【摘要】：為降低陣元互耦對(duì)目標(biāo)方位估計(jì)的影響,提高估計(jì)精確度,提出了一種基于稀疏信號(hào)加權(quán)重構(gòu)的多目標(biāo)方位估計(jì)算法。該算法將空間以1°為間隔,劃分為網(wǎng)格。利用空域目標(biāo)方位的稀疏性,給出了基于Capon譜函數(shù)的加權(quán)值選取方法。然后,運(yùn)用稀疏重構(gòu)方法和奇異值分解方法對(duì)信號(hào)進(jìn)行降維處理。最后,通過(guò)L1范數(shù)約束優(yōu)化模型進(jìn)行DOA估計(jì)。仿真結(jié)果表明,相比于傳統(tǒng)算法,所提出的算法具有更高的方位估計(jì)精度、更低的均方根誤差,能更好地抑制陣元互耦對(duì)目標(biāo)方位估計(jì)的影響。
[Abstract]:In order to reduce the influence of mutual coupling of array elements on target azimuth estimation and improve the accuracy of estimation, a multi-objective azimuth estimation algorithm based on sparse signal weighted reconstruction is proposed. In this algorithm, the space is divided into meshes at an interval of 1 擄. In this paper, the method of selecting weighted values based on Capon spectral function is presented by using the spatial target azimuth sparsity. Then, the sparse reconstruction method and singular value decomposition method are used to reduce the dimension of the signal. Finally, DOA estimation is carried out by L1 norm constrained optimization model. The simulation results show that the proposed algorithm has higher azimuth estimation accuracy and lower root mean square error than the traditional algorithm, and it can better suppress the influence of array element coupling on the target azimuth estimation.
【作者單位】： 北京理工大學(xué)信息與電子學(xué)院;
【分類(lèi)號(hào)】：TN911.7

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10 卞紅雨;王s，

本文編號(hào)：2384793