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基于矢量传感器MIMO雷达的DOD DOA和极化联合估计算法

王克让 朱晓华 何劲

王克让, 朱晓华, 何劲. 基于矢量传感器MIMO雷达的DOD DOA和极化联合估计算法[J]. 电子与信息学报, 2012, 34(1): 160-165. doi: 10.3724/SP.J.1146.2011.00576
引用本文: 王克让, 朱晓华, 何劲. 基于矢量传感器MIMO雷达的DOD DOA和极化联合估计算法[J]. 电子与信息学报, 2012, 34(1): 160-165. doi: 10.3724/SP.J.1146.2011.00576
Wang Ke-Rang, Zhu Xiao-Hua, He Jin. Joint DOD DOA and Polarization Estimation for MIMO Radar with Electromagnetic Vector Sensors[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2012, 34(1): 160-165. doi: 10.3724/SP.J.1146.2011.00576
Citation: Wang Ke-Rang, Zhu Xiao-Hua, He Jin. Joint DOD DOA and Polarization Estimation for MIMO Radar with Electromagnetic Vector Sensors[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2012, 34(1): 160-165. doi: 10.3724/SP.J.1146.2011.00576

基于矢量传感器MIMO雷达的DOD DOA和极化联合估计算法

doi: 10.3724/SP.J.1146.2011.00576
基金项目: 

南京理工大学自主科研专项计划资助课题

Joint DOD DOA and Polarization Estimation for MIMO Radar with Electromagnetic Vector Sensors

  • 摘要: 该文研究了一种基于多输入多输出(MIMO)电磁矢量传感器阵列雷达目标波离角(DOD),波达角(DOA)和极化联合估计问题。提出一种新型矢量阵MIMO雷达系统模型,发射阵列采用常规阵元,而接收阵列采用电磁矢量传感器。在此基础上,该文提出4维MUSIC, ESPRIT和迭代1维MUSIC 3种联合参数估计算法。其中迭代1维MUSIC算法首先利用矢量传感器的内在结构特点获得目标DOA预估计,随后采用MUSIC算法对DOD和DOA分别进行1维搜索获得目标角度的高精度估计,最后给出一种基于ESPRIT的目标极化估计算法。迭代1维MUSIC算法可用于不规则阵列,对接收阵列约束较少,无需2维搜索及多维搜索,还可以利用矢量阵特点扩展阵列孔径提高DOA估计精度。此外,论文还推导了DOD, DOA和极化联合估计的CRB。仿真实验表明,与前两种算法相比,迭代1维MUSIC算法具有与CRB更接近的估计精度。
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出版历程
  • 收稿日期:  2011-06-14
  • 修回日期:  2011-09-01
  • 刊出日期:  2012-01-19

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