針對傳統(tǒng)LS-ESPRIT算法在估計GTD模型參數(shù)時抗噪效果差,估計精度不高這一問題,該文提出了一種改進的LS-ESPRT算法,有效地提高了算法的參數(shù)估計性能與抗噪性。首先,根據(jù)雷達目標的回波數(shù)據(jù)構建Hankel矩陣;其次,采用核范數(shù)凸優(yōu)化方法對上述Hankel矩陣進行降噪處理,得到低秩的重構Hankel矩陣;最后,利用傳統(tǒng)的LS-ESPRIT算法對降噪后的數(shù)據(jù)進行處理,估計出GTD模型參數(shù)�；诟倪M算法與傳統(tǒng)算法分別得到重構RCS,并針對不同帶寬對參數(shù)估計精度的影響作以仿真探究。仿真結果表明,與傳統(tǒng)LS-ESPRIT算法與傳統(tǒng)TLS-ESPRIT算法相比,改進LS-ESPRIT算法的參數(shù)估計性能更高,抗噪性更強,且重構RCS的幅值與相角誤差更小。對不同帶寬下的參數(shù)估計精度也進行了探究,并得出:帶寬越大,估計精度越高。 

【文章來源】：電子與信息學報. 2020,42(10)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

等效信噪比比較

結果驗證了改進LS-ESPRIT算法相比于傳統(tǒng)LS-ESPRIT算法，其參數(shù)估計性能更加優(yōu)越、RCS重構精度更高。7結束語本文提出了一種改進LS-ESPRIT算法，有效解決了傳統(tǒng)LS-ESPRIT算法噪聲易敏性、參數(shù)估計性能不高等問題。通過對雷達目標回波數(shù)據(jù)構成的Hankel矩陣作凸優(yōu)化處理，可得到降噪后的、具有低秩特性的Hankel矩陣，從而降低了噪聲對參數(shù)估計的影響，提高了算法的參數(shù)估計性能，有效提高了信噪比。仿真結果表明，基于改進LS-ESPRIT算法參數(shù)的估計精度要高于傳統(tǒng)LS-ESPRIT算法圖2不同算法、GTD模型參數(shù)的均方差比較圖3不同帶寬下，GTD模型參數(shù)的均方差比較第10期張小寬等：基于改進LS-ESPRIT算法的GTD模型參數(shù)估計與RCS重構2497

??LS-ESPRIT算法，其參數(shù)估計性能更加優(yōu)越、RCS重構精度更高。7結束語本文提出了一種改進LS-ESPRIT算法，有效解決了傳統(tǒng)LS-ESPRIT算法噪聲易敏性、參數(shù)估計性能不高等問題。通過對雷達目標回波數(shù)據(jù)構成的Hankel矩陣作凸優(yōu)化處理，可得到降噪后的、具有低秩特性的Hankel矩陣，從而降低了噪聲對參數(shù)估計的影響，提高了算法的參數(shù)估計性能，有效提高了信噪比。仿真結果表明，基于改進LS-ESPRIT算法參數(shù)的估計精度要高于傳統(tǒng)LS-ESPRIT算法圖2不同算法、GTD模型參數(shù)的均方差比較圖3不同帶寬下，GTD模型參數(shù)的均方差比較第10期張小寬等：基于改進LS-ESPRIT算法的GTD模型參數(shù)估計與RCS重構2497

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3582019