【摘 要】
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传统的极化域MUSIC算法当存在幅相误差扰动时会引起算法性能下降,并且在估计波达方向(DOA)和极化参数时需要四维谱峰搜索,计算量巨大.针对此问题,文中提出一种适用于任意极化
【机 构】
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哈尔滨工业大学信息工程研究所, 山东威海264209
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传统的极化域MUSIC算法当存在幅相误差扰动时会引起算法性能下降,并且在估计波达方向(DOA)和极化参数时需要四维谱峰搜索,计算量巨大.针对此问题,文中提出一种适用于任意极化敏感阵型的DOA-极化-误差的降维迭代自校正算法.首先将传统自校正算法推广至极化域,把DOA-极化和误差分离开,每次迭代分为估计误差参数和估计DOA-极化联合参数;然后在每次迭代过程中采用基于矩阵秩亏损的降维MUSIC算法来联合估计DOA和极化参数,将四维搜索优化成只与方位角和俯仰角有关的二维搜索,并利用搜索结果直接计算出极化参数;最后固定DOA-极化参数,问题转化为二次型极值问题,完成对幅相误差的估计,经过多次迭代算法可收敛.仿真实验验证了算法的有效性,仿真结果表明本文算法具有良好的误差校正效果.
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