本文選題：陣列信號(hào)處理 + 波達(dá)方向　； 參考：《西安電子科技大學(xué)學(xué)報(bào)》2014年01期

【摘要】：陣元間的互耦和通道的不一致都會(huì)對(duì)陣列流型產(chǎn)生擾動(dòng),使得子空間類估計(jì)算法性能急劇下降甚至失效,而傳統(tǒng)多誤差聯(lián)合自校正算法存在多維搜索、迭代尋優(yōu)和計(jì)算量龐大等問(wèn)題.針對(duì)上述問(wèn)題,提出了一種新的利用旋轉(zhuǎn)不變技術(shù)實(shí)現(xiàn)兩種陣列誤差聯(lián)合抑制算法.該算法根據(jù)互耦系數(shù)矩陣特點(diǎn),通過(guò)通道的切換和子陣的選取,使得兩子陣的陣列流型矩陣在誤差擾動(dòng)下仍然保持旋轉(zhuǎn)不變關(guān)系,將ESPRIT算法應(yīng)用背景推廣至互耦和通道不一致同時(shí)存在的情形.該算法無(wú)須譜峰搜索和估計(jì)誤差參數(shù),陣列誤差的抑制無(wú)須任何額外計(jì)算量.仿真驗(yàn)證了這種算法能夠抑制互耦和通道幅相誤差,估計(jì)性能和無(wú)誤差時(shí)的標(biāo)準(zhǔn)ESPRIT算法接近.
[Abstract]:The mutual coupling between array elements and the inconsistency of channels will disturb the array flow pattern, which makes the performance of subspace class estimation algorithm drop sharply or even fail, while the traditional multi-error joint self-tuning algorithm has multi-dimensional search. Problems such as iterative optimization and large amount of computation are discussed. In order to solve the above problems, a new algorithm of joint array error suppression using rotation invariant technique is proposed. According to the characteristics of mutual coupling coefficient matrix, the algorithm can make the array flow pattern matrix of two subarrays remain rotation-invariant under the error disturbance by switching channels and selecting subarrays. The application background of ESPRIT algorithm is extended to the case where mutual coupling and channel inconsistency exist at the same time. There is no need for spectral peak search and estimation of error parameters, and no extra computation is required for the suppression of array errors. Simulation results show that the proposed algorithm can suppress mutual coupling and channel amplitude-phase errors, and the estimation performance is close to the standard ESPRIT algorithm without error.
【作者單位】： 海軍裝備研究院;海軍航空工程學(xué)院七系;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(60902054) 中國(guó)博士后科學(xué)基金資助項(xiàng)目(201003758,20090460114) “泰山學(xué)者”建設(shè)工程專項(xiàng)經(jīng)費(fèi)資助項(xiàng)目
【分類號(hào)】：TN911.7

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1895391