A new DOA estimation method is presented for the virtual arraytransformation and the improved spatial smoothing algorithm. The new method not only overcomes the weakness of the ambiguity of DOA estimation of arbitrary...A new DOA estimation method is presented for the virtual arraytransformation and the improved spatial smoothing algorithm. The new method not only overcomes the weakness of the ambiguity of DOA estimation of arbitrary array, but also improves the abilities of resolution and de-correlation. It is proven to be effective by theoretical analyses and computer simulations. What is more, the method can improve the estimation and resolution of DOA under the condition of sparse practical array.展开更多
多输入多输出(Multiple-input multiple-output,MIMO)雷达利用多个天线发送和接收信号,具有超过传统相控阵的潜在优势。本文提出一种双基地MIMO雷达中基于传播算子的离开角(Direction of departure,DOD)和到达角(Direction of arrival,D...多输入多输出(Multiple-input multiple-output,MIMO)雷达利用多个天线发送和接收信号,具有超过传统相控阵的潜在优势。本文提出一种双基地MIMO雷达中基于传播算子的离开角(Direction of departure,DOD)和到达角(Direction of arrival,DOA)估计算法。该算法利用传播因子避免了对协方差矩阵特征值分解降低了运算的复杂度,并且在低信噪比和低快拍数的情况下,该算法仍具有良好的性能。与快速多目标定位算法相比,本文算法的角度估计性能有很大的提高。文中还推导出了离开角和到达角估计的均方误差。仿真结果证明了该算法的有效性。展开更多
考虑双平行线阵中非圆信号二维波达方向(Direction of arrival,DOA)估计问题,提出了一种基于Euler变换传播算子(Propagator method,PM)的二维DOA估计算法。该算法利用非圆信号的特性,扩展了接收数据矩阵,使得角度估计性能优于二维PM算...考虑双平行线阵中非圆信号二维波达方向(Direction of arrival,DOA)估计问题,提出了一种基于Euler变换传播算子(Propagator method,PM)的二维DOA估计算法。该算法利用非圆信号的特性,扩展了接收数据矩阵,使得角度估计性能优于二维PM算法。同时采用Euler变换把非圆PM算法中的复数运算转换为实数运算,降低计算复杂度,角度估计性能逼近非圆PM算法。该算法可以实现二维角度的自动配对,与传统PM算法相比,可同时估计出更多的信源。该算法的优越性均可在文中得到验证。展开更多
针对在移动测向定位中,测向信息存在异常,波动、缺失的情况而导致定位误差大的问题,本文建立了单站移动测向定位模型,提出了一种基于长短时记忆与卡尔曼滤波相结合(Long Short Term Memory and Kalman Filtering,LSTM-KF)的电磁辐射源...针对在移动测向定位中,测向信息存在异常,波动、缺失的情况而导致定位误差大的问题,本文建立了单站移动测向定位模型,提出了一种基于长短时记忆与卡尔曼滤波相结合(Long Short Term Memory and Kalman Filtering,LSTM-KF)的电磁辐射源定位方法,将跟踪技术进行了反向应用,可以对测向值进行平滑、补全和随机波动抑制,从而实现了高精度的电磁辐射源定位。具体而言,首先,所提算法根据前一时刻学习到的状态信息,并结合当前输入的信息以及网络状态,使用长短时记忆网络(Long Short Term Memory,LSTM)算法得到当前时刻的波达角(Direction of Arrival,DOA)预测值,将缺失值使用预测值补全;其次,根据得到的角度预测值和测量值,增加对其方向变化连续性的拟合,使用卡尔曼滤波算法对异常波动的角度值进行平滑滤波处理,通过动态校正和状态更新,将实时观测值与预测模型相结合,估计得到当前时刻的最优角度值;最后,使用测向交汇定位算法进行定位。在实际测试场景中,我们使用搭载天线阵列的垂起固定翼无人机平台采集数据信息,试验结果表明,本文所提算法与传统方法相比,定位精度大幅度提高,验证了所提算法的有效性。展开更多
提出了在单基地多输入多输出(Multiple-input multiple-output,MIMO)雷达中的基于十字阵的一种低复杂度的二维波达方向(Direction of arrival,DOA)估计算法。该算法利用传播算子法(Propagator method,PM)避免了协方差矩阵的构造及其特...提出了在单基地多输入多输出(Multiple-input multiple-output,MIMO)雷达中的基于十字阵的一种低复杂度的二维波达方向(Direction of arrival,DOA)估计算法。该算法利用传播算子法(Propagator method,PM)避免了协方差矩阵的构造及其特征值分解,也无需谱峰搜索,从而大大降低了运算的复杂度;同时该算法可实现方位角和仰角的自动配对。本文算法的性能在高信噪比下逼近借助旋转不变技术估计信号参数(Estimation ofsignal parameters via rotational invariance techniques,ESPRIT)算法。文中还推导了目标方位角和仰角的均方误差。仿真结果证明了该算法的有效性。展开更多
文摘A new DOA estimation method is presented for the virtual arraytransformation and the improved spatial smoothing algorithm. The new method not only overcomes the weakness of the ambiguity of DOA estimation of arbitrary array, but also improves the abilities of resolution and de-correlation. It is proven to be effective by theoretical analyses and computer simulations. What is more, the method can improve the estimation and resolution of DOA under the condition of sparse practical array.
文摘多输入多输出(Multiple-input multiple-output,MIMO)雷达利用多个天线发送和接收信号,具有超过传统相控阵的潜在优势。本文提出一种双基地MIMO雷达中基于传播算子的离开角(Direction of departure,DOD)和到达角(Direction of arrival,DOA)估计算法。该算法利用传播因子避免了对协方差矩阵特征值分解降低了运算的复杂度,并且在低信噪比和低快拍数的情况下,该算法仍具有良好的性能。与快速多目标定位算法相比,本文算法的角度估计性能有很大的提高。文中还推导出了离开角和到达角估计的均方误差。仿真结果证明了该算法的有效性。
文摘提出了一种未知信源数的高分辨 DOA 估计算法。该算法在未知信源数的情况下,利用线性预测(LP)法或 Pisarenko 法与 ASPECT 技术相结合来实现高分辨谱估计。该算法在消除 LP 法或 Pisarenko 法 DOA 估计中存在的伪峰的同时可判断出入射信源数,明显减小 DOA 估计算法的运算量,并可提高谱分辨力。计算机仿真结果证明了新算法理论的正确性和有效性。
文摘考虑双平行线阵中非圆信号二维波达方向(Direction of arrival,DOA)估计问题,提出了一种基于Euler变换传播算子(Propagator method,PM)的二维DOA估计算法。该算法利用非圆信号的特性,扩展了接收数据矩阵,使得角度估计性能优于二维PM算法。同时采用Euler变换把非圆PM算法中的复数运算转换为实数运算,降低计算复杂度,角度估计性能逼近非圆PM算法。该算法可以实现二维角度的自动配对,与传统PM算法相比,可同时估计出更多的信源。该算法的优越性均可在文中得到验证。
文摘针对在移动测向定位中,测向信息存在异常,波动、缺失的情况而导致定位误差大的问题,本文建立了单站移动测向定位模型,提出了一种基于长短时记忆与卡尔曼滤波相结合(Long Short Term Memory and Kalman Filtering,LSTM-KF)的电磁辐射源定位方法,将跟踪技术进行了反向应用,可以对测向值进行平滑、补全和随机波动抑制,从而实现了高精度的电磁辐射源定位。具体而言,首先,所提算法根据前一时刻学习到的状态信息,并结合当前输入的信息以及网络状态,使用长短时记忆网络(Long Short Term Memory,LSTM)算法得到当前时刻的波达角(Direction of Arrival,DOA)预测值,将缺失值使用预测值补全;其次,根据得到的角度预测值和测量值,增加对其方向变化连续性的拟合,使用卡尔曼滤波算法对异常波动的角度值进行平滑滤波处理,通过动态校正和状态更新,将实时观测值与预测模型相结合,估计得到当前时刻的最优角度值;最后,使用测向交汇定位算法进行定位。在实际测试场景中,我们使用搭载天线阵列的垂起固定翼无人机平台采集数据信息,试验结果表明,本文所提算法与传统方法相比,定位精度大幅度提高,验证了所提算法的有效性。
