针对目前极化敏感面阵空域-极化域联合谱估计运算量大、耗时长的问题,提出一种降维求根MUSIC(Multiple Signal Classification)优化算法。通过对接收信号进行降维处理,提出新的求解模型将传统四维MUSIC转化为两个一维求根MUSIC求解空域...针对目前极化敏感面阵空域-极化域联合谱估计运算量大、耗时长的问题,提出一种降维求根MUSIC(Multiple Signal Classification)优化算法。通过对接收信号进行降维处理,提出新的求解模型将传统四维MUSIC转化为两个一维求根MUSIC求解空域波达方向和引用已求解出的空域信息结合拉格朗日乘子法解决来波信号极化信息估计问题。相比传统的4D-MUSIC和秩亏MUSIC,所提算法在不损失估计精度的前提下提高了运算速度,降低了运算复杂度,无需谱峰搜索过程,消除了因搜索步长而导致的量化误差。对日后大规模阵列计算及MIMO(Multiple Input Multiple Output)雷达引入提供快速求解方法。仿真实验表明,所提算法在低信噪比0 dB下空域误差约为0.85°,速度相比秩亏MUSIC提升了约64.7%,验证了该算法的有效性和高精度性。展开更多
基于传统的极化敏感阵列多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)空间谱估计测向算法,提出了结合极化滤波与斜投影算子的极化域-空域二维联合空间谱估计超分辨测向算法。与传统极化MUSIC空间谱估计算法相比,所提算法根据接...基于传统的极化敏感阵列多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)空间谱估计测向算法,提出了结合极化滤波与斜投影算子的极化域-空域二维联合空间谱估计超分辨测向算法。与传统极化MUSIC空间谱估计算法相比,所提算法根据接收到的混叠脉冲信号的时域、极化域特性,进行信号前沿段与叠加段的分段波达方向(direction of arrival,DOA)估计。在估计出前沿段信号极化域与空域参数后,以此对信号叠加段进行极化滤波与斜投影算子处理,更为准确地估计了目标雷达与诱饵的DOA。仿真实验结果表明,该算法可有效抑制诱饵信号的影响,提高目标雷达信号DOA估计的准确度,实现多目标分辨。展开更多
文摘基于传统的极化敏感阵列多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)空间谱估计测向算法,提出了结合极化滤波与斜投影算子的极化域-空域二维联合空间谱估计超分辨测向算法。与传统极化MUSIC空间谱估计算法相比,所提算法根据接收到的混叠脉冲信号的时域、极化域特性,进行信号前沿段与叠加段的分段波达方向(direction of arrival,DOA)估计。在估计出前沿段信号极化域与空域参数后,以此对信号叠加段进行极化滤波与斜投影算子处理,更为准确地估计了目标雷达与诱饵的DOA。仿真实验结果表明,该算法可有效抑制诱饵信号的影响,提高目标雷达信号DOA估计的准确度,实现多目标分辨。
