The noise robustness and parameter estimation performance of the classical three-dimensional estimating signal parameter via rotational invariance techniques(3D-ESPRIT)algorithm are poor when the parameters of the geo...The noise robustness and parameter estimation performance of the classical three-dimensional estimating signal parameter via rotational invariance techniques(3D-ESPRIT)algorithm are poor when the parameters of the geometric theory of the diffraction(GTD)model are estimated at low signal-to-noise ratio(SNR).To solve this problem,a modified 3D-ESPRIT algorithm is proposed.The modified algorithm improves the parameter estimation accuracy by proposing a novel spatial smoothing technique.Firstly,we make cross-correlation of the auto-correlation matrices;then by averaging the cross-correlation matrices of the forward and backward spatial smoothing,we can obtain a novel equivalent spatial smoothing matrix.The formula of the modified algorithm is derived and the performance of this improved method is also analyzed.Then we compare root-meansquare-errors(RMSEs)of different parameters and the locating accuracy obtained by different algorithms.Furthermore,radar cross section(RCS)of radar targets is extrapolated.Simulation results verify the effectiveness and superiority of the modified 3DESPRIT algorithm.展开更多
针对雷达目标散射中心GTD(Geometric Theory of Diffraction)模型最大似然估计中存在的高维、非线性、混合参数估计问题,提出一种基于协同粒子群优化算法的参数估计方法.该方法能够同时估计得到散射中心的类型、幅度和位置参数,且对初...针对雷达目标散射中心GTD(Geometric Theory of Diffraction)模型最大似然估计中存在的高维、非线性、混合参数估计问题,提出一种基于协同粒子群优化算法的参数估计方法.该方法能够同时估计得到散射中心的类型、幅度和位置参数,且对初始值不敏感,与基于RELAX的估计方法相比,不需要反复迭代估计,降低了计算复杂度.仿真实验结果表明,该算法能够较准确地估计得到GTD模型的散射中心参数.展开更多
几何绕射理论(Geometrical Theory of Diffraction,GTD)模型能够精确描述高频区雷达目标的电磁散射机理。该文在分析雷达回波稀疏特性的基础上,将参数估计问题转化为压缩感知理论中的稀疏信号重构问题,据此提出了一种基于压缩感知的2维...几何绕射理论(Geometrical Theory of Diffraction,GTD)模型能够精确描述高频区雷达目标的电磁散射机理。该文在分析雷达回波稀疏特性的基础上,将参数估计问题转化为压缩感知理论中的稀疏信号重构问题,据此提出了一种基于压缩感知的2维GTD模型参数估计方法。该方法首先利用2维傅里叶变换成像确定目标散射中心的支撑区域,然后在支撑区域内对散射中心的GTD参数进行估计,最后利用聚类方法和最小二乘方法对估计结果进行修正。仿真和暗室测量数据实验结果表明,与现有方法相比,所提方法能有效改善模型参数的估计性能,且对提高散射中心类型参数的估计精度更为明显。展开更多
针对全极化二维GTD散射中心模型,首先提出一种二维极化线性变化(polarization linear variationPL)的ESPRIT算法(2D-PL-ESPRIT)用于提取雷达目标散射中心参数;其次,就2D-PL-ESPRIT算法提取目标散射中心的可行性进行了理论分析。相比通...针对全极化二维GTD散射中心模型,首先提出一种二维极化线性变化(polarization linear variationPL)的ESPRIT算法(2D-PL-ESPRIT)用于提取雷达目标散射中心参数;其次,就2D-PL-ESPRIT算法提取目标散射中心的可行性进行了理论分析。相比通过多个单极化通道方法提取散射中心,2D-PL-ESPRIT算法可以有效提高参数估计精度,降低计算复杂度;相比二维极化并行(parallel polarization,PP)的全极化MUSIC方法(2D-PP-MUSIC),2D-PL-ESPRIT算法避免了复杂的二维谱峰搜索以及通过子空间正交方法判断散射类型的步骤,有效降低了运算量。之后,对三种算法进行了复乘计算量的比较以说明2D-PL-ESPRIT算法具有较高的运算效率。最后,通过仿真实验验证了2D-PL-ESPRIT方法用于全极化2D-GTD模型散射中心提取的有效性。展开更多
研究了窄带雷达信号融合问题,提出了一种基于GTD(Geometrical Theory of Diffraction)模型的窄带雷达信号多视角多波段融合的方法。在同波段多视角融合方面,利用Lincoln实验室的方法给出模型参数的初值,再运用遗传算法对参数进行迭代寻...研究了窄带雷达信号融合问题,提出了一种基于GTD(Geometrical Theory of Diffraction)模型的窄带雷达信号多视角多波段融合的方法。在同波段多视角融合方面,利用Lincoln实验室的方法给出模型参数的初值,再运用遗传算法对参数进行迭代寻优。而在不同波段多视角融合方面,则利用视角融合后获得的同角度不同波段窄带信号联合估计频率衰减因子。并通过仿真实验以二维条带目标为例验证了方法的有效性。展开更多
基金This work was supported by the National Natural Science Foundation of China(61372033).
文摘The noise robustness and parameter estimation performance of the classical three-dimensional estimating signal parameter via rotational invariance techniques(3D-ESPRIT)algorithm are poor when the parameters of the geometric theory of the diffraction(GTD)model are estimated at low signal-to-noise ratio(SNR).To solve this problem,a modified 3D-ESPRIT algorithm is proposed.The modified algorithm improves the parameter estimation accuracy by proposing a novel spatial smoothing technique.Firstly,we make cross-correlation of the auto-correlation matrices;then by averaging the cross-correlation matrices of the forward and backward spatial smoothing,we can obtain a novel equivalent spatial smoothing matrix.The formula of the modified algorithm is derived and the performance of this improved method is also analyzed.Then we compare root-meansquare-errors(RMSEs)of different parameters and the locating accuracy obtained by different algorithms.Furthermore,radar cross section(RCS)of radar targets is extrapolated.Simulation results verify the effectiveness and superiority of the modified 3DESPRIT algorithm.
文摘针对雷达目标散射中心GTD(Geometric Theory of Diffraction)模型最大似然估计中存在的高维、非线性、混合参数估计问题,提出一种基于协同粒子群优化算法的参数估计方法.该方法能够同时估计得到散射中心的类型、幅度和位置参数,且对初始值不敏感,与基于RELAX的估计方法相比,不需要反复迭代估计,降低了计算复杂度.仿真实验结果表明,该算法能够较准确地估计得到GTD模型的散射中心参数.
文摘几何绕射理论(Geometrical Theory of Diffraction,GTD)模型能够精确描述高频区雷达目标的电磁散射机理。该文在分析雷达回波稀疏特性的基础上,将参数估计问题转化为压缩感知理论中的稀疏信号重构问题,据此提出了一种基于压缩感知的2维GTD模型参数估计方法。该方法首先利用2维傅里叶变换成像确定目标散射中心的支撑区域,然后在支撑区域内对散射中心的GTD参数进行估计,最后利用聚类方法和最小二乘方法对估计结果进行修正。仿真和暗室测量数据实验结果表明,与现有方法相比,所提方法能有效改善模型参数的估计性能,且对提高散射中心类型参数的估计精度更为明显。
文摘针对全极化二维GTD散射中心模型,首先提出一种二维极化线性变化(polarization linear variationPL)的ESPRIT算法(2D-PL-ESPRIT)用于提取雷达目标散射中心参数;其次,就2D-PL-ESPRIT算法提取目标散射中心的可行性进行了理论分析。相比通过多个单极化通道方法提取散射中心,2D-PL-ESPRIT算法可以有效提高参数估计精度,降低计算复杂度;相比二维极化并行(parallel polarization,PP)的全极化MUSIC方法(2D-PP-MUSIC),2D-PL-ESPRIT算法避免了复杂的二维谱峰搜索以及通过子空间正交方法判断散射类型的步骤,有效降低了运算量。之后,对三种算法进行了复乘计算量的比较以说明2D-PL-ESPRIT算法具有较高的运算效率。最后,通过仿真实验验证了2D-PL-ESPRIT方法用于全极化2D-GTD模型散射中心提取的有效性。
文摘研究了窄带雷达信号融合问题,提出了一种基于GTD(Geometrical Theory of Diffraction)模型的窄带雷达信号多视角多波段融合的方法。在同波段多视角融合方面,利用Lincoln实验室的方法给出模型参数的初值,再运用遗传算法对参数进行迭代寻优。而在不同波段多视角融合方面,则利用视角融合后获得的同角度不同波段窄带信号联合估计频率衰减因子。并通过仿真实验以二维条带目标为例验证了方法的有效性。
