【摘 要】
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本文提出了一种基于波束域实值处理的高阶奇异值分解(Higher-Order Singular Value De-composition)双基地多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)雷达测角算法.该算法与传统波束域测角算法不同,通过凸优化方法对发射和接收波束域矩阵进行优化设计,可以灵活设置波束主瓣宽度并抑制副瓣电平,发射和接收波束的主副瓣比能够得到很大提高,从而达到提高回波信噪比的目的.相比于传统的矩阵信号模型,通过HOSVD获得的张量信号子空间可以得到更高的
【机 构】
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西安电子工程研究所 西安 710100
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本文提出了一种基于波束域实值处理的高阶奇异值分解(Higher-Order Singular Value De-composition)双基地多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)雷达测角算法.该算法与传统波束域测角算法不同,通过凸优化方法对发射和接收波束域矩阵进行优化设计,可以灵活设置波束主瓣宽度并抑制副瓣电平,发射和接收波束的主副瓣比能够得到很大提高,从而达到提高回波信噪比的目的.相比于传统的矩阵信号模型,通过HOSVD获得的张量信号子空间可以得到更高的测角精度,所提算法对发射和接收波束矩阵的结构进行设计以构造实值张量信号模型.最后,通过建立映射关系的方法对插值误差进行补偿,仿真结果验证所提算法的有效性.
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无人机集群协同对抗是当今国内外学术研究的热点问题,动态机动决策是无人机对抗最重要的研究领域之一.本文提出了一种基于动态非零和博弈的无人机集群协同对抗决策算法.首先,确定对抗双方的决策集,并通过角度、速度和距离等机动因素构造对抗双方的态势优势.其次,对无人机集群机动可选方案进行多属性评价,进一步计算双方的动态收益矩阵,建立动态非零和纳什均衡机动决策模型.随后,提出了改进的粒子群算法,高效求解动态非零和纳什均衡机动决策模型,得到最优的混合策略.最后,通过仿真试验验证了所提出的协同动态机动决策算法的优越性,有效
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