一种基于四阶累积量的旋转不变参数估计方法

基于四阶累积量的几何解释 ,本文提出了一种新的旋转不变波达方向 (DOA)估计方法 ,它利用所构造出的虚拟旋转不变矩阵对来构造低维波达方向矩阵 ,并对其进行特征分解直接得到DOA估计 ,且与基于二阶统计量的旋转不变方法比较 ,阵列有效孔径扩展了一倍。

一种相干分布式信号二维DOA快速估计方法

基于L型线阵,提出了一种估计相干分布源二维波达方向(DOA)的快速算法。通过对两组平移子阵的广义方向矢量做泰勒近似获得关于分布源中心DOA的两个旋转不变矩阵,利用传播算子法求解旋转不变矩阵从而估计出分布源的中心DOA。该算法避免了常规子空间算法中的谱峰搜索和对高维样本协方差矩阵做特征分解,显著降低了计算量。算法在小角度扩展情形下有优异的估计性能,且低信噪比时的估计性能优于一维交替搜索算法。此外,算法无需知道分布源的角分布形式,是一种盲估计。仿真结果验证了算法的有效性。

基于极化特征识别的地貌识别策略

为满足其近感测量精度,需对探测范围内的地貌环境进行有效识别。提出一种基于最优投影的地貌识别算法,为现代空域近感平台提供必要的地貌识别能力。定义了利用目标散射矩阵特征值构成的特征参数,且该参数与探测信号强度、角度等参数均无关,仅相关于探测区域内的地形结构特征。并结合Krogager关于目标散射矩阵分解的相关思想,建立带参数的标准散射体旋转不变矩阵,将探测区域内的地貌极化散射矩阵投影至标准体,得到目标散射矩阵在每一标准体的权值,并通过最优化投影进一步判定该地貌属性,从而达到识别的目的。