【摘 要】
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针对近场目标参数估计中计算量大的问题,提出了一种结合主奇异向量模态分析(PUMA)技术以及一维多重信号分类(MUSIC)方法的近场目标定位算法。该算法首先利用PUMA技术估计近场
【机 构】
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智能机器人湖北重点实验室（武汉工程大学）,武汉工程大学计算机科学与工程学院,武汉理工大学信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61771353)。
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针对近场目标参数估计中计算量大的问题,提出了一种结合主奇异向量模态分析(PUMA)技术以及一维多重信号分类(MUSIC)方法的近场目标定位算法。该算法首先利用PUMA技术估计近场目标角度参数,然后通过估计出的角度参数并结合一维MUSIC方法,估计出近场目标距离参数。通过计算机仿真实验表明,该方法能明显减少近场目标参数估计的计算量,并且具有较好的参数估计性能。
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