-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111814096B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202010596844.2
申请日：2020-06-28
Applicant: 海南大学
Abstract: 基于子空间拟合的加权块稀疏恢复的MIMO雷达定位算法，包括十一个步骤。本发明摈弃现有技术中利用选择矩阵消除互耦影响的做法，通过参数化导向矢量构建块MIMO雷达信号接收模型，避免阵列孔径损失，在消除互耦的同时避免了接收信息的丢失，并推导了含有未知互耦系数的块结构接收数据模型的降维矩阵，由于降低了信号模型的维度，因此降低了算法的计算量，提高了计算效率，且摒弃了现有技术子空间拟合不是最优的情况，利用最优子空间拟合原理来构建稀疏恢复模型，相比于现存的算法，使得估算子空间与真实子空间之间误差更小，提高了采样数据信息的利用率，从而使得估算性能得到了提高，为MIMO雷达的有效应用提供了有利技术支撑。本发明具有好的应用前景。
-
公开(公告)号：CN111814096A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010596844.2
申请日：2020-06-28
Applicant: 海南大学
Abstract: 基于子空间拟合的加权块稀疏恢复的MIMO雷达定位算法，包括十一个步骤。本发明摈弃现有技术中利用选择矩阵消除互耦影响的做法，通过参数化导向矢量构建块MIMO雷达信号接收模型，避免阵列孔径损失，在消除互耦的同时避免了接收信息的丢失，并推导了含有未知互耦系数的块结构接收数据模型的降维矩阵，由于降低了信号模型的维度，因此降低了算法的计算量，提高了计算效率，且摒弃了现有技术子空间拟合不是最优的情况，利用最优子空间拟合原理来构建稀疏恢复模型，相比于现存的算法，使得估算子空间与真实子空间之间误差更小，提高了采样数据信息的利用率，从而使得估算性能得到了提高，为MIMO雷达的有效应用提供了有利技术支撑。本发明具有好的应用前景。
-
公开(公告)号：CN110873866A
公开(公告)日：2020-03-10
申请号：CN201911216822.2
申请日：2019-12-03
Applicant: 海南大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 一种基于加权块稀疏恢复的单基地多输入多输出（Multiple-input Multiple-output,MIMO）雷达目标角度估计方法，包括:建立互耦条件下MIMO雷达接收阵列的数据输出模型；构造块结构表示的接收数据模型；降维处理所述块结构表示的接收数据模型；构建过完备字典，将所述降维的接收数据模型在所述过完备字典中进行稀疏化表示；构建加权矩阵；根据所述稀疏化表示的接收数据模型和所述加权矩阵，确定所述目标角度。通过上述方法能够实现高分辨率，高精度的目标方向估计，进行目标侦察测向和定位。
-
公开(公告)号：CN110007283A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910214702.2
申请日：2019-03-20
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明适用于雷达信号处理领域，提供了雷达波达方向估计方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括：对接收到的K个目标的回波信号组成的矩阵X进行降维处理，得到降维数据矩阵Y；基于降维数据矩阵Y，构造稀疏信号模型；根据该模型得到用于估计K个目标的回波功率的目标函数；初始化和更新该目标函数中的回波信号功率和非均匀噪声协方差矩阵；通过多项求根对稀疏信号模型中需要更新位置的网格点进行更新；当算法迭代次数达到预设的上限值或者算法收敛时，对更新后的空域离散网格进行一维空间谱搜索，得到多输入多输出雷达离格波达方向估计值。本发明具有同时对非均匀噪声和离格误差鲁棒的优点，在粗糙的网格仍具有很好的性能，准确性高。
-
公开(公告)号：CN109143228A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201810987347.8
申请日：2018-08-28
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明提供了一种互耦条件下双基地MIMO雷达非圆目标的角度估计方法，包括步骤：接收阵元接收由发射阵元发射的相互正交的非圆信号，其中，接收阵元和发射阵元均为半波长的均匀线性阵列；通过接收阵元接收机的匹配滤波器对所接收到的非圆信号进行匹配滤波；对匹配后的信号数据进行去耦操作，所述去耦操作为在张量域中进行；在张量域中利用去耦过的信号数据的非圆性与多维结构构建增广张量；对所述增广张量进行高阶奇异值分解，得到信号子空间；根据得到的信号子空间，通过联合旋转不变矩阵对目标的发射角和接收角进行估计，得到目标的角度估计。
-
-
-
-
Search Results
5
records
(took 0.015 seconds)
