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Estimación de DOA basada en la norma atómica con radar de doble polarización

Autores: Han, Min; Dou, Wenbin

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2019

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Acceso abierto

Artículo científico
2019

Estimación de DOA basada en la norma atómica con radar de doble polarización


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Eléctrica y Electrónica

Palabras clave

Sistema de radar de doble polarización
Estimación de la dirección de llegada
Método basado en la dispersión
Teoría de compresión sensorial
Norma atómica
Programa semidefinido

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 31

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
En el sistema de radar de doble polarización, las señales polarizadas horizontal y verticalmente pueden ser explotadas para mejorar el rendimiento de la estimación de la dirección de llegada (DOA). En este documento, se considera el problema de estimación de DOA en el radar de doble polarización. Al explotar la dispersión del objetivo en el dominio espacial, se propone un método basado en la dispersión después de formular el problema de estimación de DOA como un problema de reconstrucción dispersa. En los métodos dispersos tradicionales que utilizan la teoría de compresión de señales (CS), el dominio espacial se discretiza en rejillas para establecer una matriz de diccionario y resolver el problema de reconstrucción dispersa, pero se introduce un error fuera de la rejilla en las rejillas discretizadas. Por lo tanto, formulamos una nueva definición de norma atómica para las señales de doble polarización y damos un método basado en la norma atómica para deshacerse del ruido de las señales recibidas. Luego, se deriva un programa semidefinido eficiente (SDP), y la DOA se estima buscando los valores máximos de las señales des ruidizadas. Los resultados de la simulación muestran que el método propuesto puede mejorar significativamente el rendimiento de la estimación de DOA en el radar de doble polarización. Además, en comparación con los métodos de vanguardia, el método propuesto tiene un mejor rendimiento de estimación con una complejidad computacional relativamente baja.

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