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公开(公告)号：CN113985394B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202111168917.9
申请日：2021-10-05
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种基于NOMP的单基地MIMO雷达远近场混合目标定位方法，属于多输入多输出(MIMO)雷达目标定位领域。包括利用回波信号构建MIMO雷达的观测矩阵模型；采用参数分离方法得到只含有收发角的矢量模型；基于二维NOMP方法获得收发角的估计值；结合收发角和观测矩阵，利用广义似然比检验函数获得距离估计值；依据远近场目标类型修正距离参数；对所有距离估计值进行循环修正；更新残差值和回波幅度值；获得距离的精确估计值。优点在于：利用NOMP方法进行混合目标参数联合估计，能够保留稀疏近似类算法的优势，减少计算复杂度，并能够在少快拍数下达到离格的参数估计，保证估计精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112800599A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202110059717.3
申请日：2021-01-15
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/16 , G06F111/06
Abstract: 本发明涉及一种阵元失配情况下基于ADMM的无网格DOA估计方法，属于阵列信号处理领域。包括利用阵列接收数据构建阵元失配情况下的阵列信号接收模型；对信号模型进行变换，将其表示为新的形式；考虑误差矩阵的稀疏性，建立基于原子范数的最优问题描述；基于原子范数定义和范德蒙德分解，将原子范数最小化问题转化为半定规划问题；利用ADMM求解半定规划问题；基于范德蒙德分解，利用ESPRIT算法得到DOA估计值；对求解得到的误差矩阵的稀疏性进行分析，确定失配阵元位置。优点是基于压缩感知理论，降低运算复杂度，减少运行时间，提高运算效率，仿真结果表明，所提出的方法无需划分网格，在小快拍情况下具有更好的估计精度，且复杂度低，耗时少。
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公开(公告)号：CN113075623B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202110353058.4
申请日：2021-03-31
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种基于量子粒子群算法的MIMO雷达正交波形设计方法，属于雷达信号处理领域。采用量子粒子群算法对相位编码序列进行优化，最后得到正交性良好的波形集，以序列的自相关旁瓣峰值和互相关峰值作为适应度函数，将波形集的子脉冲的相位编码为0和1，采用量子旋转门对粒子位置进行更新，通过Hε门对算法进行修正，使算法具有更好的全局收敛性和搜索能力，并以一定的变异概率对粒子位置进行量子非门的更新操作，进一步改善算法性能；仿真实验表明本发明的算法的有效性，并与粒子群算法和混沌粒子群算法进行对比，证明本发明的实验结果更好。
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公开(公告)号：CN113985394A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111168917.9
申请日：2021-10-05
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种基于NOMP的单基地MIMO雷达远近场混合目标定位方法，属于多输入多输出(MIMO)雷达目标定位领域。包括利用回波信号构建MIMO雷达的观测矩阵模型；采用参数分离方法得到只含有收发角的矢量模型；基于二维NOMP方法获得收发角的估计值；结合收发角和观测矩阵，利用广义似然比检验函数获得距离估计值；依据远近场目标类型修正距离参数；对所有距离估计值进行循环修正；更新残差值和回波幅度值；获得距离的精确估计值。优点在于：利用NOMP方法进行混合目标参数联合估计，能够保留稀疏近似类算法的优势，减少计算复杂度，并能够在少快拍数下达到离格的参数估计，保证估计精度。
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公开(公告)号：CN112800599B
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202110059717.3
申请日：2021-01-15
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/16 , G06F111/06
Abstract: 本发明涉及一种阵元失配情况下基于ADMM的无网格DOA估计方法，属于阵列信号处理领域。包括利用阵列接收数据构建阵元失配情况下的阵列信号接收模型；对信号模型进行变换，将其表示为新的形式；考虑误差矩阵的稀疏性，建立基于原子范数的最优问题描述；基于原子范数定义和范德蒙德分解，将原子范数最小化问题转化为半定规划问题；利用ADMM求解半定规划问题；基于范德蒙德分解，利用ESPRIT算法得到DOA估计值；对求解得到的误差矩阵的稀疏性进行分析，确定失配阵元位置。优点是基于压缩感知理论，降低运算复杂度，减少运行时间，提高运算效率，仿真结果表明，所提出的方法无需划分网格，在小快拍情况下具有更好的估计精度，且复杂度低，耗时少。
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公开(公告)号：CN113075623A
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202110353058.4
申请日：2021-03-31
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种基于量子粒子群算法的MIMO雷达正交波形设计方法，属于雷达信号处理领域。采用量子粒子群算法对相位编码序列进行优化，最后得到正交性良好的波形集，以序列的自相关旁瓣峰值和互相关峰值作为适应度函数，将波形集的子脉冲的相位编码为0和1，采用量子旋转门对粒子位置进行更新，通过Hε门对算法进行修正，使算法具有更好的全局收敛性和搜索能力，并以一定的变异概率对粒子位置进行量子非门的更新操作，进一步改善算法性能；仿真实验表明本发明的算法的有效性，并与粒子群算法和混沌粒子群算法进行对比，证明本发明的实验结果更好。
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