针对稀疏线阵波达方向估计精度较低问题,提出一种稀疏线阵双迭代傅里叶优化方法。基于阵列孔径原理,利用阵列因子与阵元激励间的傅里叶变换关系,构建稀疏线阵构型优化目标函数;提出双迭代傅里叶变换算法,制定合理的旁瓣阈值和旁瓣约束条...针对稀疏线阵波达方向估计精度较低问题,提出一种稀疏线阵双迭代傅里叶优化方法。基于阵列孔径原理,利用阵列因子与阵元激励间的傅里叶变换关系,构建稀疏线阵构型优化目标函数;提出双迭代傅里叶变换算法,制定合理的旁瓣阈值和旁瓣约束条件,依据稀疏率和阵元数将孔径自适应分区,以阵列峰值旁瓣和孔径为约束,由双层嵌套循环迭代优化阵列麦克风数量和位置,获得更低的阵列峰值旁瓣电平。数值仿真和实验结果表明,根据该方法获得的49.5λ孔径、23%稀疏率的稀疏阵列峰值旁瓣电平为-21.59 dB,主瓣宽度为1.03°,角度分辨率为1°,估计误差小于0.01。与其他方法对比,峰值旁瓣低1 d B,优化效率提升50%,由此可证明该方法的有效性和快速性。展开更多
针对动目标时差频差无源定位问题以及高斯牛顿迭代法在使用不准初始值进行迭代时会出现结果不准的问题,提出一种基于高斯牛顿迭代的约束加权最小二乘(CWLS)时差频差定位算法。该算法首先把求解非线性时差频差定位方程问题转化为二次规...针对动目标时差频差无源定位问题以及高斯牛顿迭代法在使用不准初始值进行迭代时会出现结果不准的问题,提出一种基于高斯牛顿迭代的约束加权最小二乘(CWLS)时差频差定位算法。该算法首先把求解非线性时差频差定位方程问题转化为二次规划问题,然后重新构造约束条件方程并利用拉格朗日乘子求极值思想求解出目标定位初始解,然后将初始解代入构建的目标位置和速度高斯牛顿迭代方程进行迭代优化。通过计算机仿真在近远场条件下分别对比了所提方法和两步加权最小二乘法(two-stage weighted least squares,TSWLS)等方法的定位性能。仿真实验表明,所提算法对近场目标和远场目标均有着较好的定位效果,其适应高噪声环境能力强、定位精度高。展开更多
文摘针对稀疏线阵波达方向估计精度较低问题,提出一种稀疏线阵双迭代傅里叶优化方法。基于阵列孔径原理,利用阵列因子与阵元激励间的傅里叶变换关系,构建稀疏线阵构型优化目标函数;提出双迭代傅里叶变换算法,制定合理的旁瓣阈值和旁瓣约束条件,依据稀疏率和阵元数将孔径自适应分区,以阵列峰值旁瓣和孔径为约束,由双层嵌套循环迭代优化阵列麦克风数量和位置,获得更低的阵列峰值旁瓣电平。数值仿真和实验结果表明,根据该方法获得的49.5λ孔径、23%稀疏率的稀疏阵列峰值旁瓣电平为-21.59 dB,主瓣宽度为1.03°,角度分辨率为1°,估计误差小于0.01。与其他方法对比,峰值旁瓣低1 d B,优化效率提升50%,由此可证明该方法的有效性和快速性。
文摘针对动目标时差频差无源定位问题以及高斯牛顿迭代法在使用不准初始值进行迭代时会出现结果不准的问题,提出一种基于高斯牛顿迭代的约束加权最小二乘(CWLS)时差频差定位算法。该算法首先把求解非线性时差频差定位方程问题转化为二次规划问题,然后重新构造约束条件方程并利用拉格朗日乘子求极值思想求解出目标定位初始解,然后将初始解代入构建的目标位置和速度高斯牛顿迭代方程进行迭代优化。通过计算机仿真在近远场条件下分别对比了所提方法和两步加权最小二乘法(two-stage weighted least squares,TSWLS)等方法的定位性能。仿真实验表明,所提算法对近场目标和远场目标均有着较好的定位效果,其适应高噪声环境能力强、定位精度高。
