基于FLOCC-ESPRIT的极化阵列参数估计方法
本文关键词:基于FLOCC-ESPRIT的极化阵列参数估计方法
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【摘要】:针对基于分数低阶矩类阵列波达方向(DOA)估计方法仅适用于独立同分布(i.i.d)SαS背景噪声的缺点,提出了一种线性极化阵列DOA和极化参数联合估计的分数低阶循环相关(FLOCC)极化参数联合估计(ESPRIT)算法。该方法首先利用入射信号的循环平稳特性,采用分数低阶循环相关函数抑制α和高斯混合噪声及与信号循环频率相异的任何循环平稳干扰信号。在此基础上,利用阵列信号参数与噪声子空间的正交性,采用ESPRIT算法直接求取了信号的DOA和极化参数。该方法对于α和高斯混合噪声及与信号循环频率相异的任何循环平稳干扰信号具有很强的抑制能力。即使对于空域内靠得非常近的信源,该方法也可利用极化信息的差异进行区分。实验结果表明,在α和高斯混合信噪比(SNR)为0 d B,信干比(SIR)为3 d B时,其DOA和极化参数估计的均方根误差分别为0.23°和0.54°;并且在实测数据环境下,当SNR为10 d B时,本文算法仍然有效。
【作者单位】: 吉林大学通信工程学院;长春气象仪器研究所;吉林大学生物与农业工程学院;
【基金】:国家自然科学基金(61571209)项目资助
【分类号】:TN911.4
【正文快照】: 1引言由电磁矢量传感器所构成的极化阵列,可同时接受入射信号的3个电场分量和3个磁场分量,并且具有共点极化分集接收等一系列传统标量传感器阵列所无法比拟的优点而在雷达、声呐、通信等许多领域得到了广泛的应用,极化阵列波达方向(direction of arrival,DOA)和极化参数联合估
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,本文编号:1231166
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