多星测控中波达方向估计传播因子虚拟ESPRIT算法

针对多星测控中涉及的阵列天线信号波达方向估计问题,给出了一种新的基于传播因子的二维波达方向估计(2D-DOA)算法——传播因子虚拟ESPRIT算法(PMV-ESPRIT)。传统的虚拟ESPRIT算法需要对互相关矩阵进行特征值分解(EVD)或对数据接收矩阵进行奇异值分解(SVD),因此其运算量较大。而新算法基于传播因子方向向量分割的线性运算对传统算法做了进一步改进,其运算量明显降低,且具有更高的信号波达方向测向精度。仿真实验结果表明了PMV-ESPRIT算法的有效性和可行性。

一种基于传播算子的虚拟ESPRIT算法

针对多星测控系统提出了一种改进的基于传播算子的虚拟ESPRIT算法，即PMV—ESPRIT算法。此算法结合了传播算子法与虚拟ESPRIT算法的优点，大大提高了计算速度，避免了方位角和俯仰角的配对问题。文章先介绍了此算法的背景，建立了模型讲解算法，最后通过仿真实验来证明其在多星测控系统中的应用。

基于传播算子的二维ESPRIT算法

为了提高经典参数估计旋转不变法(Estimation of signal parameters via rotational Invariance Technique,ESPRIT)处理数据的效率,提出基于传播算子的二维虚拟ESPRIT的改进算法。该算法通过构造一组虚拟阵列得到新的虚拟接收数据,利用传播算子将这组新数据与真实阵列得到的数据进行数据重构,从而得到噪声子空间避免特征值分解,最终可估计出用户的二维波达方向估计。理论分析表明,该方法的波达方向估计性能优于传统的ESPRIT方法,且降低了运算量,提高了阵列的利用率和算法的抗干扰能力,最后由计算机仿真实验证明此方法的有效性。