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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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提出了一种基于四阶累积量的双基地MIMO雷达收发角度估计算法。在接收端,通过分别构造单阵元和双阵元的四阶累积量矩阵,采用基于四阶累积量的MUSIC算法和ESPRIT算法分别估计出目标的离开方向(DOD)和波达方向(DOA),并且DOD和DOA自动配对。该算法将二维参数的估计问题转化为两个一维形式,不需要二维谱峰搜索,在保证二维方位角估计性能的基础上,降低了运算量。利用四阶累积量有效地扩展了阵列孔径,并且适用于任意加性高斯噪声环境。仿真结果验证了算法的有效性。 相似文献
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MIMO体制米波圆阵雷达研究 总被引:2,自引:0,他引:2
将MIMO(Multiple Input Multiple Output)思想和圆阵雷达结合起来,提出了MIMO体制的米波圆阵雷达模型.对于米波圆阵雷达,采用MIMO体制后,目标和镜像的相关性减弱,虚拟阵列的有效孔径增大,能实现目标和镜像的二维角估计.理论分析及仿真实验结果表明,MIMO体制的米波圆阵雷达不仅能估计出目标的方位角,且能从俯仰上将目标和镜像分开. 相似文献
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不需要额外的去相干处理,MIMO雷达可直接对相干信号源利用MUSIC算法测向。研究MIMO雷达应用MUSIC算法的成功概率问题,给出了接收子阵均匀配置和非均匀配置情况下MUSIC算法成功率的解析表达式。数值仿真表明:高信噪比条件下,MIMO雷达的MUSIC算法成功率优于多输入单输出和相控阵雷达;子阵均匀配置MIMO雷达的MUSIC算法成功率优于非均匀配置,且当子阵均匀配置时,子阵数目越多,MUSIC算法成功率越高,当子阵非均匀配置时,各阵元数均匀程度越好,其应用MUSIC算法的成功概率越高。 相似文献
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基于接收分集的MIMO雷达发射端采用阵元间距为半波长的均匀线阵,各子阵元发射相互正交的信号,而接收阵元间距满足空间分集条件。由于天线阵元之间紧密分布的发射阵列可以当作一发射站处理,因此该MIMO雷达的结构与一发多收多基地雷达类似。分析比较了双基地雷达、一发多收多基地雷达和接收分集MIMO雷达的检测性能和模糊函数,指出接收分集MIMO雷达具有良好的检测性能、方位角分辨力和较低的"自身杂波",这有利于微弱目标的检测、目标的高精度定位、虚假目标的消除以及雷达系统可观察目标动态范围的提高。 相似文献
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有源和无源相控阵雷达的选择相控阵雷达又称相位阵列雷达,是一种以改变雷达波相位来改变波束方向的雷达,因为是以电子方式控制波束而非传统的机械转动天线的方式,故又称电子扫描雷达。相控阵雷达在传统雷达天线面的面积上可安装成百上千个阵元,任何一个阵元都可收发雷达波,而相邻的数个阵元即 相似文献
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针对大阵元间距平面阵列方向图综合问题,提出基于粒子群算法的宽带真延时平面阵列方向图综合方法。该方法根据真延时条件下阵列方向图主瓣和栅瓣指向的特点,采用宽带真延时抑制阵列方向图的栅瓣;利用粒子群优化算法优化阵列结构,得到具有较高主副瓣比的平面阵列方向图。通过对8×8的矩形平面阵进行仿真,验证了所提方法的有效性,在此基础上,还仿真研究了该方法对栅瓣的抑制性能与信号带宽之间的关系。 相似文献
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针对基本粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)易局部收敛的缺陷,设计了一种根据种群多样性测度动态调整惯性权重的改进粒子群算法,通过仿真测试函数与基本粒子群算法、自适应粒子群算法(adaptive particle swarm optimization,APSO)、带收缩因子的粒子群算法(contractive particle swarm optimization,CPSO)进行比较,改进的PSO算法在提高算法的综合搜索能力方面具有优越性。将改进的PSO算法运用到作战飞行器航迹规划中,并进行了仿真实验,仿真结果验证了改进算法的有效性。 相似文献
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基于粒子群优化算法的空中目标定位 总被引:1,自引:0,他引:1
受干扰条件下,雷达难以对空中目标准确定位。针对这一问题,提出了当多基雷达接收站在空间随机分布时,利用粒子群优化算法解决根据到达时间差对空中目标定位中遇到的非线性最优化问题。所建算法首先初始化一个随机粒子群,然后根据适应度值更新粒子速度和位置,通过迭代搜索最佳坐标。仿真结果表明,在参数设定合理的情况下,该算法性能稳定,能找到逼近全局最优点的解。 相似文献
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针对支持向量机(SVM)在网络故障诊断中应用存在的参数设置和诊断模型复杂的问题,提出一种基于小生境粒子群优化的SVM解决方案。算法在进行参数寻优的同时考虑支持向量个数,实现对诊断模型复杂度的优化,并采用小生境粒子群算法进行求解,提高算法跳出局部最优的能力。在DARPA数据集上的实验表明本文提出的方法能够有效提高诊断模型的泛化性和诊断速度。 相似文献
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为增强航空时敏制导炸弹在中制导段的滑翔能力,将极小值原理与自适应进化粒子群算法相结合,提出了一种适用于航空时敏制导炸弹增程弹道的组合优化设计方法。基于纵向平面内质心运动模型,推导了性能指标泛函及各不等式约束函数。引入Lagrange乘子矢量并建立相应的Hamilton函数实现无约束泛函极值问题的转换,推导出兼顾各优化目标函数的满意优化模型。利用自适应进化粒子群算法对该段增程弹道进行了攻角与弹翼张合档位双设计变量的组合优化。数值仿真算例表明,在满足状态方程约束的条件下,双变量的增程效果比常规单变量控制时显著提高,其优化结果可为制导炸弹弹道规划设计的研究提供一定的理论参考。 相似文献
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标准粒子群算法通过线性减小惯性权重系数来调整寻优性能,但缺乏智能化机制易导致算法后期产生早熟或陷入局部最优而产生僵局。针对这一问题,提出一种基于云模型改进惯性权重的混沌交替粒子群优化算法。根据粒子迭代变化关系,采用云模型理论对惯性权重ω进行智能化调整,以平衡其全局和局部搜索能力,防止算法产生局部僵局;另外,判定粒子稳定性,对于可能陷入局部僵局的稳定粒子进行混沌扰动,促使其跳出僵局进而向最优位置更新。实验与分析表明,基于云模型改进惯性权重的混沌交替粒子群优化算法能够跳出局部僵局且具有较高的寻优精度,算法接近完全收敛时的平均迭代次数,较现有相关研究分别降低了13.73%~20.11%。 相似文献
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为了探索提高协同空战攻击决策算法性能的途径,将多子群粒子群优化理论用于求解协同空战攻击决策,利用生命周期粒子群模型( LCPSO),提出了一种生命周期离散粒子群( LCDPSO)协同空战攻击决策算法。基于典型空战想定背景,仿真验证了算法的有效性。通过统计实验的方法,分析比较了LCDPSO协同空战攻击决策算法与多种智能决策算法的准确性、可靠性和快速性,研究结果证明LCDPSO协同空战攻击决策算法优良的综合性能。 相似文献