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基于矢量传感器的扩展孔径双基地MIMO雷达多目标定位算法

王克让 何劲 贺亚鹏 顾陈 朱晓华

李春伟, 于洪涛, 李邵梅, 卜佑军. 一种基于可变形部件模型的快速对象检测算法[J]. 电子与信息学报, 2016, 38(11): 2864-2870. doi: 10.11999/JEIT160080
引用本文: 王克让, 何劲, 贺亚鹏, 顾陈, 朱晓华. 基于矢量传感器的扩展孔径双基地MIMO雷达多目标定位算法[J]. 电子与信息学报, 2012, 34(3): 582-586. doi: 10.3724/SP.J.1146.2011.00801
LI Chunwei, YU Hongtao, LI Shaomei, BU Youjun. Rapid Object Detection Algorithm Based on Deformable Part Models[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2016, 38(11): 2864-2870. doi: 10.11999/JEIT160080
Citation: Wang Ke-Rang, He Jin, He Ya-Peng, Gu Chen, Zhu Xiao-Hua. Extended-aperture Mulit-target Location Algorithm for MIMO Radars with Vector Sensors[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2012, 34(3): 582-586. doi: 10.3724/SP.J.1146.2011.00801

基于矢量传感器的扩展孔径双基地MIMO雷达多目标定位算法

doi: 10.3724/SP.J.1146.2011.00801
基金项目: 

南京理工大学自主科研专项计划(2010ZYTS028)资助课题

Extended-aperture Mulit-target Location Algorithm for MIMO Radars with Vector Sensors

  • 摘要: 该文研究基于电磁矢量传感器的扩展孔径多输入多输出(MIMO)雷达多目标定位算法。提出了一种新型MIMO雷达系统,发射阵列采用常规阵元,而接收阵列采用电磁矢量传感器,且传感器间距大于半波长。算法首先采用ESPRIT算法获得目标波达角(DOA)高精度模糊估计,随后利用矢量传感器的内在结构特点结合子空间旋转不变性获得目标DOA低精度无模糊估计进行解模糊,从而得到目标高精度DOA估计。最后利用已知DOA信息,采用1维MUSIC算法获得目标波离角(DOD)高精度估计。与已有算法相比,该算法大大提高了MIMO雷达的目标定位精度,且无需配对和2维搜索,具有较低的运算量。仿真结果证明了所提算法的有效性,其估计精度与CRB界接近。
  • 期刊类型引用(5)

    1. 陈勇,谢文阳,刘焕淋,汪波,黄美永. 结合头部和整体信息的多特征融合行人检测. 电子与信息学报. 2022(04): 1453-1460 . 本站查看
    2. 时磊,杨恒,周振峰,杨刘贵,张辉,杜浩. 基于RetinaNet模型的鸟巢智能检测. 电力大数据. 2020(02): 53-58 . 百度学术
    3. 孙新领,张皓,赵丽. 利用结构化SVM结合CNN的层次化目标检测与人体姿态估计方法. 计算机应用研究. 2020(05): 1566-1569+1581 . 百度学术
    4. 谢立靖,任胜兵. 基于改进时空特征的三维人体位姿估计方法. 计算机工程与设计. 2018(11): 3520-3525 . 百度学术
    5. 刘东伟. 基于双车辆可变形部件模型的车辆检测方法研究. 南方农机. 2017(20): 87+113 . 百度学术

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出版历程
  • 收稿日期:  2011-08-03
  • 修回日期:  2011-11-17
  • 刊出日期:  2012-03-19

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