针对现有利用阵列单通道系统对机动目标跟踪精度不高,实时性差等不足,提出了一种新的基于改进粒子滤波算法的阵列单通道机动目标波达方向(direction of arrival,DOA)跟踪方法。该方法首先在利用接收机轮流采样建立数学模型的基础上,建...针对现有利用阵列单通道系统对机动目标跟踪精度不高,实时性差等不足,提出了一种新的基于改进粒子滤波算法的阵列单通道机动目标波达方向(direction of arrival,DOA)跟踪方法。该方法首先在利用接收机轮流采样建立数学模型的基础上,建立跟踪模型。然后,利用粒子群优化算法对马尔科夫链蒙特卡罗(Markov ChainMonte Carlo,MCMC)粒子滤波算法的重采样环节进行优化处理,给出了一种交互MCMC粒子滤波算法,该算法克服了传统粒子滤波算法粒子退化及样本贫化的固有缺陷。最后利用该算法求解跟踪方程,实现了实时DOA估计。理论分析与仿真结果表明,本文方法可实现基于阵列单通道的DOA跟踪与波束形成一体化,且能够处理相干信号,与标准粒子滤波和子空间类算法相比,收敛速度快,跟踪精度高。展开更多
基于阵列单通道系统,提出了一种新的宽带信号高分辨参数估计方法。利用带通信号的重构理论,建立了新的阵列单通道时域空间谱估计模型。而后推导了信源数目和时延的联合后验概率密度函数。运用改进的混合可逆跳转马尔科夫链蒙特卡罗(Reve...基于阵列单通道系统,提出了一种新的宽带信号高分辨参数估计方法。利用带通信号的重构理论,建立了新的阵列单通道时域空间谱估计模型。而后推导了信源数目和时延的联合后验概率密度函数。运用改进的混合可逆跳转马尔科夫链蒙特卡罗(Reversible Jump Markov Chain Monte Carlo,RJMCMC)方法实现了信源数目和波达方向(Direction Of Arrival,DOA)联合估计。模型构建不受信号相关性限制。仿真结果证实了方法的正确性和估计性能的提高。展开更多
文摘针对现有利用阵列单通道系统对机动目标跟踪精度不高,实时性差等不足,提出了一种新的基于改进粒子滤波算法的阵列单通道机动目标波达方向(direction of arrival,DOA)跟踪方法。该方法首先在利用接收机轮流采样建立数学模型的基础上,建立跟踪模型。然后,利用粒子群优化算法对马尔科夫链蒙特卡罗(Markov ChainMonte Carlo,MCMC)粒子滤波算法的重采样环节进行优化处理,给出了一种交互MCMC粒子滤波算法,该算法克服了传统粒子滤波算法粒子退化及样本贫化的固有缺陷。最后利用该算法求解跟踪方程,实现了实时DOA估计。理论分析与仿真结果表明,本文方法可实现基于阵列单通道的DOA跟踪与波束形成一体化,且能够处理相干信号,与标准粒子滤波和子空间类算法相比,收敛速度快,跟踪精度高。
文摘基于阵列单通道系统,提出了一种新的宽带信号高分辨参数估计方法。利用带通信号的重构理论,建立了新的阵列单通道时域空间谱估计模型。而后推导了信源数目和时延的联合后验概率密度函数。运用改进的混合可逆跳转马尔科夫链蒙特卡罗(Reversible Jump Markov Chain Monte Carlo,RJMCMC)方法实现了信源数目和波达方向(Direction Of Arrival,DOA)联合估计。模型构建不受信号相关性限制。仿真结果证实了方法的正确性和估计性能的提高。
