一种基于自适应并行因子分解的运动目标直接跟踪方法

    公开(公告)号:CN118501864A

    公开(公告)日:2024-08-16

    申请号:CN202410558697.8

    申请日:2024-05-08

    IPC分类号: G01S13/72 G01S13/06 G01S7/41

    摘要: 本发明涉及一种基于自适应并行因子分解的运动目标直接跟踪方法,属于目标位置估计领域。首先建立目标运动模型,各个分布式接收站对目标信号进行数据采集,建立分布式多站接收场景下基于传输时延的接收信号模型;通过经典PARAFAC方法对自适应PARAFAC更新算法进行初始化,得到初始化所需条件;根据加权最小二乘方法,建立因子矩阵估计代价函数,并进行迭代求解得到对时延矩阵的估计;然后,根据所估计的时延矩阵,采用二维网格搜索法建立代价函数,求解代价函数即可获得目标辐射源在当前时刻的位置;对各次运动时隙所采集的数据分别估计对应目标位置,可实现对目标运动轨迹的直接跟踪。

    一种基于辅助阵元的稳健波束形成方法

    公开(公告)号:CN114818793B

    公开(公告)日:2024-08-16

    申请号:CN202210378437.3

    申请日:2022-04-12

    IPC分类号: G06F18/10 G06F17/16

    摘要: 本发明提供了一种基于辅助阵元的稳健波束形成方法,通过在存在阵元位置扰动误差的原始阵列中引入少量精确校正的辅助阵元,利用子空间的思路实现了阵元位置误差参数和信号来波方向的解耦处理,从而获得了更精确的期望信号导向矢量及阵列流型,利用采样协方差矩阵特征分解方法估计噪声功率值,进而基于信号子空间拟合方法低复杂度地实现了干扰加噪声协方差矩阵的重构。本发明能有效减轻期望信号自消的问题,有效提高存在误差失配时的波束形成稳健性,有效降低阵列误差导致波束形成器性能劣化的现象;能有效应对传统稳健波束形成方法期望信号自消的问题,在高输入信噪比的应用场景下性能优异,有效降低干扰加噪声协方差矩阵重构的计算复杂度。