张远芳
- 作品数：11 被引量：14H指数：2
- 供职机构：电子科技大学更多>>
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- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术更多>>
- 一种极化敏感阵列参数估计的降维MUSIC算法
- 本发明公开了一种极化敏感阵列参数估计的降维MUSIC算法，属于阵列信号处理技术领域。本发明将阵列接收数据得到的信号相关矩阵进行特征值分解得到噪声子空间；将信号的导向矢量中波达方向角和极化信息分离开来，得到中间变量；由中间...
- 李会勇张远芳周正李洋谢菊兰
- 一种基于压缩感知的电磁矢量阵列参数估计方法
- 本发明属于阵列信号处理技术领域，提供了一种基于压缩感知的电磁矢量阵列参数估计方法，具体就是将压缩感知理论应用到电磁矢量阵列的波达方向角和极化参数估计。本发明首先分别对电磁矢量传感器的两正交电偶极子在x轴和y轴的输出进行建...
- 李会勇张远芳许欣怡周正张泽恒
- 一种空频自适应导航抗干扰算法的实现方法
- 该发明公开了一种空频自适应导航抗干扰算法的实现方法，属于卫星导航通信领域。该方法通过采用对输入数据滑窗分块处理的方式提高了数据利用率；同时采用一种分块矩阵求权值的方法减少了计算量和资源消耗；最后对输出的时域数据采用两路数...
- 李会勇周正张远芳李洋谢菊兰
- 文献传递
- 一种极化敏感阵列参数估计的降维MUSIC算法
- 本发明公开了一种极化敏感阵列参数估计的降维MUSIC算法，属于阵列信号处理技术领域。本发明将阵列接收数据得到的信号相关矩阵进行特征值分解得到噪声子空间；将信号的导向矢量中波达方向角和极化信息分离开来，得到中间变量；由中间...
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- 文献传递
- 一种基于压缩感知的电磁矢量阵列参数估计方法
- 本发明属于阵列信号处理技术领域，提供了一种基于压缩感知的电磁矢量阵列参数估计方法，具体就是将压缩感知理论应用到电磁矢量阵列的波达方向角和极化参数估计。本发明首先分别对电磁矢量传感器的两正交电偶极子在x轴和y轴的输出进行建...
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- 文献传递
- 一种空频自适应导航抗干扰算法的实现方法
- 该发明公开了一种空频自适应导航抗干扰算法的实现方法，属于卫星导航通信领域。该方法通过采用对输入数据滑窗分块处理的方式提高了数据利用率；同时采用一种分块矩阵求权值的方法减少了计算量和资源消耗；最后对输出的时域数据采用两路数...
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- 极化域‐空域联合的参数估计和干扰抑制方法研究
- 相较于传统的标量阵列，极化阵列最大的优势是可以利用信号的极化信息，进一步提高参数估计精度和干扰抑制性能。但目前对极化阵列信号处理的方法大多是传统标量阵列信号处理方法的直接搬移，并没有太多针对极化阵列特殊结构的研究，且大部...
- 张远芳
- 关键词：参数估计波束形成
- 极化敏感线阵的模值约束降维Root-MUSIC算法被引量：8
- 2016年
- 为了解决极化敏感线阵波达方向角和极化参数联合估计运算量大的问题,本文提出了模值约束降维Root-MUSIC算法。该算法通过对波达方向角和极化参数进行剥离,先采用Root-MUSIC算法进行DOA估计,然后根据模值约束条件构造代价函数,通过闭合式解求出极化参数估计。与传统MUSIC算法相比,该算法避免了谱峰搜索,大大提高了运算效率。与ESPRIT算法相比,该算法避免了参数配对问题。计算机仿真结果验证了该算法的正确性,且具有较高的成功率与精确度。在两目标信号入射角度接近时,也能够很好的分辨出两信号。
- 李会勇张远芳谢菊兰
- 关键词：参数估计
- 电磁矢量阵列的四元数Toeplitz矩阵重构算法被引量：4
- 2016年
- 对于电磁矢量阵列的相干信源波达方向估计,针对空间平滑算法解相干时减少阵列有效孔径的问题,提出了一种四元数Toeplitz矩阵重构算法。首先,根据四元数的正交特性建立了信号接收模型,很好地保持了电磁矢量阵列的阵元输出信号两分量间的正交性,同时保证了波达方向角信息和极化信息都能包含在重构矩阵中;然后,在阵列各阵元接收数据与参考阵元接收数据的相关函数基础上,构成Hermitian Toeplitz矩阵,从而实现解相干。该算法与空间平滑算法相比增加了相干信源估计个数,且在低信噪比和入射角度接近时具有更好的估计性能,通过仿真实验得到了验证。
- 张远芳李会勇谢菊兰
- 关键词：相干四元数TOEPLITZ矩阵
- 极化敏感L型阵模值约束的多参数联合估计被引量：2
- 2016年
- 对于极化敏感L型阵列的多参数联合估计问题,采用传统的多重信号分类(MUSIC)算法所需计算量大,采用旋转不变子空间(ESPRIT)算法需要考虑参数配对问题。提出了模值约束下的求根多重信号分类(root-MUSIC)算法,首先利用L型阵列中两个相互垂直的线阵构造两子阵接收数据的自相关函数,采用root-MUSIC算法进行波达方向角(DOA)估计,然后根据模值约束条件构造代价函数,通过闭合式解得到极化参数估计。该算法与传统MUSIC算法相比,大大减少了计算量,同时能够实现参数自动配对,避免了ESPRIT算法的不足。计算机仿真结果表明,该算法的角度估计性能与传统MUSIC算法接近,优于E SPRIT算法,且算法收敛速度快。
- 张远芳周正李会勇
- 关键词：极化敏感阵列参数估计
