基于子空间的阵元误差估计方法

发布时间：2018-04-24 08:34

  本文选题：机载雷达 + 空时自适应处理　； 参考：《系统工程与电子技术》2014年04期

【摘要】：基于知识辅助的样本挑选算法是一种模型化的算法,当存在阵元误差时,假定的杂波模型与实际接收数据不匹配,算法性能严重下降。为了解决这个问题,提出一种基于子空间的阵元误差估计方法。该方法首先利用雷达构型参数计算杂波的正交补空间,再对接收数据分解得到最大奇异值对应的左奇异向量,最后利用两者的正交性来估计阵元误差。仿真实验表明,该方法可以准确地估计阵元误差,提高知识辅助样本挑选算法的稳健性。
[Abstract]:Knowledge-based sample selection algorithm is a modelled algorithm. When there are array element errors, the performance of the proposed clutter model does not match with the actual received data, and the performance of the algorithm is seriously degraded. In order to solve this problem, a subspace-based matrix error estimation method is proposed. Firstly, the orthogonal complementary space of clutter is calculated by using the radar configuration parameters, then the left singular vector corresponding to the maximum singular value is obtained by decomposing the received data. Finally, the matrix element error is estimated by using the orthogonality of the two parameters. The simulation results show that the proposed method can accurately estimate the matrix error and improve the robustness of the knowledge aided sample selection algorithm.
【作者单位】： 西安电子科技大学雷达信号处理国防科技重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金(61372133)资助课题
【分类号】：TN957.51

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1795911