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[发明专利]基于原子范数的稀疏阵列完备模型误差自校正DOA估计方法-CN202310668761.3在审
发明人：陈涛;安琪;申梦雨;郭沐然;罗一皓 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2023-06-07 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G01S3/02 文献下载
摘要：基于原子范数的稀疏阵列完备模型误差自校正DOA估计方法，本发明涉及适用于稀疏阵列完备模型的误差自校正DOA估计方法。本发明的目的是为了解决现有方法仅适用于均匀阵列这一特定阵型，并不适用于存在通道不一致性时，稀疏阵列的原子范数DOA估计问题。包括以下步骤：一：接收信源发射的信号，获得去噪后的协方差矩阵；二：确立误差矩阵逆阵约束条件；三：确立矩阵完备约束条件；四：构造符合稀疏阵列幅相误差校正及数据完备的原子范数误差自校正模型，将自校正模型转化成等效的半正定规划问题；五：对半正定规划问题中的半正定Toeplitz矩阵进行范德蒙德分解，恢复出入射信源的DOA参数。本发明属于阵列信号处理领域。
基于原子范数稀疏阵列完备模型误差校正 doa 估计方法

[发明专利]一种阵列误差自校正原子范数最小化DOA估计方法-CN202310136558.1在审
发明人：陈涛;申梦雨;郭立民;安琪;胡学晶 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2023-02-20 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G01S3/28 文献下载
摘要：一种阵列误差自校正原子范数最小化DOA估计方法，涉及阵列信号处理领域。本发明是为了解决现有DOA估计方法还存在无法在不增加辅助源的同时保证DOA估计的准确度且计算量较小的问题。本发明包括：采集天线接收到的信号数据；获取天线接收到的信号数据的协方差矩阵，然后对协方差矩阵进行特征分解排序获得噪声能量，从而获得没有噪声误差的协方差矩阵；利用没有噪声误差的协方差矩阵获取信号接收阵列的幅度误差估计值；根据信号接收阵列的幅度误差估计值构建阵列误差自校正原子范数最小化模型，并将阵列误差自校正原子范数最小化模型转化为半正定规划过程；利用半正定规划过程的最优解获取估计信号的DOA参数信息。本发明用于信号接收阵列误差估计。
一种阵列误差校正原子范数最小化 doa 估计方法

[发明专利]一种提高分布式极化敏感阵列发射增益的波束形成方法-CN202010272475.1在审
发明人：陈涛;赵立鹏;郭沐然;史林;申梦雨 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2020-04-09 - 公布日： 2020-08-25 - 主分类号： H04B7/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种提高分布式极化敏感阵列发射增益的波束形成方法，本发明首先对阵列接收的信号进行DOA和极化参数估计，之后根据估计参数以及空间匹配滤波器原理计算出加权矢量，最后根据加权矢量对各通道输出信号进行数字波束形成得到最终发射信号。本方法得到的加权矢量考虑到极化信息的影响，可以在共形阵列侦察干扰一体化平台中提高干扰信号的发射增益，克服了现有方法只能从一个天线发射，无法进一步提高增益的不足。
一种提高分布式极化敏感阵列发射增益波束形成方法