针对非均匀线阵(non-uniform linear array,NULA)互耦问题进行了研究。与均匀线阵(uniform Linear array,ULA)不同的是,NULA的互耦矩阵并不具有带状对称Toeplitz的特性,因而处理起来更为复杂。首先,根据阵列结构的特点,可将其互耦...针对非均匀线阵(non-uniform linear array,NULA)互耦问题进行了研究。与均匀线阵(uniform Linear array,ULA)不同的是,NULA的互耦矩阵并不具有带状对称Toeplitz的特性,因而处理起来更为复杂。首先,根据阵列结构的特点,可将其互耦矩阵转换为两个具有Toeplitz特性矩阵相减的形式,从而方便实现角度和互耦系数的解耦合。而后结合子空间原理,同时估计信号的波达方向(direction of arrival,DOA)和互耦系数。算法无需额外的校正源,也不需要非线性的高维搜索和迭代过程,计算量小。仿真结果表明,所提算法能够很好地估计出信号角度和互耦误差系数,具有精度高、分辨力强的特点,可以有效地解决此类NULA的互耦问题。展开更多
针对互耦误差下,空间谱估计类算法对相干信号的波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计性能下降的问题,提出一种基于Toeplize预处理及改进秩损估计器的解相干和解耦合方法.首先对协方差矩阵斜对角线元素求平均,进行Toeplize预...针对互耦误差下,空间谱估计类算法对相干信号的波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计性能下降的问题,提出一种基于Toeplize预处理及改进秩损估计器的解相干和解耦合方法.首先对协方差矩阵斜对角线元素求平均,进行Toeplize预处理,实现解相干;其次利用互耦系数和位置矩阵表示互耦矩阵,进一步变换阵列流形,将信号的角度信息独立于互耦系数,实现解耦合;最后使用改进的秩损估计器,利用谱峰搜索,估计入射信号的DOA.计算机仿真实验验证了本文解相干和解耦合方法的有效性和优越性,而且在低信噪比及小快拍数下依然具有优良的估计性能.展开更多
针对阵元之间存在互耦误差,阵列流型会出现一定程度的偏差和扰动的问题,提出了基于MUSIC(MUlti—pie Signal Classification)迭代法的互耦误差自校正算法及在互耦误差条件下的DOA(Direction of Arrival)估计算法。利用MUSIC迭代...针对阵元之间存在互耦误差,阵列流型会出现一定程度的偏差和扰动的问题,提出了基于MUSIC(MUlti—pie Signal Classification)迭代法的互耦误差自校正算法及在互耦误差条件下的DOA(Direction of Arrival)估计算法。利用MUSIC迭代法对波达方向和互耦误差同时进行估计。该算法能够在互耦误差存在的情况下,有效地估计出波达方向和互耦矩阵,仿真实验证明了该算法的有效性。展开更多
针对互耦条件下均匀线阵(Uniform Linear Array,ULA),该文基于交替迭代提出一种适用于混合信号模型的波达方向(Direction of Arrival,DoA)与互耦误差估计算法。算法首先利用ULA互耦矩阵的带状Toeplitz结构,提出一种基于门限的非相...针对互耦条件下均匀线阵(Uniform Linear Array,ULA),该文基于交替迭代提出一种适用于混合信号模型的波达方向(Direction of Arrival,DoA)与互耦误差估计算法。算法首先利用ULA互耦矩阵的带状Toeplitz结构,提出一种基于门限的非相干信源DoA估计方法,进而实现互耦误差初步估计;在此基础上,以交互迭代方式实现混合信号DoA估计及互耦误差更新。算法最多只需二次交互迭代,就可实现收敛。计算机仿真结果表明:该算法在较少接收快拍数及低信噪比情况下,均具有良好的DoA及互耦误差估计性能。展开更多
文摘针对非均匀线阵(non-uniform linear array,NULA)互耦问题进行了研究。与均匀线阵(uniform Linear array,ULA)不同的是,NULA的互耦矩阵并不具有带状对称Toeplitz的特性,因而处理起来更为复杂。首先,根据阵列结构的特点,可将其互耦矩阵转换为两个具有Toeplitz特性矩阵相减的形式,从而方便实现角度和互耦系数的解耦合。而后结合子空间原理,同时估计信号的波达方向(direction of arrival,DOA)和互耦系数。算法无需额外的校正源,也不需要非线性的高维搜索和迭代过程,计算量小。仿真结果表明,所提算法能够很好地估计出信号角度和互耦误差系数,具有精度高、分辨力强的特点,可以有效地解决此类NULA的互耦问题。
文摘针对互耦误差下,空间谱估计类算法对相干信号的波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计性能下降的问题,提出一种基于Toeplize预处理及改进秩损估计器的解相干和解耦合方法.首先对协方差矩阵斜对角线元素求平均,进行Toeplize预处理,实现解相干;其次利用互耦系数和位置矩阵表示互耦矩阵,进一步变换阵列流形,将信号的角度信息独立于互耦系数,实现解耦合;最后使用改进的秩损估计器,利用谱峰搜索,估计入射信号的DOA.计算机仿真实验验证了本文解相干和解耦合方法的有效性和优越性,而且在低信噪比及小快拍数下依然具有优良的估计性能.
文摘针对阵元之间存在互耦误差,阵列流型会出现一定程度的偏差和扰动的问题,提出了基于MUSIC(MUlti—pie Signal Classification)迭代法的互耦误差自校正算法及在互耦误差条件下的DOA(Direction of Arrival)估计算法。利用MUSIC迭代法对波达方向和互耦误差同时进行估计。该算法能够在互耦误差存在的情况下,有效地估计出波达方向和互耦矩阵,仿真实验证明了该算法的有效性。
文摘针对互耦条件下均匀线阵(Uniform Linear Array,ULA),该文基于交替迭代提出一种适用于混合信号模型的波达方向(Direction of Arrival,DoA)与互耦误差估计算法。算法首先利用ULA互耦矩阵的带状Toeplitz结构,提出一种基于门限的非相干信源DoA估计方法,进而实现互耦误差初步估计;在此基础上,以交互迭代方式实现混合信号DoA估计及互耦误差更新。算法最多只需二次交互迭代,就可实现收敛。计算机仿真结果表明:该算法在较少接收快拍数及低信噪比情况下,均具有良好的DoA及互耦误差估计性能。