该文将四元数理论应用到双基地集中式多输入多输出(MIMO)雷达的角度估计中。文中通过传统数据模型构造四元数矩阵,提出了基于四元数的求根-多重信号分类(Root MUltiple SIgnal Classification,Root-MUSIC)的MIMO雷达中角度估计算法,该...该文将四元数理论应用到双基地集中式多输入多输出(MIMO)雷达的角度估计中。文中通过传统数据模型构造四元数矩阵,提出了基于四元数的求根-多重信号分类(Root MUltiple SIgnal Classification,Root-MUSIC)的MIMO雷达中角度估计算法,该算法通过奇异值分解和Root-MUSIC来估计出发射角(Direction Of Departure,DOD)和接收角(Direction Of Arrival,DOA)。该算法的角度估计性能远优于现有文献的方法,并且无需谱峰搜索,复杂度大大降低。仿真结果验证了算法的有效性。展开更多
针对传统超声波测风装置测风精度不高、抗噪声能力弱,提出了一种改进多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法的超声波测风方法。采用一种弧形6阵元超声波传感器阵列的测风结构,推导其阵列流型;在此基础上,添加小波阈...针对传统超声波测风装置测风精度不高、抗噪声能力弱,提出了一种改进多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法的超声波测风方法。采用一种弧形6阵元超声波传感器阵列的测风结构,推导其阵列流型;在此基础上,添加小波阈值降噪算法提高信号信噪比,降低噪声信号协方差矩阵的秩;再使用PHAT加权广义互相关时延估计算法以提高时延估计的准确性,同时根据时延关系对传统MUSIC算法矢量矩阵进行改进;最后通过MUSIC算法实现对风速风向的测量。理论分析与仿真结果表明:改进后的MUSIC算法具有较好的抗噪性能和较高的风参数测量精度,测量风速绝对误差达到0.15 m/s,风向绝对误差达到2°,可以应用于对风参数要求较高的场景。展开更多
文摘该文将四元数理论应用到双基地集中式多输入多输出(MIMO)雷达的角度估计中。文中通过传统数据模型构造四元数矩阵,提出了基于四元数的求根-多重信号分类(Root MUltiple SIgnal Classification,Root-MUSIC)的MIMO雷达中角度估计算法,该算法通过奇异值分解和Root-MUSIC来估计出发射角(Direction Of Departure,DOD)和接收角(Direction Of Arrival,DOA)。该算法的角度估计性能远优于现有文献的方法,并且无需谱峰搜索,复杂度大大降低。仿真结果验证了算法的有效性。
文摘针对传统超声波测风装置测风精度不高、抗噪声能力弱,提出了一种改进多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法的超声波测风方法。采用一种弧形6阵元超声波传感器阵列的测风结构,推导其阵列流型;在此基础上,添加小波阈值降噪算法提高信号信噪比,降低噪声信号协方差矩阵的秩;再使用PHAT加权广义互相关时延估计算法以提高时延估计的准确性,同时根据时延关系对传统MUSIC算法矢量矩阵进行改进;最后通过MUSIC算法实现对风速风向的测量。理论分析与仿真结果表明:改进后的MUSIC算法具有较好的抗噪性能和较高的风参数测量精度,测量风速绝对误差达到0.15 m/s,风向绝对误差达到2°,可以应用于对风参数要求较高的场景。
