10.3969/j.issn.1001-506X.2017.04.02
塔克张量域正则极化ESPRIT
针对极化敏感阵列信号波达方向(direction of arrival, DOA)估计问题,提出了一种基于塔克张量域序贯截断高阶奇异值分解的正则极化旋转不变参数估计(Tucker tensor based regularized polarimetric estimation of signal parameters via rotational invariance technique, trpESPRIT)方法.首先对阵列接收信号进行塔克张量建模,之后通过序贯截断高阶奇异值分解获得塔克张量域信号子空间,最后利用多旋转不变子空间幅相关系获得信号DOA估计.相比于传统矩阵建模方法,塔克张量建模更便于组织多维数据结构,实现高维的数据匹配操作,而序贯截断高阶奇异值分解则可以获得更高的信号子空间估计精度以及后续的DOA估计.仿真结果表明,trpESPRIT方法较之常规矩阵方法和矢量方法可以更好地抑制噪声,具有更高的信号DOA估计精度,在低信噪比和低快拍条件下仍然具有良好的分辨能力.
塔克张量、波达方向估计、旋转不变参数估计、高阶奇异值分解
39
TN911.7
国家自然科学基金61490691, 61331019资助课题
2017-05-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
700-706
