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雷达低角跟踪环境下的最大似然波达方向估计方法 预览 被引量:27

Maximum Likelihood DOA Estimation in Radar Low-Angle Tracking Environment
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摘要 在时空级联最大似然算法的基础上,本文结合雷达低角跟踪的特点,提出一种新的目标仰角估计算法.该算法利用事先得到的目标距离信息和天线高度信息来得到目标直达波信号和多径信号之间的仰角关系,然后再对时空级联最大似然算法的似然函数进行一维搜索.与时空级联最大似然算法相比,新算法不仅运算量大大下降,而且还具有较好的性能.理论分析和计算机仿真结果都证实了新算法的优越性. Based on the temporal-spatial sequential Maximum Likelihood (ML) algorithm, a new algorithm for estimating the elevation angle of a target in radar low-angle tracking environment is presented. According to the range of the target and the height of the antenna, the new algorithm first gets the relation of the direct and specular signals in elevation. Then a one-dimensional search is done on the likelihood function. Compared to the temporal-spatial sequential ML algorithm, the new algorithm not only has a low computation complexity, but also has a good performance. The theoretical analysis and computer simulation results demonstrate the merits of the new algorithm.
作者 赵永波 张守宏 Zhao, Yong-Bo[1]; Zhang, Shou-Hong[1]
出处 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第9期 1520-1523,共4页 Acta Electronica Sinica
基金 国防预研基金
关键词 最大似然估计 波达方向 低角跟踪 Algorithms Computational complexity Computer simulation Error analysis Maximum likelihood estimation Radio direction finding systems Signal processing
  • 相关文献

参考文献14

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二级参考文献7

共引文献20

同被引文献178

引证文献27

二级引证文献83

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