计函数,通过谱峰搜索估计出信源的方位角。经仿真对比分析,所提改进方法可以识别多个相干信号,并且在低信噪比、少快拍数条件下仍然获得较好的方位估计性能,估计误差较传统算法降低2%~25%。展开更多
文摘由于传统的欧式空间方法无法有效反映协方差矩阵之间的差异,而导致信息损失,为了解决这一问题,提出了一种基于詹森-布雷格曼洛格德特散度(Jensen-Bregman LogDet divergence)的阵列波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计方法,将目标方位估计问题转化为矩阵流形上两点间的几何距离问题,揭示了方位估计与黎曼空间矩阵流形的映射规律,从而得到了几何距离最小值处对应的角度即为目标入射角度的结论,并通过构建两个强鲁棒性的矩阵流形,完成了矩阵信息几何DOA估计理论模型的建立。通过模拟仿真与实测数据对所新方法进行了验证。验证结果表明:与现有的最小方差无失真响应算法和多信号分类算法相比,新方法在低信噪比环境下拥有更好的估计精度;新方法的应用具有一定的实际意义和应用前景,可以为海洋防御及民用领域中的水下目标方位估计等提供坚实的技术支持。
文摘针对传统波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计方法在低信噪比、少快拍数条件下表现性能差甚至失效的问题,提出了一种基于重构频域协方差矩阵的波达方位估计方法。该方法根据转化的频域信号进行共轭反向修正实现对噪声的抑制,构造出了新的频域协方差矩阵,利用平均噪声子空间建立空间谱估计函数,通过谱峰搜索估计出信源的方位角。经仿真对比分析,所提改进方法可以识别多个相干信号,并且在低信噪比、少快拍数条件下仍然获得较好的方位估计性能,估计误差较传统算法降低2%~25%。
