由于共形载体曲率的影响,共形阵列天线中各阵元单元方向图具有不同的指向,使得共形阵列天线具有了多极化特性(Polarization Diversity),为了描述共形阵列天线的多极化特性,通常在共形阵列天线的快拍数据模型中引入阵列入射信号的极化参...由于共形载体曲率的影响,共形阵列天线中各阵元单元方向图具有不同的指向,使得共形阵列天线具有了多极化特性(Polarization Diversity),为了描述共形阵列天线的多极化特性,通常在共形阵列天线的快拍数据模型中引入阵列入射信号的极化参数,因此共形阵列天线的DOA(Direction-Of-Arrival)估计需要与阵列入射信号极化参数联合估计.本文提出了一种盲极化DOA估计算法,通过在锥面共形阵列天线中设置三对特殊子阵,利用ESPRIT(Estimationof Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques)算法,将入射信号极化参数与二维角参数去耦合,在入射信号极化参数未知条件下实现了高分辨DOA估计,并对估计性能进行了理论分析与推导,给出了参数估计的CRB(Cramer-RaoBound),通过Monte Carlo仿真实验验证了DOA估计算法的有效性.展开更多
由于共形载体曲率的影响,锥面共形阵列中的阵元不仅具有不同指向的方向图,而且具有不同的极化特性,从而使得共形阵列呈现多极化特性。利用锥面共形阵列的多极化特性,针对现有共形阵列下空间超分辨算法对信号极化参数估计缺失这一问题,...由于共形载体曲率的影响,锥面共形阵列中的阵元不仅具有不同指向的方向图,而且具有不同的极化特性,从而使得共形阵列呈现多极化特性。利用锥面共形阵列的多极化特性,针对现有共形阵列下空间超分辨算法对信号极化参数估计缺失这一问题,结合多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法实现了入射信号的极化参数与二维波达方向(direction of arrival,DOA)的联合估计。算法对阵列形式无特殊要求,不需要参数配对;在此基础上进一步对算法的估计性能进行了理论分析与推导,给出了算法多参数估计的克拉美-罗边界(Cramer-Rao bound,CRB)。最后通过计算机仿真验证了算法的有效性。展开更多
文摘由于共形载体曲率的影响,共形阵列天线中各阵元单元方向图具有不同的指向,使得共形阵列天线具有了多极化特性(Polarization Diversity),为了描述共形阵列天线的多极化特性,通常在共形阵列天线的快拍数据模型中引入阵列入射信号的极化参数,因此共形阵列天线的DOA(Direction-Of-Arrival)估计需要与阵列入射信号极化参数联合估计.本文提出了一种盲极化DOA估计算法,通过在锥面共形阵列天线中设置三对特殊子阵,利用ESPRIT(Estimationof Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques)算法,将入射信号极化参数与二维角参数去耦合,在入射信号极化参数未知条件下实现了高分辨DOA估计,并对估计性能进行了理论分析与推导,给出了参数估计的CRB(Cramer-RaoBound),通过Monte Carlo仿真实验验证了DOA估计算法的有效性.
文摘由于共形载体曲率的影响,锥面共形阵列中的阵元不仅具有不同指向的方向图,而且具有不同的极化特性,从而使得共形阵列呈现多极化特性。利用锥面共形阵列的多极化特性,针对现有共形阵列下空间超分辨算法对信号极化参数估计缺失这一问题,结合多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法实现了入射信号的极化参数与二维波达方向(direction of arrival,DOA)的联合估计。算法对阵列形式无特殊要求,不需要参数配对;在此基础上进一步对算法的估计性能进行了理论分析与推导,给出了算法多参数估计的克拉美-罗边界(Cramer-Rao bound,CRB)。最后通过计算机仿真验证了算法的有效性。
