發(fā)布時(shí)間：2020-12-31 11:24

　　針對(duì)混合信源定位中存在陣列孔徑損失的問題,基于稀疏對(duì)稱陣列提出了一種新的混合信源定位方法。首先,通過不同子陣的接收數(shù)據(jù)構(gòu)造一個(gè)僅與信源角度有關(guān)的特殊四階累積量矩陣,進(jìn)而利用MUSIC算法估計(jì)出所有信源方位角,然后在每個(gè)估計(jì)角度上進(jìn)行距離維的搜索,從而得到近場信源的距離估計(jì)。該方法避免了二維搜索,且參數(shù)自動(dòng)配對(duì)。同時(shí),稀疏對(duì)稱陣列的有效使用擴(kuò)展了陣列孔徑,提高了參數(shù)估計(jì)精度。實(shí)驗(yàn)仿真結(jié)果表明該算法的有效性。 

【文章來源】：雷達(dá)科學(xué)與技術(shù). 2020年01期 北大核心

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

稀疏對(duì)稱陣列模型

可以發(fā)現(xiàn)，向量c中元素的相位項(xiàng)m-n的值跟均勻線陣的相位等效，分別為：-（N1N2+2 N1+N2),-(N1N2+2 N1+N2-1），…，0，…，(N1N2+2 N1+N2-1),(N1N2+2 N1+N2）。通過四階累積量運(yùn)算使稀疏對(duì)稱陣列的接收數(shù)據(jù)等效為一個(gè)均勻線陣，如圖2所示。重構(gòu)方法：

在本實(shí)驗(yàn)中，驗(yàn)證本文算法DOA估計(jì)精度隨信噪比和快拍數(shù)變化的情況。第一，信噪比從-5dB到10dB不斷變化，步長為2dB，快拍數(shù)為700，蒙特卡洛次數(shù)為500；第二，信噪比為7dB，快拍數(shù)從100到1 100不斷變化，步長為200。圖3為信源角度均方根誤差隨信噪比的變化情況，圖4為近場信源距離的均方根誤差隨信噪比的變化。圖5和圖6分別是方位角和近場信源距離隨快拍數(shù)的變化曲線圖。從圖3可以看出，信源角度的估計(jì)精度隨信噪比的增加而提高。由于本文算法采用稀疏對(duì)稱陣列，其陣列孔徑比均勻線陣[11]、互質(zhì)對(duì)稱陣列[12]以及特殊的幾何陣列結(jié)構(gòu)[13]大，因此本文算法角度估計(jì)精度要高于對(duì)比的算法。從圖5和圖6可以看出，4種算法在快拍數(shù)較小時(shí)參數(shù)估計(jì)精度較差，均隨著快拍數(shù)的增加而提高。從圖4和圖6可以看出，本文算法中的近場信源距離估計(jì)精度在隨著信噪比和快拍數(shù)的變化中都高于對(duì)比算法。本文算法和對(duì)比算法都是采用MUSIC算法來估計(jì)近場信源的距離，由于距離估計(jì)是基于角度估計(jì)，所以所提算法也具有更高的距離估計(jì)精度。圖4 信源距離均方根誤差隨信噪比的變化

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]相關(guān)色噪聲下無冗余累積量稀疏表示DOA估計(jì)[J]. 劉慶華,周秀清,晉良念.  航空學(xué)報(bào). 2017(04)
[2]一種稀疏陣列下的二維DOA估計(jì)方法[J]. 曾文浩,朱曉華,李洪濤,馬義耕,陳誠.  航空學(xué)報(bào). 2016(07)
[3]基于互素對(duì)稱陣的近場源定位[J]. 梁國龍,韓博.  電子與信息學(xué)報(bào). 2014(01)



本文編號(hào)：2949517