基于辅助阵元的方位依赖幅相误差最大似然自校正:针对确定信号模型

王鼎; 潘苗; 吴瑛

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基于辅助阵元的方位依赖幅相误差最大似然自校正:针对确定信号模型

学术论文 | 更新时间：2024-10-14

- 基于辅助阵元的方位依赖幅相误差最大似然自校正:针对确定信号模型
- Maximum likelihood self-calibration for direction-dependent gain-phase errors with carry-on instrumental sensors:case of deterministic signal model
- 通信学报 2011年32卷第2期页码：34-41
- 作者机构：
  
  1. 解放军信息工程大学信息工程学院
  2. 江南计算技术研究所
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  中图分类号： TN911.7
- 纸质出版日期：2011
- 稿件说明：
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王鼎, 潘苗, 吴瑛. 基于辅助阵元的方位依赖幅相误差最大似然自校正:针对确定信号模型[J]. 通信学报, 2011,32(2):34-41.

WANG Ding1, PAN Miao2, WU Ying1. Maximum likelihood self-calibration for direction-dependent gain-phase errors with carry-on instrumental sensors:case of deterministic signal model[J]. 2011, 32(2): 34-41.
王鼎, 潘苗, 吴瑛. 基于辅助阵元的方位依赖幅相误差最大似然自校正:针对确定信号模型[J]. 通信学报, 2011,32(2):34-41. DOI：

WANG Ding1, PAN Miao2, WU Ying1. Maximum likelihood self-calibration for direction-dependent gain-phase errors with carry-on instrumental sensors:case of deterministic signal model[J]. 2011, 32(2): 34-41. DOI：

摘要

针对确定信号模型条件下方位依赖幅相误差的自校正问题

给出了一种基于辅助阵元的方位依赖幅相误差最大似然自校正方法;针对最大似然估计器中出现的高维非线性优化问题

推导了一种改进型交替投影迭代算法

从而实现了信号方位和方位依赖幅相误差的优化计算。此外

还推导了信号方位和方位依赖幅相误差的无偏克拉美罗界(CRB)。仿真实验结果验证了新方法的有效性和优越性。

Abstract

Aim at the self-calibration of direction-dependent gain-phase errors in case of deterministic signal model

the maximum likelihood method（MLM） for calibrating the direction-dependent gain-phase errors with carry-on instrumental sensors was presented.In order to maximize the high-dimensional nonlinear cost function appearing in the MLM

an improved alternative projection iteration algorithm

which could optimize the azimuths and direction-dependent gain-phase errors was proposed.The closed-form expressions of the Cramér-Rao bound（CRB） for azimuths and gain-phase errors were derived.Simulation experiments show the effectiveness and advantage of the novel method.

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