针对二维L型阵列参数估计过程中,由于低信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)及小快拍数的不理想条件,使得传播算子算法(propagation method,PM)角度估计不准确,提出一种基于阵列扩展的改进PM算法的二维波达方向(direction of arrival,DOA...针对二维L型阵列参数估计过程中,由于低信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)及小快拍数的不理想条件,使得传播算子算法(propagation method,PM)角度估计不准确,提出一种基于阵列扩展的改进PM算法的二维波达方向(direction of arrival,DOA)估计算法.该方法利用阵列的平移不变特性,对协方差矩阵进行扩展重排,并由此扩展协方差矩阵估计得到传播算子,将传播算子分块得到和阵列流型的新关系,进一步提高了估计性能,然后通过快速配对法实现俯仰角和方位角的配对,进而实现角度的精确估计.与现有的算法相比,该方法更适用于低SNR及小快拍数的情况,而且角度估计准确,无须谱搜索,工程应用价值更高.仿真结果显示了本文算法有较好的二维DOA估计性能.展开更多
考虑双平行线阵中非圆信号二维波达方向(Direction of arrival,DOA)估计问题,提出了一种基于Euler变换传播算子(Propagator method,PM)的二维DOA估计算法。该算法利用非圆信号的特性,扩展了接收数据矩阵,使得角度估计性能优于二维PM算...考虑双平行线阵中非圆信号二维波达方向(Direction of arrival,DOA)估计问题,提出了一种基于Euler变换传播算子(Propagator method,PM)的二维DOA估计算法。该算法利用非圆信号的特性,扩展了接收数据矩阵,使得角度估计性能优于二维PM算法。同时采用Euler变换把非圆PM算法中的复数运算转换为实数运算,降低计算复杂度,角度估计性能逼近非圆PM算法。该算法可以实现二维角度的自动配对,与传统PM算法相比,可同时估计出更多的信源。该算法的优越性均可在文中得到验证。展开更多
常规非线性反演方法虽然对初始模型的依赖大为减弱,但局部收敛现象和计算速度慢仍然是瓶颈.本文提出了一种新的反演方法——量子路径积分算法(Quantum Path Integral Algorithm,简称QPIA).该方法引入量子力学的横向场、传播子等概念,并...常规非线性反演方法虽然对初始模型的依赖大为减弱,但局部收敛现象和计算速度慢仍然是瓶颈.本文提出了一种新的反演方法——量子路径积分算法(Quantum Path Integral Algorithm,简称QPIA).该方法引入量子力学的横向场、传播子等概念,并充分利用量子隧穿效应,大大提高反演的效率,具体是通过对反演目标函数的构建,并以Feynman的传播子来构成模型的接收概率来实现.在对一维大地电磁模型和实际数据进行试验后,表明该方法比常规反演方法更能够精确、稳定和快速地逼近真实模型.展开更多
提出了在单基地多输入多输出(Multiple-input multiple-output,MIMO)雷达中的基于十字阵的一种低复杂度的二维波达方向(Direction of arrival,DOA)估计算法。该算法利用传播算子法(Propagator method,PM)避免了协方差矩阵的构造及其特...提出了在单基地多输入多输出(Multiple-input multiple-output,MIMO)雷达中的基于十字阵的一种低复杂度的二维波达方向(Direction of arrival,DOA)估计算法。该算法利用传播算子法(Propagator method,PM)避免了协方差矩阵的构造及其特征值分解,也无需谱峰搜索,从而大大降低了运算的复杂度;同时该算法可实现方位角和仰角的自动配对。本文算法的性能在高信噪比下逼近借助旋转不变技术估计信号参数(Estimation ofsignal parameters via rotational invariance techniques,ESPRIT)算法。文中还推导了目标方位角和仰角的均方误差。仿真结果证明了该算法的有效性。展开更多
文摘针对二维L型阵列参数估计过程中,由于低信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)及小快拍数的不理想条件,使得传播算子算法(propagation method,PM)角度估计不准确,提出一种基于阵列扩展的改进PM算法的二维波达方向(direction of arrival,DOA)估计算法.该方法利用阵列的平移不变特性,对协方差矩阵进行扩展重排,并由此扩展协方差矩阵估计得到传播算子,将传播算子分块得到和阵列流型的新关系,进一步提高了估计性能,然后通过快速配对法实现俯仰角和方位角的配对,进而实现角度的精确估计.与现有的算法相比,该方法更适用于低SNR及小快拍数的情况,而且角度估计准确,无须谱搜索,工程应用价值更高.仿真结果显示了本文算法有较好的二维DOA估计性能.
文摘考虑双平行线阵中非圆信号二维波达方向(Direction of arrival,DOA)估计问题,提出了一种基于Euler变换传播算子(Propagator method,PM)的二维DOA估计算法。该算法利用非圆信号的特性,扩展了接收数据矩阵,使得角度估计性能优于二维PM算法。同时采用Euler变换把非圆PM算法中的复数运算转换为实数运算,降低计算复杂度,角度估计性能逼近非圆PM算法。该算法可以实现二维角度的自动配对,与传统PM算法相比,可同时估计出更多的信源。该算法的优越性均可在文中得到验证。
文摘常规非线性反演方法虽然对初始模型的依赖大为减弱,但局部收敛现象和计算速度慢仍然是瓶颈.本文提出了一种新的反演方法——量子路径积分算法(Quantum Path Integral Algorithm,简称QPIA).该方法引入量子力学的横向场、传播子等概念,并充分利用量子隧穿效应,大大提高反演的效率,具体是通过对反演目标函数的构建,并以Feynman的传播子来构成模型的接收概率来实现.在对一维大地电磁模型和实际数据进行试验后,表明该方法比常规反演方法更能够精确、稳定和快速地逼近真实模型.
