利用盲源分离算法实现DOA估计

提出一种基于快速盲源分离算法实现波达方向(DOA)估计的方法。构造了具有对角化结构的相关矩阵组,引入解盲源分离问题的联合对角化代价函数,采用一种快速的复数域乘性迭代算法求解代价函数,得到混迭矩阵逆的估计,进而实现DOA估计。与同类算法相比,该算法具有更广的适用性和更精确的DOA估计性能。仿真实验结果验证了算法的快速收敛性和优越的估计性能。

基于智能天线的相干多径环境的标签信号提取方法

针对射频识别系统中标签信号在相干多径环境下难以提取的问题,提出一种采用智能天线技术来提取相干标签信号的方法。以均匀直线阵为基础,利用子阵输出的相关信息,采用前后向空间平滑技术对相干的阵列接收信号进行预处理,再用多重信号分类(MUSIC)算法正确估计出波达方向(DOA)用以提取标签信号。性能仿真和实验结果表明,该方法具有较低的信噪比门限和较高的分辨能力。

TR MIMO雷达低空目标DOA估计算法

为解决雷达对低空目标角度估计精度不高的问题,提出一种基于时间反转(TR)多输入多输出(MIMO)雷达的低空目标波达方向估计算法。该算法先利用TR技术的聚焦性能,获得回波信号矩阵;然后根据MIMO雷达波形的分集特性,推导出TR MIMO雷达的虚拟阵列形式;再通过行列复用,采用双向空间平滑(FBSS)算法解相干,有效地提高了低空目标的DOA估计精度。实验仿真结果表明:在信噪比为-10dB的条件下,该算法比传统MIMO雷达DOA估计算法的均方根误差平均减少了0.3°。