Сравнение эффективности применения корреляционных методов пеленгации и разрешения источников сигналов

О. С. Литвинов; Д. А. Применко; Б. Е. Винтайкин; В. С. Борута

doi:10.18127/j03209601-202005-04

Сравнение эффективности применения корреляционных методов пеленгации и разрешения источников сигналов

О. С. Литвинов¹, Д. А. Применко², Б. Е. Винтайкин³, В. С. Борута⁴

научная статья УДК 621.396 Страницы: 32-41 doi.org/10.18127/j03209601-202005-04

^1,3 д.ф.-м.н., профессор, Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана
² ассистент, Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана
⁴ к.ф.-м.н., доцент, Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана

Ключевые слова: Пеленгация разрешение корреляционные методы точность пеленгования алгоритм адаптации адаптивные антенные решетки

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.

Для цитирования

Литвинов О.С., Применко Д.А., Винтайкин Б.Е., Борута В.С. Сравнение эффективности применения корреляционных методов пеленгации и разрешения источников сигналов // Антенны. 2020. № 5. С. 32–41. DOI: https://doi.org/10.18127/j03209601-202005-04

Список источников

Пистолькорс А.А., Литвинов О.С. Введение в теорию адаптивных антенн. М.: Наука. 1991.
Литвинов О.С. Алгоритм сверхразрешения Кейпона при обработке сигналов в антенной решетке с неидентичными приемными каналами // Антенны. 2004. № 8–9.
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
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
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
Tuncer E., Friedlander B. Classical and modern direction-of-arrival estimation. Burlington: Academic Press. 2009.
Capon J. High-resolution frequency-wavenumber spectrum analysis // Proceedings of IEEE. 1969. V. 57. № 8. P. 1408–1418.
Burg J.P. Maximum entropy spectral analysis / Ph.D. thesis. Stanford University. Paulo Alto, Calif. 1975.
Компьютеры в оптических исследованиях / Под ред. Б.Р. Фридена. М.: Мир. 1983.
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
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
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
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
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
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

[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

Аннотация

Для цитирования

Похожие статьи