基于阵元间距非均匀配置的阵列孔径扩展方法

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基于电磁矢量阵列孔径扩展方法的相干目标DOA估计

基于电磁矢量阵列孔径扩展方法的相干目标DOA估计

关键词:阵列信号处理;波 达方 向估 计;相干信 号;极化敏感 阵列;极化平滑算法
中图分类号: N 1. T 91 3 2
文献标识码 : A
文章编 号: 0959(001—5 1 5 10—862 1) 21- 0 0
D I 1. 2/PJ14 . 0. 37 O : 0 74S . 16 09 17 3 . 2 0
Ex e d d Ape t r — s d D OA t m a i n o h r n tn e r u e ba e Es i to fCo e e t S u c s Usng a El c r m a n tc Ve t r s ns r Ar a o r e i e to g e i c o — e o r y
第3 2卷 第 1 0期 2 1 年 l 月 00 0


Vo132 O 1 . N .0
J u na f e t o i s I f r to c n l g o r l c r n c & n o ma i n Te h o o y o El
0c . 0 0 t2 1
利 用 此 特 点 实 现 去 模 糊 处 理 ,得 到 目标 的 D OA 估 计 。仿 真 结 果 表 明 ,与 基 于 E P T 的孔 径 扩 展 算 法 相 比 ,提 出 S RI 的算 法 能 够 实 现 相 干 目标 的 DO 估 计 , 同 时无 需特 征 值 或 奇 异 值 分 解 ,有 更 低 的运 算 量 。 A
et t nwi p reu i r rca g lrary o lcrma ntcv co e sr( mVS spo oe . e si i t as as nf m etn ua ra f eto g ei etrsn o E ma o h o e )i rp sd Th

最小冗余线阵的DOA估计

最小冗余线阵的DOA估计
Vo . 3 No 1 1 7, . 0
Oc . 01 t2 2
火 力 与 指 挥 控 制 F r nr l L mma dC n r l i Co to 8 e Co n o to
第 3 7卷 第 l 0期 21 0 2年 1 0月
文 章 编 号 :0 20 4 (0 2 1—0 00 10 —6 0 2 1) 00 1—4
分 辨率 。 目前研究 较 多的就是 如何 排 布天线 阵列 才
能 够更 加准 确地进 行 DO 估 计 。 A 本 文 从 非 均匀 线 阵 的阵元 配 置 出发 , 引入 阵列
冗 余 度的概 念 , 究在 阵元数 固定 、 列孔 径没 有 限 研 阵 定 时 阵列测 向性 能 的优化 。通过 对其 阵元 位置 进行
( 总第 3 — 1 9 ) ・ 1 ・ 7 8 3 1
的阵列 有效 孔 径 , 从而 提高 D OA估 计 性能 。
关 的均 值 为零 、 广义 平 稳 随机过 程 , 各个 信号 源之 间
互 不相关 、 信号 功率 分别 为 P , , , , 阵元 接 P。… P。 各
1 非 均 匀 线 阵 阵 列模 型
[ , , , 一 , ]m1 。 1 2… mM 1 M , =0
则第 i 阵元接 收 到 的信 号 用 X() 示 为 : 个 f表
( , 一 P e p[ j ( s ( ] ) x - n x 一z )i ) + n
。( z ) 8 x 一 ( ) 1 1
1 2, , ) , … M
() 1
式 ( ) , f是 接 收 的第 m 个 信 号 的复包 络 , 1 中 z ()
n() 第 i 阵元 接 收到 的加 性 高斯 白 噪声 , 不 £是 个 且 同阵元 接 收 到 的高斯 白噪声是 相互 独 立 的 。

阵列信号处理技术

阵列信号处理技术

动通信的用户很多,一方面通过空间不同位置进行区分,另 一方面通过不同的编码等方法实现多用户和大容量。 现代超分辨技术,使系统能够分辨空间和时间上都很靠 近的信号。
概括起来说:
波束的控制和管理
时间和空间信号的高分辨 五、主要研究内容 1、阵列构形研究 均匀直线阵、平面阵、元阵、随机阵、共形阵。 2、波束形成和超分辨新方法的研究(不是热点)
军用雷达:
火炮雷动:炮位侦校雷达、炮瞄雷达
战场侦察雷达:(坦克、直升机等目标的检测与识别)
步兵侦察雷达:
空中警戒雷达:(对空监视雷达) 机载雷达气象雷达: 天气预报、人工降雨)
探地雷达: (探测地下管道,检查高速公路施工质量,
接收信号
X T = [ x1 , x 2 , L , x N ]
(2.1.1)
方向图形成网络: W = [ w1 , w 2 , L , w N ]
(2.1.2)
(形成最优权 和系统输出)
y(t ) = W T X = X T W
(2.1.3)
自适应处理器: ( 例如MVDR:Minimum Variance Distortionless Response) 求解约束性问题:
0 ≤ t ≤ T
(2.2.5)
所需信号和噪声的矢量可以表达为:
s1 (t ) S (t ) = 2 M s N (t )
n1 (t ) n (t ) = 2 M n N (t )
0 ≤ t ≤ T
所需信号分量可精确已知,粗略近视已知,或仅在统计意 义上已知。
3、理想的传播模型
3、应用性研究(热点)
在一个具体的领域或工程项目上,如何应用这些理论和
方法,实际系统的误差很大,比如阵列通道之间的性能差异, 频率特性,阵列传感器的位置误差等情况下的一些理论算法 和性能。

矢量阵被动合成孔径算法

矢量阵被动合成孔径算法

矢量阵被动合成孔径算法余桐奎;刘文帅;王郁;李欣童【摘要】随着减震降噪技术的发展,水下辐射噪声水平不断降低,使得采用常规波束形成技术进行声源定位难度加大.基于此原因,本文重点研究矢量阵被动合成孔径技术,该方法将合成孔径应用于矢量线列阵中,通过理论及仿真表明,该方法要优于常规声压阵列,它可以通过较少水听器阵元数目的阵列,得到可以覆盖多个倍频程信号的大孔径的虚拟阵列,具有更高的目标定位精度,而且可以获得长阵具有的阵增益和方位分辨力,降低工程实施难度,适合低噪声目标的辐射噪声测量,具有良好的工程应用价值.【期刊名称】《舰船科学技术》【年(卷),期】2014(036)007【总页数】4页(P86-89)【关键词】合成孔径;矢量阵;噪声测量【作者】余桐奎;刘文帅;王郁;李欣童【作者单位】大连测控技术研究所,辽宁大连116013;哈尔滨工程大学水声技术国家级重点实验室,黑龙江哈尔滨150001;大连测控技术研究所,辽宁大连116013;大连测控技术研究所,辽宁大连116013【正文语种】中文【中图分类】TN949.6+3水下声隐身性是水下航行器最主要的性能之一,如何有效估计其水下辐射噪声是一个非常重要的问题。

传统的水下目标辐射噪声测量多采用单声压水听器进行,该测量方法原理简单,工程实施难度低,虽不能获得空间增益,但是可以使用声压水听器阵列获得空间增益,如果需要获得的空间增益越大,则需要的水听器阵列越长,从而使得工程实现难度大,代价昂贵。

同时,随着减振降噪技术的发展,水下航行器辐射噪声在不断下降,采用声压线阵也难以获得更高的增益,利用矢量水听器具有的指向性,且不随频率改变,可以用小尺寸的矢量水听器获得较大尺寸常规基阵同样的增益,该技术已经广泛应用于低噪声目标的辐射噪声测量中。

伴随着水下航行器辐射的降低和频率的下移,采用单矢量水听器的方法还很难满足检测要求,矢量水听器线列阵必然是一种首要的选择。

基于此原因,本文将被动合成孔径技术应用于矢量线列阵,并给出仿真研究结果。

5G通信移动传输中的大规模天线技术分析

5G通信移动传输中的大规模天线技术分析

5G通信移动传输中的大规模天线技术分析摘要:移动数据活动的增长,即第四代移动通信系统4G,已经难以满足移动通信活动的增长需求,而5G作为下一代移动通信系统的基本目标是应对移动数据活动的增长,因为移动活动不同于移动活动,并从根本上解决了移动通信频谱和电源效率问题。

大规模天线技术是利用无线通信技术空间资源、提高频谱效率和能效的重要手段,近几十年来,大规模天线技术一直是移动通信领域研究的核心。

关键词:5G通信;移动传输;大规模天线技术引言我国移动数据业务量大幅度增加,4G已经不能满足移动通信发展需求,作为新一代的移动通信系统,5G有必要在无线传输技术等各个方面实施充分的变革,以能够从根源上优化移动通信频谱及功率有效性的相关问题,并且,大规模天线技术属于对无线传输技术进行应用的重要基础,也是促使频谱效率提升以及功率效率提升的重要前提,由此可见,针对面向5G的大规模天线无线传输技术进行分析具有重要意义。

1大规模天线概述大型MIMO天线的理论基础主要是以下两个方面。

(1)用户侧天线数目少于基站侧天线数目时,基站通过正交信道与用户建立连接。

(2)可消除用户干扰,通过增益大阵列提高用户的信噪比,使其能够在同一时域和频域内规划更多用户。

更具体地说,基站侧天线的相位一致性和信号计算处理的简化为大规模天线技术的应用奠定了基础。

与4g MIMO技术相比,5G大型MIMO技术可将通道容量增加10倍以上,同时将放射性能量增加约100倍。

由于向该系统应用了更多的网络天线,放射性能量在一致的波叠加作用下积聚在较小的区域,大大提高了放射性能量的效率。

通过信号的形成,波可以在前端叠加后辐射到指定的终端,随机辐射不会有问题[。

大规模MIMO具有较好的训练和定向能力,能有效提高系统容量,还能提高单元复盖能力和系统抗干扰能力。

大型MIMO基站中配置的天线数量是传统MIMO天线数量的10-100倍,基站天线数量远远高于基站服务用户设备数量。

相控阵虚拟孔径-概述说明以及解释

相控阵虚拟孔径-概述说明以及解释

相控阵虚拟孔径-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述相控阵技术是一种通过控制多个发射/接收阵元的相位和幅度来实现波束形成和定向信号传输的先进技术。

在相控阵系统中,多个发射/接收阵元被布置在一个平面上,通过调节每个阵元的相位和幅度,可以形成一个可控制方向、可聚焦的波束。

虚拟孔径成像是利用相控阵技术的特点,在不改变实际阵元布局的情况下,通过数字信号处理技术实现高分辨率成像。

相比于传统的物理孔径成像,虚拟孔径成像具有更高的分辨率和更好的成像质量。

本文主要介绍相控阵虚拟孔径技术的原理和优势。

首先简要介绍相控阵技术的基本原理和应用领域。

然后详细阐述虚拟孔径成像的原理,包括波束形成、合成孔径和图像重建等关键步骤。

在结论部分,我们将重点分析相控阵虚拟孔径技术的优势,包括提高成像分辨率、增强抗干扰能力和节约成本等方面的优势。

同时,展望相控阵虚拟孔径技术在航空航天、雷达、医学影像等领域的广阔应用前景。

通过本文的阅读,读者将对相控阵虚拟孔径技术有一个全面的认识,了解其原理和优势,以及其在各个领域中的应用前景。

希望本文能够为相关领域的研究者和工程师提供有益的参考和指导。

1.2文章结构文章结构部分内容:文章结构部分旨在为读者提供本文的框架和组织方式。

本文包括引言、正文和结论三个主要部分。

引言部分主要对相控阵虚拟孔径进行概述,并对文章的目的进行阐述。

概述部分将介绍相控阵技术在成像领域的应用背景和重要性,以及虚拟孔径技术在相控阵成像中的作用。

文章结构部分将描述整体的组织方式,以帮助读者了解文章的逻辑结构。

正文部分将包括相控阵技术简介和虚拟孔径成像原理两个小节。

相控阵技术简介部分将对相控阵技术的基本原理和应用进行介绍,包括相控阵的构成、工作原理和常见的成像模式。

虚拟孔径成像原理部分将详细解释虚拟孔径技术在相控阵成像中的原理和实现方式,以及其对成像效果的影响和优势。

结论部分将对相控阵虚拟孔径的优势进行总结和归纳,并展望该技术在未来的应用前景。

非确知先验信息条件下MIMO雷达波形设计

非确知先验信息条件下MIMO雷达波形设计

收稿日期:2019-10-21修回日期:2019-12-07基金项目:国家自然科学基金项目(61301258,61401526);国家博士后面上项目一等(2016M590218);国家自然科学基金应急管理基金资助项目(11847113)作者简介:姚遥(1984-),男,河南周口人,硕士,讲师。

研究方向:MIMO 雷达信号处理。

*摘要:考虑了目标先验知识未确知条件下,提升基于多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM )雷达的空时自适应处理(STAP )最差条件下检测概率的稳健波形设计问题。

在发射波形恒模特性及目标参数不确定凸集约束下,基于最大化输出信干噪比(SINR )准则,构建了提高最差条件下MIMO-OFDM-STAP 检测性能的极大极小波形优化问题。

为求解所得NP-hard 问题,先将发射波形恒模特性松弛为低峰均比约束,而后利用对角加载(DL )将其重构为可有效求解的半定规划(SDP )问题。

与传统非相关信号和主流非稳健算法相比,数值仿真验证了该算法可显著提升MIMO 雷达目标检测的稳健性。

关键词:多输入多输出雷达,正交频分复用,空时自适应处理,稳健波形优化,半定规划中图分类号:TN951文献标识码:ADOI :10.3969/j.issn.1002-0640.2020.12.011引用格式:姚遥,周吉生,李琼,等.非确知先验信息条件下MIMO 雷达波形设计[J ].火力与指挥控制,2020,45(12):57-63.非确知先验信息条件下MIMO 雷达波形设计*姚遥1,周吉生2,李琼3,王洪雁4(1.周口师范学院物理与电信工程学院,河南周口466000;2.周口科技职业学院汽车工程系,河南周口466000;3.周口市农业科学院,河南周口466000;4.大连大学信息工程学院,辽宁大连116622)MIMO Radar Waveform Design withImperfect Prior InformationYAO Yao 1,ZHOU Ji-sheng 2,LI Qiong 3,WANG Hong-yan 4(1.School of Physics and Telecommunication Engineering ,Zhoukou Normal University ,Zhoukou 466000,China ;2.Department of Automotive Engineering ,Zhoukou Vocational College of Science and Technology ,Zhoukou 466000,China ;3.Zhoukou Academy of Agricultural Science ,Zhoukou 466000,China ;4.School of Information Engineering ,Dalian University ,Dalian 116622,China )Abstract :The robust waveform design issue is considered here to improve the worst -casedetection performance of multi-input multi-output orthogonal frequency division multiplexing (MIMO-OFDM )radar based STAP in the case of imperfect target prior knowledge.With the transmitting waveform constant characteristic and the convex set of target parameter uncertainty ,under the criterionof maximizing the output signal -to -interference -and -noise -ratio (SINR ),the max -min waveform optimization problem can be constructed to better the worst -case detection performance of MIMO -OFDM-STAP.In order to solve the resultant NP-hard problem ,the constant envelope characteristic ofthe transmitting waveform can be firstly relaxed as the low peak-average-ratio (PAR )constraint ,in what follows ,this issue can be reformulated as a semidefinite programming (SDP )one by exploiting diagonal loading (DL )to acquire an effective solution.In comparison with the traditional uncorrelated signals and state-of-the-art non-robust algorithm ,numerical results verify that the robustness of the target detection of MIMO radar can be improved considerably via the proposed algorithm.文章编号:1002-0640(2020)12-0057-07Vol.45,No.12Dec ,2020火力与指挥控制Fire Control &Command Control 第45卷第12期2020年12月57··(总第45-)火力与指挥控制2020年第12期0引言相较于传统相控阵仅可发射相干信号,多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)雷达可同时发射互不相关波形,并在接收端对所有回波联合处理以获得目标检测及参数估计结果[1-2],MIMO雷达可提升干扰相消能力,增强参数辨识性和发射方向图设计的灵活性[3]。

稀疏阵列——精选推荐

稀疏阵列——精选推荐

基于稀疏重构的阵列信号多参数估计(田野)1.1 研究背景阵列信号处理研究的主要内容包括:(1)信源定位——估计空间信源到参考阵元的空间位置参数;(2)信源分离——估计空间各信源发射的信号波形;(3)信道估计——估计空间信源与接收阵列之间传输信道的参数;随着压缩感知理论体系的出现和不断完善,作为其核心理论的稀疏信号重构引起了国内外学者的广泛关注,从稀疏重构角度寻求解决或者规避传统信源参数估计方法存在的问题成为了一种新的可能途径。

因此,充分挖掘稀疏信号重构的潜在优势,探索基于稀疏重构的阵列信号参数估计方法特别是多参数联合估计方法,既是理论研究的深入发展,也是客观实际的迫切需要,具有重要的理论意义和实用价值。

在信源定位的信号模型中,通常假设在感兴趣的空域范围内只存在少数的点目标。

如果将整个感兴趣的空域范围内不存在目标的位置处看成是目标幅度为零,则不同位置对应的目标幅度就构成了一个稀疏信号,这种空域的稀疏性使得稀疏信号重构算法可以直接应用于阵列信号的参数估计。

1.3 论文主要内容及结构安排针对上述基于稀疏重构的信源参数估计方法的国内外研究现状,本文以鲁棒高效的阵列信号多参数估计为研究目标,以稀疏重构为数学工具,分别针对:1)远场源的DOA 和功率估计;2)远近场混合源的DOA 和距离估计;3)极化阵列下的远场源DOA、功率和极化参数估计等问题展开深入的研究,旨为克服现有基于稀疏重构的多参数估计方法中存在的估计偏差、计算量大、正则化参数选择不合理及需要信源数的先验信息等问题。

本文共分为六章,具体安排如下:第一章、概述了阵列信号参数估计的研究背景及研究意义,总结分析了稀疏重构在处理信源参数估计中的可行性和潜在优势,并结合近几年基于稀疏重构的信源参数估计的国内研究现状,探讨了已有方法中存在的待解决问题。

第二章、介绍压缩感知、稀疏重构的基本理论和代表性稀疏重构算法,并通过仿真分析与评价各稀疏重构算法在阵列信源参数估计中的适用性及优势。

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ni sin1 sin2 2ki
式中,ki 为整数,其中 i 2,3,L , L
令: sin1 sin2
则上式可以化简为 2ki / ni
又因为线阵的测角范围-90°~ 90°,则 2, ki ni
则对于 ni i 2,3,L , L ,有
2、间距组合法
——一种基于解相干的非均匀阵列设置方法
对于相干信号波达方向估计通常要进行空间平滑解相干处理, 但空间平滑方法只适用于具有空间平移不变性质的阵列,即 整个阵列的存在结构、特性相同的子阵。
空间平移不变非等距线阵设计的主要目的即是在阵元个数一 定的情况下,尽量增加阵列的有效孔径,并能运用空间平滑 方法进行信号解相干。
(3)当 ij 0 时,ij ,i j 的集合是一个连续的自然数
0123456
阵元位置 ● ●
●●
位置差集合
● ● ●● ● ● ● ● ● ●
一个4元NLA阵的位置及位置差集合
最优的最小冗余阵列
最优的最小冗余阵列
阵元数
阵元位置
0
1
3
3
0
2
3
0
1
4
6
4
0
2
5
6
MRL阵列设置方法不是唯一的,且阵元数大于4时的最优的MRL阵列式 不存在的。
15
17
8
0
1
2
11
15
18
21
23
0
1
4
10
16
18
21
23
Y 0.50 2 5 6 的四元非等距线阵仿真
• 仿真条件:
信号源数:5 到达角:-40,-20,20,40,70 快拍数:100 信噪比:10dB
设计最小冗余线阵的本质是使一个L元非等距线阵与一个 nL 1 元等距线阵等价,同时使阵列冗余度最小。
间距组合法基本思想
i d1, d2,L , dq1 表示整个阵的第i 个子阵
i=1,2,…,[(N-1)/(q-1)]
则整个阵列可以表示为 1,L , N 1/q1 , d1,L , d j
其中,d1,L , dq1 为子阵内的阵元间隔,并假设整个阵的第 一个阵元为参考点,满足元素的最大公约数为1。
三、阵元间距非均匀配置方法
1、最小冗余阵列
当阵列入射信号互不相关时,等距线阵输出协方差矩阵具有下述形式:

Rx0 ,x0
RXX



Rx1 ,x0 M
RxL1,x0
R L x0 ,x1 R L x1,x1
MO R L xL1 ,x1
R x0 ,xL1
R x1 ,xL1
位置差集合
● ● ●● ● ● ●●





●●
一个5元 NLA阵的位置及位置差集合
阵元数
阵元位置
0
1
4
7
9
5
0
1
2
6
9
0
2
5
8
9
6
0
1
2
6
10
13
0
1
6
9
11
13
0
1
4
5
11
13
7
0
1
2
6
10
14
17
0
1
2
3
8
13
17
0
1
2
8
12
14
17
0
1
2
8
12
15
17
0
1
4
10
12
15
17
0
1
8
11
13
2
dn
sin 1

2
dn
sin 2

2k
整பைடு நூலகம்得:
1

dn
sin
1

sin
2


k
不失一般性,假设阵元位置以 0.5 为单位,即:
Y 0.5n1 n2 L nL
阵列以 n1 为参考点(即 n1 0 ),并假设ni 均为非负整数并且 nL L 1
当阵列出现模糊时,应为
导向矢量是其他导向矢量的线性组合:
i 1
a i k ja j ,i 2 j 1
本节只讨论一般模糊。
θm
……
d1
d2
d3
dL-1
dL
非等距线阵示意图
考虑如图所示非等距线阵,则模糊问题可以表示为下式:
e e
j
2
dn
sin1

j
2
dn
sin2
对上式求对数得
阵元数相同但孔径不同阵列MUSIC谱比较
结论:阵列孔径越大,信号波达方向估计的分辨率和精度 越高
二、 存在的问题——模糊
一般模糊(trivial ambiguity):在视角范围内,存在
完全相同的导向矢量:
a 1 a 2 ,1 2
复杂模糊(nontrivial ambiguity ):某特定角度的
间距组合法仿真
• 仿真条件:
信号源数:3 到达角:15,20,40,其中前两个相干 快拍数:100 信噪比:10dB
谢谢
——2013/12/15
j N 1modq 1 ,q为子阵的阵元数,N为整个阵的阵
元数,mod为求模运算。
间距组合法举例
采用8元阵,假设q=3,d1=3,d2=2,则整个阵列为
3 2 3 2 3 2 3
位置矢量为 : [0 3 5 8 10 13 15 18]
0
35
8 10 13 15
18
间距组合法
i 0, 2ki / ni ki ni
由上式可知,当 时,下式成立
ni
互质(即
n1,
n2
,L
, nL 为递增互异整数且最大公约数为1)
2 3 L L 0
这存说 在明一在个上元述素考0虑 ,的即非等1距线2阵,的也情就况是下方,向在估n计i 互无质模时糊,。参数 只
非最优的最小冗余阵列
(1)位置差集合中允许 ij kl ,但相同的位置差尽可能少 (2)最后一个阵元的位置满足 L1 L(L1) / 2
(3)当 ij 0 时,ij ,i j 的集合是一个连续的自然数(除
相同数之外)
0123456789
阵元位置 ● ●

●●
基于阵元间距非均匀配置的 阵列孔径扩展方法
——xxx
一仿、真一问题的提出
——为什么要扩展阵列孔径
仿真条件: 阵元数:12
阵元数相同但孔径不同阵列常规波束形成波束方向图比较
结论:阵列孔径越大,波束图的主瓣越窄,旁瓣越低,更 有利于干扰和噪声的抑制
仿真二
仿真条件: 阵元数:8 快拍数:100 SNR:0dB DOA:10°,30°
M

R xL1 ,xL1
式中,
M
Rxl ,xk E xl t xk* t
e (n n ) R R j nl nk sinm m
l
k
* xk ,xl
xl p ,xk p
m1
则当入射信号互不相关时,阵列输出信号是空间平稳的,此 时 R XX 是Hermite矩阵、Toeplitz矩阵,则只要获得矩阵的任 意一列就可以确定整个阵列输出协方差矩阵。
上述特性也表明等距线阵存在部分冗余阵元,也即对于不同 的阵元的输出互协方差可能是相同的。定义阵列冗余度为阵 列输出的相关函数总数与独立的相关函数个数之比。
最小冗余阵列(MLE)是指阵元的位置差的集合是完全扩展 的,分为最优的最小冗余阵列和非最优的最小冗余阵列。
最优的最小冗余阵列
令 n1 0 ,阵元间的延迟 ij ni nj ,其中,1 i, j L (1)不存在 ij kl ,其中 i, j, k,l 1, 2,L , L,i j, k l; (2)满足 L1 L(L1) / 2 0 1 2 L L
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