目标定位跟踪技术广泛应用于军事民用领域,是当前研究的热点与难点。提出了一种空域多信号分类-自回归粒子滤波(multiple signal classification autoregressive particle filter,MUSIC-ARPF)方法,定位跟踪地面目标。该方法使用多信号分...目标定位跟踪技术广泛应用于军事民用领域,是当前研究的热点与难点。提出了一种空域多信号分类-自回归粒子滤波(multiple signal classification autoregressive particle filter,MUSIC-ARPF)方法,定位跟踪地面目标。该方法使用多信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法估计目标波达方向(direction of arrival,DOA)并计算目标信号源位置,利用自回归(autoregressive model,AR)模型和粒子滤波(particle filter,PF)算法预测信号源下一时刻位置,进而自适应选择通带与阻带扇面进行空域滤波,同时调整MUSIC算法中谱峰搜索区域,提高DOA估计的分辨率,减少目标定位的扫描域。实验结果表明,空域MUSIC-ARPF方法能够减少目标定位时间,提高目标跟踪精度。展开更多
针对强信号背景下弱信号波达方向(direction of arriaval,DOA)估计问题,提出了一种基于噪声子空间扩展的弱信号DOA估计算法。该算法提出并使用了噪声子空间扩充的思想,其先将强信号导向矢量所在空间纳入噪声子空间进而构造出扩展噪声子...针对强信号背景下弱信号波达方向(direction of arriaval,DOA)估计问题,提出了一种基于噪声子空间扩展的弱信号DOA估计算法。该算法提出并使用了噪声子空间扩充的思想,其先将强信号导向矢量所在空间纳入噪声子空间进而构造出扩展噪声子空间,再在该扩展噪声子空间基础上利用常规多信号分类(multiple signalclassification,MUSIC)算法得到弱信号的DOA估计。通过噪声子空间的扩充有效地抑制了强信号谱峰,算法无需已知强信号方向及导向矢量,运算量与常规MUSIC相当。理论分析表明该算法对弱信号DOA估计性能不劣于对应的强信号阻塞类算法,仿真实验证实了其有效性和可行性。展开更多
文摘目标定位跟踪技术广泛应用于军事民用领域,是当前研究的热点与难点。提出了一种空域多信号分类-自回归粒子滤波(multiple signal classification autoregressive particle filter,MUSIC-ARPF)方法,定位跟踪地面目标。该方法使用多信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法估计目标波达方向(direction of arrival,DOA)并计算目标信号源位置,利用自回归(autoregressive model,AR)模型和粒子滤波(particle filter,PF)算法预测信号源下一时刻位置,进而自适应选择通带与阻带扇面进行空域滤波,同时调整MUSIC算法中谱峰搜索区域,提高DOA估计的分辨率,减少目标定位的扫描域。实验结果表明,空域MUSIC-ARPF方法能够减少目标定位时间,提高目标跟踪精度。
文摘针对强信号背景下弱信号波达方向(direction of arriaval,DOA)估计问题,提出了一种基于噪声子空间扩展的弱信号DOA估计算法。该算法提出并使用了噪声子空间扩充的思想,其先将强信号导向矢量所在空间纳入噪声子空间进而构造出扩展噪声子空间,再在该扩展噪声子空间基础上利用常规多信号分类(multiple signalclassification,MUSIC)算法得到弱信号的DOA估计。通过噪声子空间的扩充有效地抑制了强信号谱峰,算法无需已知强信号方向及导向矢量,运算量与常规MUSIC相当。理论分析表明该算法对弱信号DOA估计性能不劣于对应的强信号阻塞类算法,仿真实验证实了其有效性和可行性。
