350 руб
Журнал «Антенны» №5 за 2020 г.
Статья в номере:
Сравнение эффективности применения корреляционных методов пеленгации и разрешения источников сигналов
DOI: 10.18127/j03209601-202005-04
УДК: 621.396
Ключевые слова: Пеленгация разрешение корреляционные методы точность пеленгования алгоритм адаптации адаптивные антенные решетки
Авторы:

О. С. Литвинов – д.ф.-м.н., профессор,

Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана

E-mail: oleglitv@mtu-net.ru

Д. А. Применко – ассистент,

Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана

Б. Е. Винтайкин – д.ф.-м.н., профессор,

Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана

В. С. Борута – к.ф.-м.н., доцент,

Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана

Аннотация:

Постановка проблемы. Статья посвящена исследованию эффективности применения трех корреляционных методов пеленгации и разрешения источников сигналов: метода максимума правдоподобия, метода максимума энтропии и метода многосигнальной классификации. Исследования такого рода являются актуальными как для развития теории адаптивных антенных решеток, так и для ее применения на практике.

Цель. Рассмотреть характеристики различных корреляционных методов пеленгации и разрешения источников сигналов и сравнить эффективность их применения.

Результаты. Для различных методов пеленгации и разрешения источников сигналов проведено сравнение дисперсии определения углового расположения источников сигналов и выполнен анализ влияния коррелированности пеленгуемых и разрешаемых источников сигналов на точность определения их расположения. Исследована способность рассмотренных алгоритмов определять истинное соотношение между амплитудами пеленгуемых/разрешаемых источников сигналов.

Практическая значимость. На основе результатов проведенного анализа можно сделать выбор того или иного корреляционного алгоритма адаптации для использования на практике.

Страницы: 32-41
Список источников
  1. Пистолькорс А.А., Литвинов О.С. Введение в теорию адаптивных антенн. М.: Наука. 1991.
  2. Литвинов О.С. Алгоритм сверхразрешения Кейпона при обработке сигналов в антенной решетке с неидентичными приемными каналами // Антенны. 2004. № 8–9.
  3. Abdallahl A., Chabine S.A., Rammal M., Neveux G., Vaudont P., Campovecchiol M. A smart antenna simulation for DOA estimation using MUSIC and ESPRIT algorithms // 23rd National Radio Science Conference. Menoufiya. 2006. P. 1–10. DOI: 10.1109/NRSC. 2006.386331
  4. Yu L., Wangl N., Zhu H., Chen Y., Jiang T. Simulation research to finding direction precision based on Music algorithm in nonuniform circular array // International Conference on Communication Technology. Hangzhou. 2015. P. 142–146. DOI: 10.1109/ICCT. 2015.7399810
  5. Ferréol A., Larzabal P., Viberg M. Performance prediction of maximum-likelihood direction-of-arrival estimation in the presence of modeling errors // IEEE Transaction on Signal Processing. 2008. V. 56. № 10. P. 4785–4793. DOI: 10.1109/TSP.2008.921794
  6. Tuncer E., Friedlander B. Classical and modern direction-of-arrival estimation. Burlington: Academic Press. 2009.
  7. Capon J. High-resolution frequency-wavenumber spectrum analysis // Proceedings of IEEE. 1969. V. 57. № 8. P. 1408–1418.
  8. Burg J.P. Maximum entropy spectral analysis / Ph.D. thesis. Stanford University. Paulo Alto, Calif. 1975.
  9. Компьютеры в оптических исследованиях / Под ред. Б.Р. Фридена. М.: Мир. 1983.
  10. Li Q., Zhang Sh., Zhang H., Dong M. Maximum entropy method for angular estimation // CIE International Conference on Radar. Shanghai, China. 2006. P. 1–4. DOI: 10.1109/ICR.2006.343399
  11. Schmidt R.O. Multiple emitter location and signal parameter estimation // IEEE Transaction on Antennas and Propagation. 1986. V. 34. № 3. P. 276–280. DOI: 10.1109/TAP.1986.1143830
  12. Wu H.T., Yang J.F., Chen F.K. Source number estimators using transformed Gerschgorin radii // IEEE Transactions on Signal Processing. 1995. V. 3. № 6. P. 1325–1333. DOI: 10.1109/78.388844
  13. Nezafat M., Kaveh M., Xu W. Estimation of the number of sources based on the eigenvectors of the covariance matrix // Proc. Sensor Array Multichannel Signal Processing Workshop. Barcelona, Spain. 2004. P. 465–469. DOI: 10.1109/SAM.2004.1502991
  14. Huang L., Long T., Wu S. Source enumeration for high-resolution array processing using improved Gerschgorin radii without eigendecomposition // IEEE Transactions on Signal Processing. 2008. V. 56. № 12. P. 5916–5925. DOI: 10.1109/TSP.2008.929331
  15. Schmidt R.O., Franks R.E. Multiple source DF signal processing: An experimental system // IEEE Transactions on Antennas and Propagation. 1986. V. 34. № 3. P. 281–290. DOI: 10.1109/TAP.1986.1143815
Дата поступления: 25 февраля 2020 г.