【摘 要】
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雷达和智能天线技术的高速发展,对高精度目标定位技术提出了更高的要求。稀疏阵列由于不受阵元间距半波长的限制,具有阵列孔径高、自由度大、阵元间互耦效应低等特点,因而受到了业界的广泛关注。但稀疏阵列存在严重的模糊性问题,且对幅相误差情况的敏感度大,容易导致DOA估计出现严重偏差,于是本文针对稀疏阵列下的DOA估计算法做出了相关改进,具体如下:1、提出了基于介质的二维稀疏阵列DOA估计算法。将介质块置于稀
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雷达和智能天线技术的高速发展,对高精度目标定位技术提出了更高的要求。稀疏阵列由于不受阵元间距半波长的限制,具有阵列孔径高、自由度大、阵元间互耦效应低等特点,因而受到了业界的广泛关注。但稀疏阵列存在严重的模糊性问题,且对幅相误差情况的敏感度大,容易导致DOA估计出现严重偏差,于是本文针对稀疏阵列下的DOA估计算法做出了相关改进,具体如下:1、提出了基于介质的二维稀疏阵列DOA估计算法。将介质块置于稀疏面阵的阵元上并建立三维坐标模型,在模糊信号角度入射时,该算法通过改变阵元的等效位置来打破模糊的阵列流行估计出真实的波达角。将抑制度与介质参数(高度、折射率等)相结合,通过在约束范围内对抑制度函数求最优值,可以获得抑制效果最佳的介质参数值。结果表明该算法下模糊角最大抑制度可达到17d B,且能同时去除一般模糊和复杂模糊。2、对稀疏阵列中两种幅相误差估计算法做出改进。首先,将ISM幅相误差估计算法与二维稀疏平面中的基于介质的去模糊算法结合,弥补ISM法的假设条件在稀疏阵列中不满足的缺陷;其次,考虑到无辅助阵元的情况,将迭代自校正方法引入到稀疏阵列的幅相误差估计中,利用从阵列里筛选出多个子阵联合判决的办法解决迭代过程收敛至虚假角度上的问题。最终在估计幅相误差的同时获得正确的角度,提高了算法的鲁棒性。3、提出了基于压缩感知的稀疏阵列DOA估计算法。将基于MUSIC算法框架的介质解模糊算法和筛选法迁移至OMP算法框架内,且从中设计了一种可以加速追踪过程的字典,使得在初始匹配阶段宽波束搜索过程效率是一般的分层搜索法的2倍。结果表明在单快拍情况下带筛选的OMP算法实现成功概率为1时所需要的SNR比MUSIC低接近15d B,且基于介质的OMP算法相比于MUSIC性能也略有提升。
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