非圆信号的贝叶斯稀疏重构阵列测向方法

发布时间：2018-07-25 15:59

【摘要】：对信号非圆特性的有效利用能显著改善子空间类阵列测向方法的性能,但难以弥补此类方法在低信噪比(SNR)、小样本等信号环境适应能力方面的局限。本文引入贝叶斯稀疏学习(SBL)技术以解决非圆信号的波达方向(DOA)估计问题,在结合信号非圆特性的同时对入射信号的空域稀疏性加以利用,通过将非圆信号阵列输出协方差矩阵和共轭协方差矩阵在预先定义的空域字典集上进行稀疏重构,得到入射信号的空间谱重构结果,并依据其谱峰位置估计各信号的方向。该方法对独立和相关信号都具有较好的适应能力,仿真结果验证了该方法在信号环境适应能力和相关信号测向精度等方面的优势。
[Abstract]:The effective use of non-circular signal characteristics can significantly improve the performance of subspace array direction-finding methods, but it is difficult to make up for the limitations of such methods in low signal-to-noise ratio (SNR) (SNR), small sample signal environment adaptability. In this paper, Bayesian sparse learning (SBL) technique is introduced to solve the problem of DOA (DOA) estimation of non-circular signals. The spatial sparsity of incident signals is utilized in combination with the non-circular characteristics of the signals. By sparse reconstruction of noncircular signal array output covariance matrix and conjugate covariance matrix on a predefined spatial dictionary set, the spatial spectral reconstruction results of incident signal are obtained, and the direction of each signal is estimated according to the peak position of the input signal. The method has good adaptability to both independent and correlated signals. The simulation results show that the method has advantages in signal environment adaptability and direction finding accuracy.
【作者单位】： 电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室;国防科学技术大学电子科学与工程学院;总参四部驻桂林地区军代室;
【基金】：国家自然科学基金(61302141) 电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室主任基金(CEMEE2014Z0202B)~~
【分类号】：TN911.7

【共引文献】

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