針對現(xiàn)有L型陣列相干信號DOA估計算法精度不高、孔徑損失較大的問題,該文提出一種基于主奇異矢量的解相干（L-PUMA）方法以及改進的主奇異矢量法（L-MPUMA）。L-PUMA算法首先對互協(xié)方差矩陣進行降噪,再通過奇異值分解得到2維主奇異矢量,然后利用加權最小二乘法得到線性預測方程的多項式系數(shù),該線性預測方程的根即為信號的DOA估計,最后提出一種新的配對算法實現(xiàn)仰角和方位角的配對。L-MPUMA算法利用反向共軛變換構(gòu)造增廣主奇異矢量,進一步提高了數(shù)據(jù)利用率,克服了信號完全相干時L-PUMA算法性能下降嚴重的問題,仿真實驗驗證了所提算法的高效性。 

【文章來源】：電子與信息學報. 2020,42(11)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

型陣列幾何結(jié)構(gòu)

處于中間水平；而L-MPUMA的RMSE則最低，性能最好。可見信號的相干越大，解相干算法的性能越差，L-PUMA對于信號的相干程度十分敏感，而L-MPUMA受到的影響則較小，魯棒性較好。實驗4：多目標處理能力SNR=10dB(65,115)(80,100)(95,85)(110,70)N=1假設，快拍數(shù)為200，共有4個相干信號入射到11個陣元組成的L型陣列上，仰角、方位角分別為,,和。假設4個信號完全相干，都屬于同一組相干信號，即，如圖8所示，星號代表目標的圖2配對算法RMSE隨SNR的變化圖3配對成功率隨角度間隔的變化圖4RMSE隨SNR的變化(部分相干)圖5RMSE隨SNR的變化(完全相干)圖6RMSE隨快拍數(shù)的變化(部分相干)2584電子與信息學報第42卷

RMSE則最低，性能最好。可見信號的相干越大，解相干算法的性能越差，L-PUMA對于信號的相干程度十分敏感，而L-MPUMA受到的影響則較小，魯棒性較好。實驗4：多目標處理能力SNR=10dB(65,115)(80,100)(95,85)(110,70)N=1假設，快拍數(shù)為200，共有4個相干信號入射到11個陣元組成的L型陣列上，仰角、方位角分別為,,和。假設4個信號完全相干，都屬于同一組相干信號，即，如圖8所示，星號代表目標的圖2配對算法RMSE隨SNR的變化圖3配對成功率隨角度間隔的變化圖4RMSE隨SNR的變化(部分相干)圖5RMSE隨SNR的變化(完全相干)圖6RMSE隨快拍數(shù)的變化(部分相干)2584電子與信息學報第42卷

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
[1]獨立信號與相干信號并存的測向算法研究[D]. 安春蓮.哈爾濱工程大學 2013



本文編號：3594553