【摘要】：對(duì)信號(hào)非圓特性的有效利用能顯著改善子空間類陣列測(cè)向方法的性能,但難以彌補(bǔ)此類方法在低信噪比(SNR)、小樣本等信號(hào)環(huán)境適應(yīng)能力方面的局限。本文引入貝葉斯稀疏學(xué)習(xí)(SBL)技術(shù)以解決非圓信號(hào)的波達(dá)方向(DOA)估計(jì)問題,在結(jié)合信號(hào)非圓特性的同時(shí)對(duì)入射信號(hào)的空域稀疏性加以利用,通過將非圓信號(hào)陣列輸出協(xié)方差矩陣和共軛協(xié)方差矩陣在預(yù)先定義的空域字典集上進(jìn)行稀疏重構(gòu),得到入射信號(hào)的空間譜重構(gòu)結(jié)果,并依據(jù)其譜峰位置估計(jì)各信號(hào)的方向。該方法對(duì)獨(dú)立和相關(guān)信號(hào)都具有較好的適應(yīng)能力,仿真結(jié)果驗(yàn)證了該方法在信號(hào)環(huán)境適應(yīng)能力和相關(guān)信號(hào)測(cè)向精度等方面的優(yōu)勢(shì)。
[Abstract]:The effective use of non-circular signal characteristics can significantly improve the performance of subspace array direction-finding methods, but it is difficult to make up for the limitations of such methods in low signal-to-noise ratio (SNR) (SNR), small sample signal environment adaptability. In this paper, Bayesian sparse learning (SBL) technique is introduced to solve the problem of DOA (DOA) estimation of non-circular signals. The spatial sparsity of incident signals is utilized in combination with the non-circular characteristics of the signals. By sparse reconstruction of noncircular signal array output covariance matrix and conjugate covariance matrix on a predefined spatial dictionary set, the spatial spectral reconstruction results of incident signal are obtained, and the direction of each signal is estimated according to the peak position of the input signal. The method has good adaptability to both independent and correlated signals. The simulation results show that the method has advantages in signal environment adaptability and direction finding accuracy.
【作者單位】： 電子信息系統(tǒng)復(fù)雜電磁環(huán)境效應(yīng)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué)電子科學(xué)與工程學(xué)院;總參四部駐桂林地區(qū)軍代室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61302141) 電子信息系統(tǒng)復(fù)雜電磁環(huán)境效應(yīng)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室主任基金(CEMEE2014Z0202B)~~
【分類號(hào)】：TN911.7

【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2144324