10.15918/j.tbit1001-0645.2018.113
基于重采样的COLD阵列波达方向和极化参数联合估计
针对在低信噪比情形下DOA和极化参数估计性能严重下降的问题,提出了基于重采样的COLD阵列参数估计方法.该算法有效结合了ROOT-MUSIC和重采样技术,并对重采样技术作出了改进,利用COLD阵列ROOT-MUSIC算法,可以降低求根阶数,减少计算量;利用改进后的重采样方法,可以大幅度提升低信噪比下的参数估计性能.并通过参数估计结果可行性判定方法,保留参数估计正常值,剔除异常值.本文提出的这种算法,使在低信噪比情况下,参数估计精度得到提高.仿真实验结果验证了该算法对信号DOA和极化参数估计的有效性.
COLD阵列、DOA估计、极化参数估计、重采样、ROOT-MUSIC算法、参数估计可行性判定方法
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TN911.7
国家部委预研项目
2020-12-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
1216-1222
