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公开(公告)号：CN111175690B
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN201911035936.7
申请日：2019-10-29
Applicant: 宁波大学
IPC: G01S3/14
Abstract: 本发明属雷达信号处理领域，为提出二维ESPRIT算法估计2D‑DOD和2D‑DOA,可实现角度的自动匹配，并能解决角度兼并的问题，具有较好的估计性能。为此，本发明采取的技术方案是，联合对角化L型MIMO雷达圆与非圆混合测向方法，首先利用多输入多输出MIMO雷达接收到的数据向量及其共轭构造新的数据向量，然后采用高分辨率参数估计ESPRIT的方法，基于对含有非圆信息的方向矩阵进行联合对角化来估计二维波离方向2D‑DOD和二维波达方向2D‑DOA。本发明主要应用于雷达信号处理场合。
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公开(公告)号：CN110954859B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201911159873.6
申请日：2019-11-22
Applicant: 宁波大学
IPC: G01S3/00
Abstract: 一种基于L型阵列的二维非相干分布式非圆信号参数估计方法，是将L型阵列接收到的入射信号数据及接收到的数据共轭形成一个新的扩展数据矢量；基于新的扩展数据矢量，构建扩展协方差矩阵并对建扩展协方差矩阵进行特征分解，得到相应的信号子空间和噪声子空间；再将L型阵列的X轴和Z轴各分成两个具有相同阵元数的不同但子阵，根据X轴的两个子阵的划分方式分别得到两个子阵对应的信号子空间，根据Z轴的两个子阵的划分方式分别得到Z轴的两个子阵对应的信号子空间；根据秩损失原理分别构造出一个信源参数估计器来估计出非相关分布源的两个中心DOA，并进行配对。本发明能够解决更加复杂的二维模型情况，并降低运算量和提高中心DOA的估计精度。
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公开(公告)号：CN110967664B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN201911187622.9
申请日：2019-11-28
Applicant: 宁波大学
IPC: G01S3/00
Abstract: 本发明涉及阵列信号处理，为实现保留不同接收信号分量之间的正交性，还增大四元数接收模型的维度，从而有效提高DOA估计性能。为此，本发明采取的技术方案是，基于COLD阵列的增强四元数ESPRIT方法，通过构建两个四元数模型连接成新的增强四元数模型；再利用四元数特征值分解应用得到增强四元数协方差矩阵来估计增强四元数信号子空间；最后，使用不同子阵列的所对应得增强四元数信号子空间来形成旋转不变性方程，获得最终DOA估计。本发明主要应用于雷达设备设计制造场合。
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公开(公告)号：CN110824416B
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN201911159869.X
申请日：2019-11-22
Applicant: 宁波大学
IPC: G01S3/14
Abstract: 一种基于秩损原理的一维非相干分布式非圆信号参数估计方法，是将均匀线性阵列接收到的入射信号数据及接收到的数据共轭形成一个新的扩展数据矢量；基于新的扩展数据矢量，构建扩展协方差矩阵并对建扩展协方差矩阵进行特征分解，得到相应的信号子空间和噪声子空间；再将均匀线性阵列分成两个不同但具有相同阵元数的子阵，根据两个子阵的划分方式分别得到两个子阵对应的信号子空间；根据秩损失原理构造出一个信源参数估计器来估计出非相关分布源的中心DOA。本发明在均匀线性阵列下，将阵列分为两个可重叠的子阵并运用广义ESPRIT理论，通过充分利用非相干分布源的非圆信息来解耦多维参数的估计，能够降低运算量，并提高其中心DOA的估计精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111175690A
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201911035936.7
申请日：2019-10-29
Applicant: 宁波大学
IPC: G01S3/14
Abstract: 本发明属雷达信号处理领域，为提出二维ESPRIT算法估计2D-DOD和2D-DOA,可实现角度的自动匹配，并能解决角度兼并的问题，具有较好的估计性能。为此，本发明采取的技术方案是，联合对角化L型MIMO雷达圆与非圆混合测向方法，首先利用多输入多输出MIMO雷达接收到的数据向量及其共轭构造新的数据向量，然后采用高分辨率参数估计ESPRIT的方法，基于对含有非圆信息的方向矩阵进行联合对角化来估计二维波离方向2D-DOD和二维波达方向2D-DOA。本发明主要应用于雷达信号处理场合。
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公开(公告)号：CN110954859A
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201911159873.6
申请日：2019-11-22
Applicant: 宁波大学
IPC: G01S3/00
Abstract: 一种基于L型阵列的二维非相干分布式非圆信号参数估计方法，是将L型阵列接收到的入射信号数据及接收到的数据共轭形成一个新的扩展数据矢量；基于新的扩展数据矢量，构建扩展协方差矩阵并对建扩展协方差矩阵进行特征分解，得到相应的信号子空间和噪声子空间；再将L型阵列的X轴和Z轴各分成两个具有相同阵元数的不同但子阵，根据X轴的两个子阵的划分方式分别得到两个子阵对应的信号子空间，根据Z轴的两个子阵的划分方式分别得到Z轴的两个子阵对应的信号子空间；根据秩损失原理分别构造出一个信源参数估计器来估计出非相关分布源的两个中心DOA，并进行配对。本发明能够解决更加复杂的二维模型情况，并降低运算量和提高中心DOA的估计精度。
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公开(公告)号：CN110967664A
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201911187622.9
申请日：2019-11-28
Applicant: 宁波大学
IPC: G01S3/00
Abstract: 本发明涉及阵列信号处理，为实现保留不同接收信号分量之间的正交性，还增大四元数接收模型的维度，从而有效提高DOA估计性能。为此，本发明采取的技术方案是，基于COLD阵列的增强四元数ESPRIT方法，通过构建两个四元数模型连接成新的增强四元数模型；再利用四元数特征值分解应用得到增强四元数协方差矩阵来估计增强四元数信号子空间；最后，使用不同子阵列的所对应得增强四元数信号子空间来形成旋转不变性方程，获得最终DOA估计。本发明主要应用于雷达设备设计制造场合。
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公开(公告)号：CN110824416A
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201911159869.X
申请日：2019-11-22
Applicant: 宁波大学
IPC: G01S3/14
Abstract: 一种基于秩损原理的一维非相干分布式非圆信号参数估计方法，是将均匀线性阵列接收到的入射信号数据及接收到的数据共轭形成一个新的扩展数据矢量；基于新的扩展数据矢量，构建扩展协方差矩阵并对建扩展协方差矩阵进行特征分解，得到相应的信号子空间和噪声子空间；再将均匀线性阵列分成两个不同但具有相同阵元数的子阵，根据两个子阵的划分方式分别得到两个子阵对应的信号子空间；根据秩损失原理构造出一个信源参数估计器来估计出非相关分布源的中心DOA。本发明在均匀线性阵列下，将阵列分为两个可重叠的子阵并运用广义ESPRIT理论，通过充分利用非相干分布源的非圆信息来解耦多维参数的估计，能够降低运算量，并提高其中心DOA的估计精度。
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公开(公告)号：CN110749857A
公开(公告)日：2020-02-04
申请号：CN201910861631.5
申请日：2019-09-12
Applicant: 宁波大学
IPC: G01S3/14
Abstract: 一种基于秩损法的均匀矩形阵列二维非圆信号DOA估计方法，根据均匀矩形阵列接收到的入射信号数据及其共轭形成一个新的扩展数据矢量；基于新的扩展数据矢量，构建扩展协方差矩阵并对扩展协方差矩阵进行特征分解，得到相应的信号子空间和噪声子空间；再对含有两个角度参数的均匀矩形阵列进行位移处理转化为只含一个角度参数的虚拟长均匀线阵，虚拟长均匀线阵的导向矢量由入射信号中的一个角度参数完全表达，将二维参数解耦为两个一维参数来计算；根据秩损失原理构造出一个信源参数估计器来估计出一个角度，并根据估计出来的角度值再构造出一个信源参数估计器来估计另一个角度。本发明运算量更低，有着更高的参数估计精度，有效提高了DOA估计性能。
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