针对复杂载体上共形阵列存在多极化接收和遮挡效应的问题,本文提出一种基于方向图矩阵重构导向矢量的改进极化多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法。首先对共形天线阵列进行建模,在获取各个阵元的方位和俯仰分量方...针对复杂载体上共形阵列存在多极化接收和遮挡效应的问题,本文提出一种基于方向图矩阵重构导向矢量的改进极化多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法。首先对共形天线阵列进行建模,在获取各个阵元的方位和俯仰分量方向图数据后,将方向图数据分解并重构阵列的导向矢量矩阵,最后结合极化MUSIC算法进行波达方向(direction of arrival,DOA)和极化参数联合估计。相对于理论导向矢量的极化MUSIC算法,本文所提改进算法在解决了遮挡效应的同时具有更高的估计精度,并可有效降低运算量。仿真实验结果验证了这一结论。展开更多
基于最大非圆率非圆信号特点,提出一种实值张量旋转不变子空间(estimation signal parameters via rotational invariance techniques,ESPRIT)算法。首先,通过研究张量与矩阵之间的转化关系,将阵列接收数据矩阵推广到张量空间;然后,利...基于最大非圆率非圆信号特点,提出一种实值张量旋转不变子空间(estimation signal parameters via rotational invariance techniques,ESPRIT)算法。首先,通过研究张量与矩阵之间的转化关系,将阵列接收数据矩阵推广到张量空间;然后,利用欧拉公式将阵列接收数据张量转化成余弦与正弦数据张量,根据阵列维数将其分别在各维上加以拼接,并对拼接的实值数据张量做高阶奇异值分解,获取信号子空间;最后,通过构造选择矩阵和进行特征分解,来联合估计阵列各维相位差,实现波达方向估计。实验仿真结果表明,此算法具有良好的分辨力和测角精度。展开更多
文摘针对复杂载体上共形阵列存在多极化接收和遮挡效应的问题,本文提出一种基于方向图矩阵重构导向矢量的改进极化多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法。首先对共形天线阵列进行建模,在获取各个阵元的方位和俯仰分量方向图数据后,将方向图数据分解并重构阵列的导向矢量矩阵,最后结合极化MUSIC算法进行波达方向(direction of arrival,DOA)和极化参数联合估计。相对于理论导向矢量的极化MUSIC算法,本文所提改进算法在解决了遮挡效应的同时具有更高的估计精度,并可有效降低运算量。仿真实验结果验证了这一结论。
文摘基于最大非圆率非圆信号特点,提出一种实值张量旋转不变子空间(estimation signal parameters via rotational invariance techniques,ESPRIT)算法。首先,通过研究张量与矩阵之间的转化关系,将阵列接收数据矩阵推广到张量空间;然后,利用欧拉公式将阵列接收数据张量转化成余弦与正弦数据张量,根据阵列维数将其分别在各维上加以拼接,并对拼接的实值数据张量做高阶奇异值分解,获取信号子空间;最后,通过构造选择矩阵和进行特征分解,来联合估计阵列各维相位差,实现波达方向估计。实验仿真结果表明,此算法具有良好的分辨力和测角精度。
