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稀疏圓陣的解相干求根MUSIC算法

發(fā)布時(shí)間:2018-12-15 10:44
【摘要】:針對(duì)稀疏圓陣的波達(dá)方向估計(jì)問(wèn)題,提出了解相干求根MUSIC算法(Sparse UCA Decorrelation Root-MUSIC,SDR)。通過(guò)改進(jìn)傳統(tǒng)的波束變換方法,進(jìn)行相位校正,并在波束域進(jìn)行誤差補(bǔ)償,得到具有共軛對(duì)稱結(jié)構(gòu)的波束域?qū)蚴噶。在波束域進(jìn)行前后向平均處理和使用求根MUSIC算法,實(shí)現(xiàn)多組相干源的解相干,且避免了譜搜索,減少了運(yùn)算量。平均處理增加了數(shù)據(jù)量,算法在低信噪比和低快拍數(shù)情況下有更好的估計(jì)性能。計(jì)算機(jī)仿真表明,本算法適用于稀疏圓陣對(duì)相干源的DOA估計(jì)而且有較好的估計(jì)性能。
[Abstract]:To solve the problem of DOA estimation of sparse circular arrays, a coherent root-finding MUSIC algorithm (Sparse UCA Decorrelation Root-MUSIC,SDR) is proposed. The beamspace guidance vector with conjugate symmetric structure is obtained by improving the traditional beam-transform method, correcting the phase and compensating the error in the beamspace. In the beamspace, the forward average processing and the root seeking MUSIC algorithm are used to realize the decoherence of multiple coherent sources, and the spectral search is avoided and the computation is reduced. The average processing increases the amount of data, and the algorithm has better estimation performance in the case of low SNR and low beat number. Computer simulation shows that the proposed algorithm is suitable for the DOA estimation of coherent sources with sparse circular arrays and has good performance.
【作者單位】: 空軍預(yù)警學(xué)院;
【分類號(hào)】:TN911.7

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1 吳W,

本文編號(hào):2380505


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