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基于张量分解的互质阵MIMO雷达目标多参数估计方法

樊劲宇 顾红 苏卫民 陈金立

樊劲宇, 顾红, 苏卫民, 陈金立. 基于张量分解的互质阵MIMO雷达目标多参数估计方法[J]. 电子与信息学报, 2015, 37(4): 933-938. doi: 10.11999/JEIT140826
引用本文: 樊劲宇, 顾红, 苏卫民, 陈金立. 基于张量分解的互质阵MIMO雷达目标多参数估计方法[J]. 电子与信息学报, 2015, 37(4): 933-938. doi: 10.11999/JEIT140826
Fan Jin-Yu, Gu Hong, Su Wei-Min, Chen Jin-Li. Co-prime MIMO Radar Multi-parameter Estimation Based on Tensor Decomposition[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2015, 37(4): 933-938. doi: 10.11999/JEIT140826
Citation: Fan Jin-Yu, Gu Hong, Su Wei-Min, Chen Jin-Li. Co-prime MIMO Radar Multi-parameter Estimation Based on Tensor Decomposition[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2015, 37(4): 933-938. doi: 10.11999/JEIT140826

基于张量分解的互质阵MIMO雷达目标多参数估计方法

doi: 10.11999/JEIT140826
基金项目: 

国家部委基金,教育部博士点基金(20113219110018),中国航天科技集团公司航天科技创新基金(CASC04-02),国家自然科学基金(61302188)和江苏省自然科学基金(BK20131005)资助课题

Co-prime MIMO Radar Multi-parameter Estimation Based on Tensor Decomposition

  • 摘要: 该文提出了一种基于双基地互质阵列(CPA)多输入多输出(MIMO)雷达的多目标波离方向角(DOD)、波达方向角(DOA)和多普勒频率估计算法。收发阵列各由两个满足互质结构的稀疏均匀子线阵组成。时域的快拍序列同样由两个互质的稀疏均匀采样构成。算法利用张量因子分解得到分别包含DOD, DOA和多普勒频率信息的3个流形矩阵,再从中构造出具有范德蒙德矩阵结构的虚拟流形矩阵。为了提高估计精度,还提出了一种基于特征值分解的误差抑制算法,并通过旋转不变子空间算法(ESPRIT)求取各目标的3个待估参数。与传统算法相比,该算法通过构造均匀虚拟阵列和虚拟快拍提高参数估计性能,且不会产生模糊,避免了谱峰搜索和额外的配对过程。仿真实验验证了该算法有效性。
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出版历程
  • 收稿日期:  2014-06-23
  • 修回日期:  2014-11-06
  • 刊出日期:  2015-04-19

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