文中提出一种二维空间相干信号波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计方法。该方法首先对L形阵接收数据协方差矩阵进行共轭重构,将原协方差矩阵的平方与重构矩阵的平方相加后求均值,得到新协方差矩阵。然后采用前后向空间平滑技术对...文中提出一种二维空间相干信号波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计方法。该方法首先对L形阵接收数据协方差矩阵进行共轭重构,将原协方差矩阵的平方与重构矩阵的平方相加后求均值,得到新协方差矩阵。然后采用前后向空间平滑技术对新协方差矩阵进行预处理,最后通过Root-MUSIC算法进行DOA估计。仿真实验和湖试数据分析结果表明,与常规方法相比,文中方法避免了谱峰搜索,减小了计算量,提高了相干信号DOA估计的分辨成功概率和估计精度,具有较高的工程应用价值。展开更多
针对传统波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计方法通过空间平滑对相干信号进行处理损失阵列孔径的问题,文章提出了一种基于协方差矩阵托普利兹(Toeplitz)矩阵重构的多重信号分类(Multiple Signal Classification,MUSIC)算法的波达...针对传统波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计方法通过空间平滑对相干信号进行处理损失阵列孔径的问题,文章提出了一种基于协方差矩阵托普利兹(Toeplitz)矩阵重构的多重信号分类(Multiple Signal Classification,MUSIC)算法的波达方位估计方法。该方法首先根据阵列接收数据的协方差矩阵及其翻转矩阵来构造新协方差矩阵,并利用新协方差矩阵构造Toeplitz矩阵,然后对其进行特征值分解,得到Toeplitz矩阵的噪声子空间,利用噪声子空间求出信号空间谱,通过谱峰搜索估计入射信号的方位角。文中方法拓展了阵列孔径,增加了可估计相干信号的数量,提升了方位估计的性能,提高了阵列的空间分辨率。仿真和湖上实验数据处理结果表明,文中方法可估计出更多的相干信号,而且在低信噪比、少快拍以及信号入射角度间隔较小时仍然具有良好的方位估计性能。展开更多
文摘文中提出一种二维空间相干信号波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计方法。该方法首先对L形阵接收数据协方差矩阵进行共轭重构,将原协方差矩阵的平方与重构矩阵的平方相加后求均值,得到新协方差矩阵。然后采用前后向空间平滑技术对新协方差矩阵进行预处理,最后通过Root-MUSIC算法进行DOA估计。仿真实验和湖试数据分析结果表明,与常规方法相比,文中方法避免了谱峰搜索,减小了计算量,提高了相干信号DOA估计的分辨成功概率和估计精度,具有较高的工程应用价值。
文摘针对传统波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计方法通过空间平滑对相干信号进行处理损失阵列孔径的问题,文章提出了一种基于协方差矩阵托普利兹(Toeplitz)矩阵重构的多重信号分类(Multiple Signal Classification,MUSIC)算法的波达方位估计方法。该方法首先根据阵列接收数据的协方差矩阵及其翻转矩阵来构造新协方差矩阵,并利用新协方差矩阵构造Toeplitz矩阵,然后对其进行特征值分解,得到Toeplitz矩阵的噪声子空间,利用噪声子空间求出信号空间谱,通过谱峰搜索估计入射信号的方位角。文中方法拓展了阵列孔径,增加了可估计相干信号的数量,提升了方位估计的性能,提高了阵列的空间分辨率。仿真和湖上实验数据处理结果表明,文中方法可估计出更多的相干信号,而且在低信噪比、少快拍以及信号入射角度间隔较小时仍然具有良好的方位估计性能。
