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基于GEESE算法的GTD模型参数估计 被引量:2

GEESE-Based Parametric Estimation of GTD Model
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摘要 基于信号子空间特征向量的广义特征值(GEESE)算法具有比MUSIC和ESPRIT估计速度快的特点。将GEESE算法应用到能够精确描述高频电磁散射的几何绕射(GTD)模型中,利用特征子空间分解方法中信号子空间与噪声子空间的正交特性分离出信号子空间,使GEESE算法既能够精确估计目标散射中心的位置,又能估计散射中心的类型。仿真表明,这种算法有较好的效果,无需搜索,且估计的速度快,精度高。 The GEESE(Generalized Eigenvalues Utilizing Signal Subspace Eigenvectors) algorithm can estimate faster than the MUSIC algorithm and the ESPRIT algorithm. The GTD model which can accurately describe high frequency electromagnetic back scattering, is introduced into the GEESE algorithm. The orthogonal property between signal and noise subspaces is used to separate the signal subspace. The GEESE algorithm can accurately estimate the types of the scattering centres as well as the positions of them. The simulation results show that the GEESE algorithm has good performance such as fast estimation velocity and high estimation precision without searching.
机构地区 海军工程大学
出处 《雷达科学与技术》 2007年第4期250-253,共4页 Radar Science and Technology
关键词 散射中心 几何绕射模型 GEESE算法 特征子空间 参数估计 scattering center GTD model GEESE algorithm eigen subspace parametric estimation
  • 相关文献

参考文献1

二级参考文献3

  • 1黄修武,电子学报,1998年,26卷,89页
  • 2陈曾平,博士学位论文,1994年
  • 3Li H J,IEEE Trans Antennas Propagation,1993年,41卷,261页

共引文献10

同被引文献17

引证文献2

二级引证文献9

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