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

【文章來(lái)源】：電子與信息學(xué)報(bào). 2020,42(10)北大核心EICSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：7 頁(yè)

【部分圖文】：

等效信噪比比較

結(jié)果驗(yàn)證了改進(jìn)LS-ESPRIT算法相比于傳統(tǒng)LS-ESPRIT算法，其參數(shù)估計(jì)性能更加優(yōu)越、RCS重構(gòu)精度更高。7結(jié)束語(yǔ)本文提出了一種改進(jìn)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(jì)性能不高等問(wèn)題。通過(guò)對(duì)雷達(dá)目標(biāo)回波數(shù)據(jù)構(gòu)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(duì)參數(shù)估計(jì)的影響，提高了算法的參數(shù)估計(jì)性能，有效提高了信噪比。仿真結(jié)果表明，基于改進(jìn)LS-ESPRIT算法參數(shù)的估計(jì)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(jìn)LS-ESPRIT算法的GTD模型參數(shù)估計(jì)與RCS重構(gòu)2497

??LS-ESPRIT算法，其參數(shù)估計(jì)性能更加優(yōu)越、RCS重構(gòu)精度更高。7結(jié)束語(yǔ)本文提出了一種改進(jìn)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(jì)性能不高等問(wèn)題。通過(guò)對(duì)雷達(dá)目標(biāo)回波數(shù)據(jù)構(gòu)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(duì)參數(shù)估計(jì)的影響，提高了算法的參數(shù)估計(jì)性能，有效提高了信噪比。仿真結(jié)果表明，基于改進(jìn)LS-ESPRIT算法參數(shù)的估計(jì)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(jìn)LS-ESPRIT算法的GTD模型參數(shù)估計(jì)與RCS重構(gòu)2497

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3582019