一种改进的极化敏感阵列解相干算法

发布时间：2018-04-28 14:25

  本文选题：阵列信号处理 + 相干信号　； 参考：《电子与信息学报》2014年11期

【摘要】：在相干信号源情形下,常用的极化敏感阵列信号处理方法(如参数估计、波束形成等)会出现性能下降甚至失效的现象。该文在极化平滑算法的基础上提出一种改进的解相干算法,通过对各子相关矩阵选择适当的加权系数,使平滑之后的相关矩阵具有Toeplitz的形式,进而消除信号之间的相干性。该文推导了最优加权系数的表达式及最大解相干信号个数,并利用加权平滑之后的相关矩阵完成了参数估计和波束形成。计算机仿真结果表明改进的方法具有比常规极化平滑算法更优越的性能,且适用于非均匀噪声和相干噪声的情况。
[Abstract]:In the case of coherent signal source, the commonly used polarization-sensitive array signal processing methods (such as parameter estimation, beamforming, etc.) will appear the phenomenon of performance degradation or even failure. Based on the polarization smoothing algorithm, an improved decoherence algorithm is proposed in this paper. By selecting appropriate weighting coefficients for each subcorrelation matrix, the smoothed correlation matrix has the form of Toeplitz and the coherence between signals is eliminated. In this paper, the expression of the optimal weighting coefficient and the maximum number of decoherence signals are derived, and the parameter estimation and beamforming are completed by using the correlation matrix after weighted smoothing. Computer simulation results show that the improved method has better performance than the conventional polarization smoothing algorithm and is suitable for the case of non-uniform noise and coherent noise.
【作者单位】： 电子科技大学电子工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(61371184,61301262) 中国博士后科学基金(2012M520077)资助课题
【分类号】：TN911.7

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1815640