基于m-Capon的多阵列无源定位算法研究

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无源定位具有作用距离远、受环境影响小和隐蔽性强等优点,近年来受到了国内外学者的广泛关注。针对多阵列多目标无源定位问题,传统的两步定位法需要进行复杂的数据关联。而直接定位(DPD)算法能够利用原始信号采样进行定位,在低信噪比和多目标场景下具有更好的定位精度和稳定性。然而,现有的旋转不变子空间(ESPRIT)和多重信号分类(MUSIC)直接定位方法往往需要已知目标个数,在目标个数错误的情况下会极大降低定位精度。本文在目标个数未知的情况下对多阵列多目标无源定位展开研究,提出一种基于m-Capon的直接定位方法,并将其推广至三维场景。本文的主要研究内容如下:1.针对多阵列目标无源定位问题,介绍了经典的测向定位、时差定位、MUSIC直接定位和ESPRIT直接定位算法以及定位误差的Cramer-Rao下界(CRLB),并进行了仿真测试比较研究。在低信噪比下,测向定位算法定位误差较大,MUSIC和ESPRIT直接定位算法的定位精度相近且能够很好对目标进行定位。2.针对目标个数未知情况下的直接定位问题,提出一种基于m-Capon的直接定位算法。通过多阵列接收信号自相关协方差矩阵的高阶逆近似渐进得到与MUSIC算法相近的搜索谱函数,进而在探测空间中搜索实现目标的定位。分析不同信噪比(SNR),不同采样快拍数、不同阵元个数、以及不同m取值等参数在单目标和多目标场景下对定位误差的影响,并对比了MUSIC、Capon和m-Capon直接定位算法的定位性能。仿真结果表明:目标的定位误差会随着SNR、采样快拍数、阵元个数和m取值的增加而减小;在单目标场景下,MUSIC、Capon和m-Capon直接定位算法的定位性能大致相同且均能在SNR约为-10d B左右达到CRLB;在多目标场景下,m-Capon算法的定位性能会随着m取值的增大逐渐变好,与MUSIC算法在SNR约为-10d B左右同时达到CRLB。3.将m-Capon的直接定位推广至三维场景,提出一种基于m-Capon的Three D直接定位算法。该算法在二维平面位置估计的基础上,增加了高度估计,进一步分析不同SNR、不同目标个数、目标是否位于同一平面以及均匀面阵和均匀十字阵两类信号模型下对定位误差的影响。仿真结果表明:单目标情况下,m-Capon算法目标的定位误差会随着信噪比增加而减小,信号模型为均匀面阵时,m-Capon算法能够在信噪比约为-10d B左右时定位误差达到CRLB,当信号模型为均匀十字阵时,m-Capon算法在信噪比约为-5d B时,定位误差达到CRLB。多目标情况下,因目标个数增多导致部分空间交叉密集所引起的尖峰偏移和假峰现象,使得m-Capon算法定位误差增加。
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