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相似文献
 共查询到10条相似文献,搜索用时 421 毫秒
1.
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。  相似文献   

2.
针对小型化通信干扰机功率不足的问题,提出了一种任意分散布阵通信干扰机空间功率合成方法,采用无线的方式控制各单元的发射时间和发射相位,在不破坏单个干扰机结构完整性和独立性的前提下进行空间功率合成。分析了相位同步误差、定位误差和导向误差对功率合成效率的影响,给出了合成效率为0.8时系统对相位同步精度、定位精度和导向精度的要求。结果表明,随着各项误差的增加,合成效率不断减小并趋于下限;干扰机群分布半径越大,合成效率对导向误差越敏感。  相似文献   

3.
幅相误差对稀疏阵天线性能的影晌   总被引:4,自引:0,他引:4       下载免费PDF全文
围绕天线阵增益、波束宽度、指向和副瓣电平等指标,分析了幅相误差、阵元失效对稀疏阵列天线性能的影响。应用概率统计原理,导出了具有幅相误差、阵元失效时稀疏阵天线阵增益损失、波束宽度、指向、副瓣电平的估计公式、并得出一些有益结论。  相似文献   

4.
相控阵天线由成百上千的阵元组成,以其独特的优势迅速发展。在实际应用中,由于各种原因会出现阵元失效的情况。严重的影响相控阵天线的使用。由于相控阵天线幅相可控的特殊性,可运用幅相调控的方法对失效阵元造成的损失进行校正。运用粒子群算法对失效后的阵面进行优化,寻找最优解使失效后的阵面达到一个较好的状态,使阵元失效后的阵面天线能降低性能投入使用。  相似文献   

5.
相控阵天线由成百上千的阵元组成,以其独特的优势迅速发展。在实际应用中,由于各种原因会出现阵元失效的情况。严重的影响相控阵天线的使用。由于相控阵天线幅相可控的特殊性,可运用幅相调控的方法对失效阵元造成的损失进行校正。运用粒子群算法对失效后的阵面进行优化,寻找最优解使失效后的阵面达到一个较好的状态,使阵元失效后的阵面天线能降低性能投入使用。  相似文献   

6.
基于建立的双层背腔微带天线共形阵模型,提出了一种改进的互耦修正投影法,并成功用于该类共形阵列的方向图综合。通过引入包含空间位置信息的广义阵元方向图概念,完成了对阵元激励幅相的同步求解;将阵元有源方向图思想与最小二乘法结合,简化了互耦系数矩阵的提取;综合过程计入了阵元相位方向图的贡献,使该方法的可靠性显著提高,阵列综合结果与全波分析结果的完全吻合,验证了该方法的正确性。  相似文献   

7.
针对共形阵列方位依赖幅相误差校正问题,给出了一种新的基于辅助阵元的自校正算法。对共形阵列接收快拍数据延时,构造满足旋转不变关系的时域子对,并计算子对的协方差矩阵和四阶累积量矩阵;基于旋转不变子空间原理完成对阵列流型和信源频率的估计;利用精确校正的辅助阵元和解线性方程组,实现对信源方位和方位依赖幅相误差的估计。所给算法适用于任意共形载体,普适性强,且无需参数搜索和配对,计算量小。Monte-Carlo仿真实验证明了所给算法的有效性。  相似文献   

8.
最小冗余线阵的DOA估计   总被引:1,自引:0,他引:1  
波达方向(DOA)估计是智能天线技术研究热点之一.研究了最小冗余线阵的DOA估计问题.通过引入阵列冗余度,对非均匀线阵的阵元配置进行研究,在对MUSIC算法进行分析的基础上,利用Matlab对最小冗余线阵的DOA性能进行仿真,通过与均匀线阵进行对比,结果表明,在相同阵元数目的前提下,最小冗余线阵获得了较高的空间谱分辨力和较低的估计均方误差,提高了DOA估计性能.  相似文献   

9.
在均匀线性阵列和双平行线阵模型下,结合常规波束形成算法,一维子空间类算法和二维子空间类算法的原理,构建了阵元间互耦和通道幅相不一致的误差模型,系统性地分析了两种阵列误差对这些经典算法的作用机理,并进行了数值仿真验证。理论分析和仿真结果表明,互耦和通道不一致会对阵列流型产生扰动,并破坏旋转不变关系,使得经典算法估计性能严重下降,降低了估计成功概率。  相似文献   

10.
本文给出了基于 Gram-Schmidt正交化方法的超分辨算法,并分析了该算法对阵列幅度和相位误差的灵敏度。给出了两个目标、不同阵元数和不同间距等情况下的灵敏度计算结果。结果表明本文的算法在目标小角度间隔、大阵元数的情况下,受幅相误差的影响没有最大似然估计(MLM)和 MUSIC算法敏感。  相似文献   

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