MIMO雷达模型下一种子空间谱估计方法

资 源 简 介

MIMO雷达模型下一种子空间谱估计方法，采用过估计的方法，以避免信源数估计的问题，直接对数据协方差矩阵进行变换，从而构造了信号子空间投影矩阵和噪声子空间投影矩阵，不需要像经典的MUSIC一样对其进行特征分解，完全避开了在一般非理想情况下MUSIC算法必须面对的识别小特征值与大特征值的麻烦，降低了复杂度，而且该方法不受快拍数的影响，在相干源情况下也能准确的估计目标的入射角，不会出现伪峰。

详 情 说 明

在MIMO雷达模型下，我们提出了一种新的子空间谱估计方法。该方法采用过估计的技术，以解决信源数估计的问题。与传统的MUSIC算法不同，我们直接对数据协方差矩阵进行变换，从而构造了信号子空间投影矩阵和噪声子空间投影矩阵。这样做的好处是不需要进行特征分解，避免了在非理想情况下使用MUSIC算法时需要处理识别小特征值与大特征值的复杂问题。这样一来，我们不仅降低了算法的复杂度，而且还保证了方法在任意快拍数下的准确性。此外，在相干源情况下，我们的方法也能够准确估计目标的入射角，避免出现伪峰的情况。通过这种方法，我们能够更好地处理MIMO雷达模型下的信号处理问题。