基于平行因子分析的频率、二维到达角和极化参数联合估计
摘要
文中基于平行因子分析、结合高阶累积量, 提出了一种信源频率、二维到达角和极化参数联合估计的新算法. 该算法给出了一种新的阵列结构; 接着巧妙选择特定偶极子对的输出计算四阶累积量, 进而构造高维矩阵; 然后基于形成的矩阵在累积量域构造平行因子分析模型, 并分析了该模型低秩分解的唯一性, 最后利用其分解的结果联合估计信源参数. 文中算法有效减小了阵列孔径损失、避免了参数配对. 最后给出的仿真结果证实了文中算法的有效性.
引用本文（GB/T 7714）
丁 刘, 军英 张, 军利 梁. 基于平行因子分析的频率、二维到达角和极化参数联合估计[J]. Scientia Sinica Informationis, 2010.
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