针对传统算法对强干扰背景下相干目标的波达方向(direction of arrival,DOA)估计效率低、精度不高等问题,在构造干扰阻塞矩阵消除特定方向强干扰的基础上,基于局部空间差分算法进行相干目标的DOA估计。首先通过接收信号矩阵的角度信息...针对传统算法对强干扰背景下相干目标的波达方向(direction of arrival,DOA)估计效率低、精度不高等问题,在构造干扰阻塞矩阵消除特定方向强干扰的基础上,基于局部空间差分算法进行相干目标的DOA估计。首先通过接收信号矩阵的角度信息构造阻塞矩阵来剔除协方差矩阵的强干扰信息,然后利用局部空间差分算法将协方差矩阵划分为若干子阵,从而充分提取有效信息并实现解相干,最后利用线性算子算法完成对目标的DOA估计,避免高复杂度的谱峰搜索。结果表明:该算法有效提高了数据利用率,有较好的解相干效果,能够在不同的信噪比和快拍数条件下获得比传统算法更低的估计偏差和更高的成功概率。展开更多
针对时域信号中强干扰信号的抑制问题,提出一种基于奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)的时域强干扰信号抑制方法。该方法通过构建一维时域信号的信号矩阵,对矩阵进行SVD处理,得到分解后的奇异值矩阵及对应的奇异向量矩阵;...针对时域信号中强干扰信号的抑制问题,提出一种基于奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)的时域强干扰信号抑制方法。该方法通过构建一维时域信号的信号矩阵,对矩阵进行SVD处理,得到分解后的奇异值矩阵及对应的奇异向量矩阵;通过设定门限对奇异值进行筛选,将强干扰信号所对应的奇异值置零并还原信号矩阵,从而实现强干扰信号抑制。仿真结果表明,该方法对单频信号、线谱信号及周期性信号的干扰具有较好的抑制效果。展开更多
文摘针对传统算法对强干扰背景下相干目标的波达方向(direction of arrival,DOA)估计效率低、精度不高等问题,在构造干扰阻塞矩阵消除特定方向强干扰的基础上,基于局部空间差分算法进行相干目标的DOA估计。首先通过接收信号矩阵的角度信息构造阻塞矩阵来剔除协方差矩阵的强干扰信息,然后利用局部空间差分算法将协方差矩阵划分为若干子阵,从而充分提取有效信息并实现解相干,最后利用线性算子算法完成对目标的DOA估计,避免高复杂度的谱峰搜索。结果表明:该算法有效提高了数据利用率,有较好的解相干效果,能够在不同的信噪比和快拍数条件下获得比传统算法更低的估计偏差和更高的成功概率。
文摘针对时域信号中强干扰信号的抑制问题,提出一种基于奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)的时域强干扰信号抑制方法。该方法通过构建一维时域信号的信号矩阵,对矩阵进行SVD处理,得到分解后的奇异值矩阵及对应的奇异向量矩阵;通过设定门限对奇异值进行筛选,将强干扰信号所对应的奇异值置零并还原信号矩阵,从而实现强干扰信号抑制。仿真结果表明,该方法对单频信号、线谱信号及周期性信号的干扰具有较好的抑制效果。
