A modified matrix enhancement and matrix pencil (MMEMP) method is presented for the scattering centers measurements in step-frequency radar. The method estimates the signal parameter pairs directly unlike the matrix e...A modified matrix enhancement and matrix pencil (MMEMP) method is presented for the scattering centers measurements in step-frequency radar. The method estimates the signal parameter pairs directly unlike the matrix enhancement and matrix pencil (MEMP) method which contains an additional step to pair the parameters related to each dimension. The downrange and crossrange expressions of the scattering centers are deduced, as well as the range ambiguities, from the point of view of MMEMP method. Compared with the Fourier transform method, the numerical simulation shows that both the resolution and precision of the MMEMP method are higher than those of the Fourier method. The processing results of the real measured data for three cylinders prove the above conclusions further.展开更多
雷达信号融合成像是一种能显著提高成像分辨率的参数化新方法.基于改进的Root-Music的传统融合方法对噪声敏感,且存在模型极点失配的问题.本文通过将MEMP(Matrix Enhancement and Matrix Pencil)的二维频率估计方法推广到稀疏数据域,提...雷达信号融合成像是一种能显著提高成像分辨率的参数化新方法.基于改进的Root-Music的传统融合方法对噪声敏感,且存在模型极点失配的问题.本文通过将MEMP(Matrix Enhancement and Matrix Pencil)的二维频率估计方法推广到稀疏数据域,提出了一种基于扩展矩阵增强矩阵束(EMEMP)的融合新方法.此方法首先构造每一维联合增强矩阵,使其满足MEMP算法的配对要求,然后利用MEMP方法估计模型极点,进行极点配对,然后估计模型系数,最后内插频谱以达到融合的目的.实验结果表明相对于传统融合方法,该方法解决了极点失配的问题,提高了模型参数估计的稳健性.展开更多
电气设备局部放电超声阵列检测方法是新近发展起来的一种可靠性较高的检测方法。提出了一种基于增广矩阵束(matrix enhancement and matrix pencil,MEMP)的测向算法和L型阵列传感器的双局放源检测方法。首先,建立局放超声信号的L型阵列...电气设备局部放电超声阵列检测方法是新近发展起来的一种可靠性较高的检测方法。提出了一种基于增广矩阵束(matrix enhancement and matrix pencil,MEMP)的测向算法和L型阵列传感器的双局放源检测方法。首先,建立局放超声信号的L型阵列传感器模型;然后利用MEMP测向算法实现双局放源的波达方向估计,获得局放源的方位角和俯仰角。通过与传统的MUSIC算法测向仿真结果进行对比,验证了MEMP算法的有效性和优越性。展开更多
基于增广矩阵束方法(Matrix Enhancement and Matrix Pencil,MEMP),以使用尽可能少的阵元逼近期望的方向图为目标,提出了一种求解阵元位置和设计激励幅度的新方法.首先对期望平面阵的方向图进行采样得到离散的数据集,再构造增广矩阵,对...基于增广矩阵束方法(Matrix Enhancement and Matrix Pencil,MEMP),以使用尽可能少的阵元逼近期望的方向图为目标,提出了一种求解阵元位置和设计激励幅度的新方法.首先对期望平面阵的方向图进行采样得到离散的数据集,再构造增广矩阵,对此增广矩阵进行奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD),确定逼近期望方向图所需的最小阵元数目;基于广义特征值分解求解两组特征值,并根据类基于旋转不变技术的信号参数估计(Estimating Signal Parameters Via RotationalInvariance Techniques,ESPRIT)对这两组特值配对;在最小二乘准则下求解稀布面阵的阵元位置和激励.仿真试验验证了该方法在稀布平面阵优化问题中的高效性和数值精度.展开更多
文摘A modified matrix enhancement and matrix pencil (MMEMP) method is presented for the scattering centers measurements in step-frequency radar. The method estimates the signal parameter pairs directly unlike the matrix enhancement and matrix pencil (MEMP) method which contains an additional step to pair the parameters related to each dimension. The downrange and crossrange expressions of the scattering centers are deduced, as well as the range ambiguities, from the point of view of MMEMP method. Compared with the Fourier transform method, the numerical simulation shows that both the resolution and precision of the MMEMP method are higher than those of the Fourier method. The processing results of the real measured data for three cylinders prove the above conclusions further.
文摘雷达信号融合成像是一种能显著提高成像分辨率的参数化新方法.基于改进的Root-Music的传统融合方法对噪声敏感,且存在模型极点失配的问题.本文通过将MEMP(Matrix Enhancement and Matrix Pencil)的二维频率估计方法推广到稀疏数据域,提出了一种基于扩展矩阵增强矩阵束(EMEMP)的融合新方法.此方法首先构造每一维联合增强矩阵,使其满足MEMP算法的配对要求,然后利用MEMP方法估计模型极点,进行极点配对,然后估计模型系数,最后内插频谱以达到融合的目的.实验结果表明相对于传统融合方法,该方法解决了极点失配的问题,提高了模型参数估计的稳健性.
文摘电气设备局部放电超声阵列检测方法是新近发展起来的一种可靠性较高的检测方法。提出了一种基于增广矩阵束(matrix enhancement and matrix pencil,MEMP)的测向算法和L型阵列传感器的双局放源检测方法。首先,建立局放超声信号的L型阵列传感器模型;然后利用MEMP测向算法实现双局放源的波达方向估计,获得局放源的方位角和俯仰角。通过与传统的MUSIC算法测向仿真结果进行对比,验证了MEMP算法的有效性和优越性。
文摘基于增广矩阵束方法(Matrix Enhancement and Matrix Pencil,MEMP),以使用尽可能少的阵元逼近期望的方向图为目标,提出了一种求解阵元位置和设计激励幅度的新方法.首先对期望平面阵的方向图进行采样得到离散的数据集,再构造增广矩阵,对此增广矩阵进行奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD),确定逼近期望方向图所需的最小阵元数目;基于广义特征值分解求解两组特征值,并根据类基于旋转不变技术的信号参数估计(Estimating Signal Parameters Via RotationalInvariance Techniques,ESPRIT)对这两组特值配对;在最小二乘准则下求解稀布面阵的阵元位置和激励.仿真试验验证了该方法在稀布平面阵优化问题中的高效性和数值精度.
