近年来,针对非圆信号的测向算法已陆续提出,对这些算法的渐近性能及Cramer-Rao界的分析也已见报道,但仍未涉及模型误差对此类算法影响的分析.本文概括介绍了用于非圆信号测向的MUSIC(Multiple Signal Classi-fication)算法,对其空间谱...近年来,针对非圆信号的测向算法已陆续提出,对这些算法的渐近性能及Cramer-Rao界的分析也已见报道,但仍未涉及模型误差对此类算法影响的分析.本文概括介绍了用于非圆信号测向的MUSIC(Multiple Signal Classi-fication)算法,对其空间谱函数进行一阶泰勒展开,得到了测向误差的表达式,从而求得测向均方误差统计意义上的表达式.仿真实验验证了推导的正确性,并由理论结果分析了模型误差条件下测向误差与角度间隔和非圆相位差的关系.展开更多
SWEDE(subspace method without eigendecomposition)算法是一种不需要协方差阵分解的波达方向估计算法。该方法能降低传统超分辨算法的计算量和复杂度,但也同时降低了均匀线性阵的可测最大信号数。本文基于非圆信号具有椭圆协方差矩阵...SWEDE(subspace method without eigendecomposition)算法是一种不需要协方差阵分解的波达方向估计算法。该方法能降低传统超分辨算法的计算量和复杂度,但也同时降低了均匀线性阵的可测最大信号数。本文基于非圆信号具有椭圆协方差矩阵不为零的特征,并结合SWEDE算法的基本思想,提出了一种改进SWEDE算法:NC-SWEDE算法。该算法利用最大非圆率信号的增维数据模型,相当于将线性阵的可利用阵元数加倍,因而提高了SWEDE算法可测的最大信源数,并提高了算法的分辨力和估计精度。由于引入了非圆信号的相位参数,该算法需要进行二维谱峰搜索,本文采用求极值方法达到了降维的目的。本文分别进行了NC-SWEDE算法最大可分辨信号数、不同D矩阵取法下的算法性能及与传统SWEDE算法性能比较的仿真实验,结果验证了该算法的优越性。展开更多
为有效降低非圆信号DOA(direction of arrival)估计算法的计算量,本文提出一种非圆信号DOA估计快速算法,借助实值扩展传播算子和多项式求根方法来降低计算量。首先利用信号非圆特性构造出实值的扩展阵列输出矩阵及扩展协方差矩阵,然后...为有效降低非圆信号DOA(direction of arrival)估计算法的计算量,本文提出一种非圆信号DOA估计快速算法,借助实值扩展传播算子和多项式求根方法来降低计算量。首先利用信号非圆特性构造出实值的扩展阵列输出矩阵及扩展协方差矩阵,然后使用扩展传播算子方法代替扩展协方差矩阵的特征分解得到噪声子空间,再利用均匀线阵的多项式求根方法获得目标的DOA估计值。对算法的性能仿真和计算复杂度分析表明,新算法的均方根误差性能与Euler-root-MUSIC、NC-root-MUSIC等快速算法相近,但其计算复杂度小于上述非圆信号DOA估计快速算法。优良的性能和较低的计算量使新算法具有良好的实用价值。展开更多
基于最大非圆率非圆信号特点,提出一种实值张量旋转不变子空间(estimation signal parameters via rotational invariance techniques,ESPRIT)算法。首先,通过研究张量与矩阵之间的转化关系,将阵列接收数据矩阵推广到张量空间;然后,利...基于最大非圆率非圆信号特点,提出一种实值张量旋转不变子空间(estimation signal parameters via rotational invariance techniques,ESPRIT)算法。首先,通过研究张量与矩阵之间的转化关系,将阵列接收数据矩阵推广到张量空间;然后,利用欧拉公式将阵列接收数据张量转化成余弦与正弦数据张量,根据阵列维数将其分别在各维上加以拼接,并对拼接的实值数据张量做高阶奇异值分解,获取信号子空间;最后,通过构造选择矩阵和进行特征分解,来联合估计阵列各维相位差,实现波达方向估计。实验仿真结果表明,此算法具有良好的分辨力和测角精度。展开更多
文摘近年来,针对非圆信号的测向算法已陆续提出,对这些算法的渐近性能及Cramer-Rao界的分析也已见报道,但仍未涉及模型误差对此类算法影响的分析.本文概括介绍了用于非圆信号测向的MUSIC(Multiple Signal Classi-fication)算法,对其空间谱函数进行一阶泰勒展开,得到了测向误差的表达式,从而求得测向均方误差统计意义上的表达式.仿真实验验证了推导的正确性,并由理论结果分析了模型误差条件下测向误差与角度间隔和非圆相位差的关系.
文摘SWEDE(subspace method without eigendecomposition)算法是一种不需要协方差阵分解的波达方向估计算法。该方法能降低传统超分辨算法的计算量和复杂度,但也同时降低了均匀线性阵的可测最大信号数。本文基于非圆信号具有椭圆协方差矩阵不为零的特征,并结合SWEDE算法的基本思想,提出了一种改进SWEDE算法:NC-SWEDE算法。该算法利用最大非圆率信号的增维数据模型,相当于将线性阵的可利用阵元数加倍,因而提高了SWEDE算法可测的最大信源数,并提高了算法的分辨力和估计精度。由于引入了非圆信号的相位参数,该算法需要进行二维谱峰搜索,本文采用求极值方法达到了降维的目的。本文分别进行了NC-SWEDE算法最大可分辨信号数、不同D矩阵取法下的算法性能及与传统SWEDE算法性能比较的仿真实验,结果验证了该算法的优越性。
文摘为有效降低非圆信号DOA(direction of arrival)估计算法的计算量,本文提出一种非圆信号DOA估计快速算法,借助实值扩展传播算子和多项式求根方法来降低计算量。首先利用信号非圆特性构造出实值的扩展阵列输出矩阵及扩展协方差矩阵,然后使用扩展传播算子方法代替扩展协方差矩阵的特征分解得到噪声子空间,再利用均匀线阵的多项式求根方法获得目标的DOA估计值。对算法的性能仿真和计算复杂度分析表明,新算法的均方根误差性能与Euler-root-MUSIC、NC-root-MUSIC等快速算法相近,但其计算复杂度小于上述非圆信号DOA估计快速算法。优良的性能和较低的计算量使新算法具有良好的实用价值。
文摘基于最大非圆率非圆信号特点,提出一种实值张量旋转不变子空间(estimation signal parameters via rotational invariance techniques,ESPRIT)算法。首先,通过研究张量与矩阵之间的转化关系,将阵列接收数据矩阵推广到张量空间;然后,利用欧拉公式将阵列接收数据张量转化成余弦与正弦数据张量,根据阵列维数将其分别在各维上加以拼接,并对拼接的实值数据张量做高阶奇异值分解,获取信号子空间;最后,通过构造选择矩阵和进行特征分解,来联合估计阵列各维相位差,实现波达方向估计。实验仿真结果表明,此算法具有良好的分辨力和测角精度。
