提出了一种基于粒子群优化算法(PSO)和多重信号分类(MUSIC)算法的分布式目标波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计方法。在空间欠采样情况下,该方法首先利用粒子群优化算法优化阵列阵元间距,得到阵列天线方向图高旁瓣电平最小情况下...提出了一种基于粒子群优化算法(PSO)和多重信号分类(MUSIC)算法的分布式目标波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计方法。在空间欠采样情况下,该方法首先利用粒子群优化算法优化阵列阵元间距,得到阵列天线方向图高旁瓣电平最小情况下的阵元间距,阵列阵元间距决定了阵列流形,然后在该阵列流形下构造分布式目标信号模型,最后结合分布式目标导向矢量和MUSIC算法获得空间欠采样情况下分布式目标中心DOA的准确估计。仿真结果表明了该方法的有效性。展开更多
针对空间欠采样情况下的角度估计模糊问题,本文提出了一种基于多载频的分布式目标波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计方法。该方法首先把阵列接收的空时二维回波数据重新组成新的空时频三维数据,然后利用多载频技术来构造空时最优...针对空间欠采样情况下的角度估计模糊问题,本文提出了一种基于多载频的分布式目标波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计方法。该方法首先把阵列接收的空时二维回波数据重新组成新的空时频三维数据,然后利用多载频技术来构造空时最优处理器滤除地杂波并匹配目标信号,最后利用最优处理器的输出结果对目标DOA进行估计,能够在空间欠采样情况下获得分布式目标中心DOA的准确估计。仿真结果表明了该方法的有效性。展开更多
文摘提出了一种基于粒子群优化算法(PSO)和多重信号分类(MUSIC)算法的分布式目标波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计方法。在空间欠采样情况下,该方法首先利用粒子群优化算法优化阵列阵元间距,得到阵列天线方向图高旁瓣电平最小情况下的阵元间距,阵列阵元间距决定了阵列流形,然后在该阵列流形下构造分布式目标信号模型,最后结合分布式目标导向矢量和MUSIC算法获得空间欠采样情况下分布式目标中心DOA的准确估计。仿真结果表明了该方法的有效性。
文摘针对空间欠采样情况下的角度估计模糊问题,本文提出了一种基于多载频的分布式目标波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计方法。该方法首先把阵列接收的空时二维回波数据重新组成新的空时频三维数据,然后利用多载频技术来构造空时最优处理器滤除地杂波并匹配目标信号,最后利用最优处理器的输出结果对目标DOA进行估计,能够在空间欠采样情况下获得分布式目标中心DOA的准确估计。仿真结果表明了该方法的有效性。
