针对频控阵多输入多输出(frequency diverse array multiple-input multiple-output,FDA-MIMO)雷达在目标定位过程中存在的角度和距离耦合问题,提出两种低复杂度角度-距离超分辨估计算法,即二维求根(two-dimensional rooting,2D-root)...针对频控阵多输入多输出(frequency diverse array multiple-input multiple-output,FDA-MIMO)雷达在目标定位过程中存在的角度和距离耦合问题,提出两种低复杂度角度-距离超分辨估计算法,即二维求根(two-dimensional rooting,2D-root)算法和重构旋转不变子空间(reduced dimensional estimation of signal parameters via rotational invariance techniques,RD-ESPRIT)算法。首先,提出角度-距离二维谱重构方法,将二维参数谱进行一维化等价剥离。区别于传统求根超分辨算法,2D-root算法利用矩阵化子空间求根方法,构造双重求根多项式,分别对角度和距离进行高精度估计及参数自动配对。同时,为了进一步减少求根运算的计算量,RD-ESPRIT算法利用重构后角度谱内在的线性关系,获得信号子空间的旋转不变性,从而实现目标角度的高效求解。计算机仿真实验结果表明,所提两种算法在降低传统搜索类目标定位算法复杂度的基础上,可提高参数估计精度。展开更多
文摘针对频控阵多输入多输出(frequency diverse array multiple-input multiple-output,FDA-MIMO)雷达在目标定位过程中存在的角度和距离耦合问题,提出两种低复杂度角度-距离超分辨估计算法,即二维求根(two-dimensional rooting,2D-root)算法和重构旋转不变子空间(reduced dimensional estimation of signal parameters via rotational invariance techniques,RD-ESPRIT)算法。首先,提出角度-距离二维谱重构方法,将二维参数谱进行一维化等价剥离。区别于传统求根超分辨算法,2D-root算法利用矩阵化子空间求根方法,构造双重求根多项式,分别对角度和距离进行高精度估计及参数自动配对。同时,为了进一步减少求根运算的计算量,RD-ESPRIT算法利用重构后角度谱内在的线性关系,获得信号子空间的旋转不变性,从而实现目标角度的高效求解。计算机仿真实验结果表明,所提两种算法在降低传统搜索类目标定位算法复杂度的基础上,可提高参数估计精度。
