低信噪比条件下改进ESPRIT方法

在低信噪比时,针对估计信源DOA实时性的问题,提出了一种新的适合于ESPRIT算法的多级维纳滤波器(MSWF)结构,找到了一种能判别信号子空间的方法。首先将多级维纳滤波器(MSWF)与ESPRIT算法相结合,采用多级维纳滤波器(MSWF)的前向递推,得到子空间,不需要通过特征值分解。低信噪比时,针对噪声子空间泄漏到信号子空间的现象,提出一种判别方法,找到了更精确的信号子空间,结合ESPRIT方法实现信号的DOA估计。由于该算法实现了真实的信号子空间的判断,因此,比传统基于MSWF算法具有更高地估计精度。特别是在低信噪比时,增强了算法的实用性,仿真结果证明了算法的有效性。     

基于最大信噪比的盲源分离雷达抗主瓣干扰方法

针对现有压制干扰从主瓣进入雷达天线,传统副瓣抗干扰方法失效的问题。提出一种应用最大信噪比准则的盲源分离抗主瓣干扰方法。首先提出了盲源分离应用于雷达抗主瓣干扰的模型,估计信号源个数后构建基于信噪比的目标函数,而后选择求解得到的广义特征向量构造分离矩阵。与传统算法相比,该方法不需要进行迭代运算,有效降低了计算复杂度。经过仿真分析,验证该方法能够有效分离混合信号,具有较高的分离效率。