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一种新的MIMO雷达DOA估计方法 总被引:2,自引:1,他引:1
多输入多输出(MIMO)雷达通过分布式布阵可以获得空间分集增益,抑制目标闪烁,但过大的阵元间隔不利于DOA估计.采用发射阵列分布式布阵,接收阵列密布阵的收发分置系统,通过发射正交信号,在接收端经匹配滤波信号分选后构造虚拟子阵,提出了一种子阵优选算法,抑制目标闪烁,实现多目标超分辨.对子阵优选算法在MIMO二维空间定位中进行扩展,使MIMO同时具备抑制目标闪烁和提高自由度的特点.最后仿真实验表明了该算法的有效性. 相似文献
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对二维虚拟ESPRIT算法进行了改进 ,在保持原算法计算量小这一优点的基础上 ,提高了阵元利用率 ,或者减小了对阵列结构的要求 相似文献
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针对嵌套阵列DOA估计实时性不好的问题,提出了一种基于单快拍数据的估计算法。该算法将嵌套阵分为阵元间距等于信号半波长和阵元间距大于信号半波长的两个均匀子阵。利用两子阵接收的单快拍数据分别构造Toeplitz矩阵,然后进行特征值分解结合MUSIC算法得到低精度无模糊的DOA估计和高精度有模糊的DOA估计,最后结合解模糊算法得到高精度无模糊DOA估计。在阵列孔径相同的条件下,相比于阵元间距等于信号半波长的均匀线阵,算法需要的阵元个数较少,节约了硬件成本。该算法具有较好的实时性,并且拥有较高的测向精度。仿真结果证明了算法的有效性。 相似文献
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信号源数估计是智能天线技术的一个基本问题,经典的信号源数估计算法有:基于信息论"AIC"算法"MDL"算法、假设检验、平滑秩序列法以及盖氏圆算法等,这些算法在低信噪比、小采样、色噪声以及实际信源数近阵列阵元数时,会产生较大的误差。在Kullback准则基础上提出了一种基于虚拟阵列的改进算法,该算法通过对阵列接收的数据进行预处理,虚拟地增加阵元数,按照修正的规则,求取信源数。经仿真验证,该算法克服了经典算法在低信噪比、小采样、色噪声以及实际信源数接近阵列阵元数时,准确估计信源数的难题。 相似文献
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提出一种相干信号二维波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计算法——模式空间波达方向矩阵(Mode-Space DOA Matrix,MS-DOAM)法。算法基于双圆阵,利用模式空间转换将圆阵转换为虚拟双平行线阵,计算虚拟线阵阵元间的互相关信息,构造两个等效协方差矩阵,进而构造波达方向矩阵,对该波达方向矩阵特征分解,利用得到的特征值与特征矢量求得入射信号的仰角和方位角。算法无需二维搜索,实现估计参数自动配对。仿真结果表明,算法在低信噪比和短快拍条件下,估计误差低于虚拟空间平移算法。 相似文献