文章针对阵元位置误差导致水听器阵列性能恶化的问题,提出一种适用于均匀线阵列的阵元位置无源校准方法。该方法综合远场阵列模型和宽带信号空间谱的特性,利用压缩感知技术,将阵元实际位置估计问题转化为稀疏信号的重建,建立了阵元位置...文章针对阵元位置误差导致水听器阵列性能恶化的问题,提出一种适用于均匀线阵列的阵元位置无源校准方法。该方法综合远场阵列模型和宽带信号空间谱的特性,利用压缩感知技术,将阵元实际位置估计问题转化为稀疏信号的重建,建立了阵元位置误差模型,构建了相应的优化函数,并采用正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)算法解算阵元实际位置。计算机仿真验证表明,基于压缩感知的方法能有效改善阵元位置误差造成的空间谱估计失效问题,可为目标方位角(Direction of Arrival,DOA)估计提供有效的技术支撑。展开更多
针对阵元幅相误差使波达方向(direction of arrival,DOA)估计精度下降的问题,提出了一种阵元幅相误差和DOA同时估计算法。该算法通过在阵列一侧设置少量已校正阵元,改变了误差矩阵的结构,并根据改变后的矩阵特征构造了变换矩阵,通过构...针对阵元幅相误差使波达方向(direction of arrival,DOA)估计精度下降的问题,提出了一种阵元幅相误差和DOA同时估计算法。该算法通过在阵列一侧设置少量已校正阵元,改变了误差矩阵的结构,并根据改变后的矩阵特征构造了变换矩阵,通过构造的变换矩阵和子空间算法,实现了对阵元幅相误差和DOA的同时估计。此外,该算法能够解决信源功率存在较大差异时误差估计不准的问题,实现了高精度的误差和角度的同时估计。计算机仿真结果证明了所提算法的正确性和有效性。展开更多
阵元失效下多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)雷达虚拟阵列协方差矩阵出现大批整行整列元素缺失,破坏原有内在完整结构,导致波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计性能下降。为此,提出一种联合核范数和SCAD(Smoothly...阵元失效下多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)雷达虚拟阵列协方差矩阵出现大批整行整列元素缺失,破坏原有内在完整结构,导致波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计性能下降。为此,提出一种联合核范数和SCAD(Smoothly Clipped Absolute Deviation)惩罚的完整协方差矩阵重构方法,以利于阵元失效下MIMO雷达DOA的有效估计。首先对待恢复的协方差矩阵建立核范数和SCAD惩罚双先验约束模型,并利用等正弦空间稀疏化方式划分粗网格空间,在可容忍的模型误差内能大大降低运算复杂度;然后利用ALM-ADMM(Augmented Lagrange Multipliers-Alternating Direction Method of Multipliers)算法对双先验约束模型进行求解,从而恢复协方差矩阵中大量整行整列的缺失数据;最后通过RD-ESPRIT(Reduced Dimensional ESPRIT)算法进行目标DOA估计。仿真结果验证该方法能快速恢复虚拟协方差矩阵中的缺失数据,从而有效提高阵元失效下MIMO雷达的DOA估计性能。展开更多
文摘文章针对阵元位置误差导致水听器阵列性能恶化的问题,提出一种适用于均匀线阵列的阵元位置无源校准方法。该方法综合远场阵列模型和宽带信号空间谱的特性,利用压缩感知技术,将阵元实际位置估计问题转化为稀疏信号的重建,建立了阵元位置误差模型,构建了相应的优化函数,并采用正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)算法解算阵元实际位置。计算机仿真验证表明,基于压缩感知的方法能有效改善阵元位置误差造成的空间谱估计失效问题,可为目标方位角(Direction of Arrival,DOA)估计提供有效的技术支撑。
文摘针对阵元幅相误差使波达方向(direction of arrival,DOA)估计精度下降的问题,提出了一种阵元幅相误差和DOA同时估计算法。该算法通过在阵列一侧设置少量已校正阵元,改变了误差矩阵的结构,并根据改变后的矩阵特征构造了变换矩阵,通过构造的变换矩阵和子空间算法,实现了对阵元幅相误差和DOA的同时估计。此外,该算法能够解决信源功率存在较大差异时误差估计不准的问题,实现了高精度的误差和角度的同时估计。计算机仿真结果证明了所提算法的正确性和有效性。
文摘阵元失效下多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)雷达虚拟阵列协方差矩阵出现大批整行整列元素缺失,破坏原有内在完整结构,导致波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计性能下降。为此,提出一种联合核范数和SCAD(Smoothly Clipped Absolute Deviation)惩罚的完整协方差矩阵重构方法,以利于阵元失效下MIMO雷达DOA的有效估计。首先对待恢复的协方差矩阵建立核范数和SCAD惩罚双先验约束模型,并利用等正弦空间稀疏化方式划分粗网格空间,在可容忍的模型误差内能大大降低运算复杂度;然后利用ALM-ADMM(Augmented Lagrange Multipliers-Alternating Direction Method of Multipliers)算法对双先验约束模型进行求解,从而恢复协方差矩阵中大量整行整列的缺失数据;最后通过RD-ESPRIT(Reduced Dimensional ESPRIT)算法进行目标DOA估计。仿真结果验证该方法能快速恢复虚拟协方差矩阵中的缺失数据,从而有效提高阵元失效下MIMO雷达的DOA估计性能。
