检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
出 处:《系统仿真学报》2010年第7期1720-1723,共4页Journal of System Simulation
基 金:国家自然科学基金(60972152);西北工业大学基础研究基金(NPU-FFR-W018102)
摘 要:针对多输入多输出(Multi-Input Multi-Output,MIMO)阵列多目标定位,提出一种基于子空间特征分解的MIMO阵列旋转不变子空间算法(MIMO array estimation of signal parameters via rotational invariance techniques,简称MIMO-ESPRIT)。MIMO阵列各阵元发射彼此独立信号,因此阵列输出数据协方差矩阵不存在降秩以及信号子空间向噪声子空间扩散的现象,可直接应用子空间分解算法进行MIMO阵列目标方位估计。性能分析和仿真结果表明,随着发射阵元个数的增加和发射阵元间距的扩大,算法的多目标分辨能力和方位估计精度将得到明显改善。Based on subspace eigen decomposition,MIMO array estimation of signal parameters via rotational invariance techniques is proposed for multiple targets localization using MIMO array.Because MIMO array sensors transmit mutually orthogonal signals,a rank deficiency is nonexistent in the array output covariance matrix and a divergence of a signal eigenvector into the noise subspace will not happen,which contributes to direct application of subspace eigen decomposition to multiple targets direction of arrival(DOA) estimation of the MIMO array.The simulation results show that increasing the number of transmit sensors and extending their inter-element space will result in superior multiple targets DOA estimation performance of MIMO-ESPRIT.
关 键 词:MIMO阵列 ESPRIT方法 多目标 方位估计 非奇异
分 类 号:TN911.7[电子电信—通信与信息系统]
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在链接到云南高校图书馆文献保障联盟下载...
云南高校图书馆联盟文献共享服务平台 版权所有©
您的IP:216.73.216.229