专利汇可以提供基于COLD阵列增强四元数ESPRIT的DOA估计方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 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。,下面是基于COLD阵列增强四元数ESPRIT的DOA估计方法专利的具体信息内容。
1.一种基于COLD阵列的增强四元数ESPRIT方法,其特征是,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。
2.如权利要求1所述的基于COLD阵列的增强四元数ESPRIT方法,其特征是,具体步骤细化如下:
(1)增强四元数模型
位于x轴的均匀COLD阵列,由M行阵元组成,相邻阵元间距设为d,并取d=λ/2,λ为波长,有K个远场区域的窄带非相关信号sk(t),k=1,2,…,K,第k个信号的到达角记为θk,αk和βk分别是第k个信号的极化角和相位差,αk∈[0,π/2],βk∈[0,2π],对于完全极化信号而言,sk(t)表示成:
对于COLD阵列,在采样t时阵元m的矢量输出:
其中,
n1m(t)和n2m(t)分别为阵元m的噪声分量,构造四元数
阵元输出写为:
其中 将上式写成矩阵形式:
其中,A=[a1,,aK],ak=[a-M(θk),,1,,aM(θk)]T,为阵列流型, s(t)
=[s1(t),,sK(t)]T,
同理构造四元数
此时阵元输出写为:
其中nm(t)=n2m(t)+n1m(t)j,将上式写成矩阵形式:
x(t)=AQs(t)+n(t) (10)
其中 n(t)=[n0(t),,nM-1(t)]T;
(2)增强ESPRIT算法
将阵列输出进行扩展:
阵列输出的协方差矩阵为:
其中E为求期望, 为阵列加性噪声的方差,I2M为单位矩阵,对R进行特征分解得:
将Us分成两部分:
由子空间原理:
Us2=AQT (15)
将A的1到M-1行记作A1,2到M行记作A2,从而:
Us21=A1QT,Us22=A2QT (16)
由ak的结构知:
A2=A1Φ (17)
其中
因此:
由于Us为列满秩矩阵,因此存在一个非奇异的四元数矩阵Ω∈H2M×2M,使得
因此:
等价于:
由
对Ω进行特征分解可以求得Φ,从Φ的对角线元数求得对应的入射信号DOA参数。
标题 | 发布/更新时间 | 阅读量 |
---|---|---|
一种焊接翻转上料机构及其锂电池焊接设备 | 2020-05-08 | 964 |
一种基于卡通纹理分解的图像超分辨率重建方法 | 2020-05-08 | 652 |
一种相对自由度为四的结构冗余并联机器人机构 | 2020-05-08 | 672 |
感应板廓形检测方法和结构 | 2020-05-08 | 227 |
考虑制造成本的多组件形式薄壁梁结构设计方法 | 2020-05-08 | 566 |
基于傅里叶变换配准的多光谱立体相机动态配准算法 | 2020-05-11 | 221 |
基于多采样虚拟信号奇异值分解的互质阵列波达方向估计方法 | 2020-05-11 | 348 |
基于误差矩阵导向的非均匀阵列综合方法 | 2020-05-11 | 835 |
通用成像模型正交分光成像位姿传感器的标定方法 | 2020-05-11 | 879 |
基于增量学习算法的人脸识别跟踪器 | 2020-05-08 | 367 |
高效检索全球专利专利汇是专利免费检索,专利查询,专利分析-国家发明专利查询检索分析平台,是提供专利分析,专利查询,专利检索等数据服务功能的知识产权数据服务商。
我们的产品包含105个国家的1.26亿组数据,免费查、免费专利分析。
专利汇分析报告产品可以对行业情报数据进行梳理分析,涉及维度包括行业专利基本状况分析、地域分析、技术分析、发明人分析、申请人分析、专利权人分析、失效分析、核心专利分析、法律分析、研发重点分析、企业专利处境分析、技术处境分析、专利寿命分析、企业定位分析、引证分析等超过60个分析角度,系统通过AI智能系统对图表进行解读,只需1分钟,一键生成行业专利分析报告。