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公开(公告)号：CN114325563A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111482011.4
申请日：2021-12-06
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明提供了一种非均匀噪声环境下基于变分SBL的离格DOA估计方法。该方法首先将均匀线性阵列接收数据的协方差进行矢量化，并且将非均匀噪声协方差建模到变分信号矢量之中，构造一个新型变分数据模型；其次基于变分数据模型构建变分离格稀疏数据模型；然后利用稀疏贝叶斯学习(SBL)分别对与变分稀疏信号矢量相关的超参数矢量和离格误差矢量进行迭代估计，并对空域离散网格点进行迭代更新；最后根据SBL迭代收敛或者迭代次数达到1000次之后得到与信号矢量相关的超参数矢量，利用一维空间谱搜索实现波达方向(DOA)估计。相较于其他现有的DOA方法，本发明不需要单独对非均匀噪声协方差进行估计，且能够有效降低离格误差和非均匀噪声对DOA估计的影响，从而实现稳健且准确的DOA估计。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112630766A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011500253.7
申请日：2020-12-18
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明提供一种基于张量高阶奇异值分解的雷达角度和距离估计方法，包括下列步骤：构建包含k个子阵的MIMO雷达接收阵列，通过所述MIMO雷达接收阵列获取目标回波的接收数据，并构造三阶张量信号模型；采用高阶奇异值分解三阶张量信号模型，获得基于张量的信号子空间；提取所述信号子空间的接收矩阵，实现MIMO雷达目标DOA参数估计；提取每个子阵对应的信号子空间和发射矩阵，并消除因目标DOD参数和距离耦合造成的相位模糊问题，同时实现目标DOD和距离与DOA参数自动配对，最终实现对MIMO雷达目标DOD参数和距离参数的估计。
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公开(公告)号：CN112782663B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202110146314.2
申请日：2021-02-03
Applicant: 海南大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明提供一种幅相误差条件下FDA‑MIMO雷达的目标参数估计方法，包括下列步骤：构建包含匹配滤波器的MIMO雷达接收阵元，通过所述MIMO雷达接收阵元对所接收到的信号进行匹配滤波，获取接收到的多维数据；对接收到的多维数据进行平行因子分解，得到含有目标信息的方向矩阵；根据辅助阵元的导向矢量以及第一估计算子，计算出目标的角度估计；根据所述角度估计以及发射阵元的导向矢量估计出目标的距离；根据不同目标之间的导向矢量，计算幅度误差估计；通过第二估计算子以及导向矢量获得相位误差估计。
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公开(公告)号：CN112630766B
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202011500253.7
申请日：2020-12-18
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明提供一种基于张量高阶奇异值分解的雷达角度和距离估计方法，包括下列步骤：构建包含k个子阵的MIMO雷达接收阵列，通过所述MIMO雷达接收阵列获取目标回波的接收数据，并构造三阶张量信号模型；采用高阶奇异值分解三阶张量信号模型，获得基于张量的信号子空间；提取所述信号子空间的接收矩阵，实现MIMO雷达目标DOA参数估计；提取每个子阵对应的信号子空间和发射矩阵，并消除因目标DOD参数和距离耦合造成的相位模糊问题，同时实现目标DOD和距离与DOA参数自动配对，最终实现对MIMO雷达目标DOD参数和距离参数的估计。
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公开(公告)号：CN112782663A
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202110146314.2
申请日：2021-02-03
Applicant: 海南大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明提供一种幅相误差条件下FDA‑MIMO雷达的目标参数估计方法，包括下列步骤：构建包含匹配滤波器的MIMO雷达接收阵元，通过所述MIMO雷达接收阵元对所接收到的信号进行匹配滤波，获取接收到的多维数据；对接收到的多维数据进行平行因子分解，得到含有目标信息的方向矩阵；根据辅助阵元的导向矢量以及第一估计算子，计算出目标的角度估计；根据所述角度估计以及发射阵元的导向矢量估计出目标的距离；根据不同目标之间的导向矢量，计算幅度误差估计；通过第二估计算子以及导向矢量获得相位误差估计。
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