基于PQ-FB-2D-ESPRIT算法的二维GTD模型参数估计

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2D-ESPRIT算法是估计GTD模型参数的一种经典算法。但在信噪比较低的条件下,2D-ESPRIT算法的参数估计精度明显下降,噪声鲁棒性较差。针对这一问题,提出一种极化平方前后向平滑2D-ESPRIT(PQ-FB-2D-ESPRIT)算法,有效地提高了算法的噪声鲁棒性与参数估计性能。改进算法利用目标散射回波数据的极化信息,并通过对协方差矩阵平方处理、前后向空间平滑处理,提高了算法的参数估计性能与数据利用率,同时达到了去相关的效果。仿真结果表明,提出的PQ-FB-2D-ESPRIT算法的参数估计性能及噪声鲁棒性要优于经典2D-ESPRIT算法、前后向平滑2D-ESPRIT(FB-2D-ESPRIT)算法及平方前后向平滑2D-ESPRIT(Q-FB-2D-ESPRIT)算法。基于不同算法估计得到的GTD模型参数、远场电场与目标雷达散射截面(RCS)的关系,可拟合重构目标RCS,经比较可得:基于PQ-FB-2D-ESPRIT算法拟合重构的目标RCS精度更高,进一步验证了改进算法的优越性与有效性。
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