多域流形建模阵列普适性低复杂度DOA估计及非渐进性能界研究
项目介绍
AI项目解读
基本信息
- 批准号:61871149
- 项目类别:面上项目
- 资助金额:66.0万
- 负责人:
- 依托单位:
- 学科分类:F0111.信号理论与信号处理
- 结题年份:2022
- 批准年份:2018
- 项目状态:已结题
- 起止时间:2019-01-01 至2022-12-31
- 项目参与者:金铭; 刘帅; 齐晓辉; 宋玉; 张薇; 闫雪薇; 孟祥天;
- 关键词:
项目摘要
This project is aimed at improving the robustness of super-resolution direction-of-arrival (DOA) estimators with array structure as well as reducing its complexity. Four novel manifold analytical methods in electrical-, slope-, logarithmic-, and real-valued- domains are proposed to reformulate the data model for DOA estimation, based on which the main contributions of the work are presented comprehensively and thoroughly. These includes five series of research contents focused on construction of DOA finding cost function with spatial aliasing and efficient search method for compressed spectral, fast two-dimensional (2-D) DOA estimation based on reduced one-dimensional (1-D) optimization, spectral factorization and selective polynomial rooting technique, blocked subspace decomposition on circulant array covariance matrix and low-cost DOA estimation under single I/Q framework, non-asymptotic theoretical performance bounds analysis on super-resolution DOA estimation algorithm. During the above researches, three scientific technologies are solved effectively, which includes transformed and fast estimation for signal/noise subspace, mathematical function finding for relating azimuth and elevation angles, ambiguity solving under single I/Q framework. The present work is able to provide new ideas for saving the hardware and software costs of real-world DOA estimation system, and is good for promoting its development. The present work is also of great significance for our country to improve the performance of military- and civilian- equipment such as radar, sonar, and communication system.
本项目以提高超分辨DOA估计算法对阵列结构的普适性和降低算法的复杂度为主要研究目的,在采用电气、斜率、对数、实值等多域流形建模方法改进阵列测向数据模型的基础上,全面、深入地开展模糊谱函数构造及谱峰压缩搜索、二维测向分批次一维化降维处理、谱分解及多项式选择性降阶求根、协方差阵循环分块及单通道测角探索、超分辨算法非渐进性能界理论分析等研究内容,同时着力突破子空间多域变换及快速估计、二维俯仰角和方位角函数关系确立、单通道测向解模糊等一系列科学问题,进而提出新型具有阵列结构普遍适应性的低复杂度算法,为超分辨DOA估计技术的工程化进度推进提供理论和应用参考。本项目研究成果有助于大幅节减测向系统的软硬件实现成本、提高其工作效率、推动其工程化进度。本研究对全面提高我国雷达、声呐等武器装备及移动通信等民用测向系统的实际工作性能同样具有十分重要的现实意义。
结项摘要
提升算法对阵列结构的适应性、增强算法对环境的稳健性以及降低算法的计算量,是超分辨阵列测向技术研究的核心任务,也是工程化推广过程中亟待解决的关键科学问题。通过四年的研究,我们提出了众多新颖的实用化超分辨测向算法,丰富了阵列测向的理论框架,不仅顺利完成了申请书中的既定目标,如:多域阵列流型解耦合、测向模型多域协同改进、模糊谱解模糊、多维参数分维处理、多项式选择性降阶求根、协方差矩阵降维分解等科学问题,同时,超额完成了单通道测角解模糊、酉变换完备实值处理、参数谱重构、子阵与整体阵列的子空间线性变换、实值与复值子空间的映射关系、特征提取多项式降阶和阵列流型可靠性近似等拓展研究内容,达到了预期的各项研究目标,并取得了丰富而显著的研究成果。截至目前,我们共培养博士生1人、硕士生6人,授权国家发明专利5项,受理专利3项,获省部级科研奖励2项,地市级科研奖励1项,参加学术会议1次,发表项目资助论文13篇,其中SCI论文12篇,会议论文1篇,SCI论文中IF>7的1篇,IF>4的3篇,IF>3文4篇。此外,我们将本项目研究成果积极推广,签约相关纵向科研项目4项,争取科研经费600余万元。
项目成果
期刊论文数量(12)
专著数量(0)
科研奖励数量(3)
会议论文数量(1)
专利数量(8)
Fast and accurate covariance matrix reconstruction for adaptive beamforming using Gauss-Legendre quadrature
使用高斯-勒让德求积法进行自适应波束成形的快速准确的协方差矩阵重建
- DOI:10.23919/jsee.2021.000005
- 发表时间:2021-02
- 期刊:Journal of Systems Engineering and Electronics
- 影响因子:2.1
- 作者:S. Liu;X. Zhang;F. G. Yan;J. Wang;M. Jin
- 通讯作者:M. Jin
Half-Dimension Subspace Decomposition for Fast Direction Finding With Arbitrary Linear Arrays
用于任意线性阵列快速测向的半维子空间分解
- DOI:10.1109/lsp.2022.3185952
- 发表时间:2022
- 期刊:IEEE Signal Processing Letters
- 影响因子:3.9
- 作者:F. G. Yan;X. T. Meng;M. Greco;F. Gini;Y. Zhang
- 通讯作者:Y. Zhang
Real-Valued MUSIC for Efficient Direction of Arrival Estimation With Arbitrary Arrays: Mirror Suppression and Resolution Improvement
用于使用任意阵列进行有效到达方向估计的实值音乐:镜像抑制和分辨率提高
- DOI:10.1016/j.sigpro.2022.108766
- 发表时间:2022-08
- 期刊:Signal Processing
- 影响因子:4.4
- 作者:X. T. Meng;B. X. Cao;F. G. Yan;M. Greco;F. Gini
- 通讯作者:F. Gini
A Real-Valued Polynomial Rooting Method for Fast Direction of Arrival Estimation With Large Uniform Linear Arrays
大型均匀线性阵快速到达方向估计的实值多项式求根方法
- DOI:10.1109/access.2019.2938538
- 发表时间:2019-08
- 期刊:IEEE Access
- 影响因子:3.9
- 作者:F. G. Yan;X. Li;T. Jin;L. Liu;M. Jin
- 通讯作者:M. Jin
SVD-Based Low-Complexity Methods for Computing the Intersection of K≥2 Subspaces
基于 SVD 的低复杂度计算 K−2 子空间交集的方法
- DOI:10.1049/cje.2019.01.013
- 发表时间:2019
- 期刊:Chinese Journal of Electronics
- 影响因子:1.2
- 作者:F. G. Yan;J. Wang;S. Liu;M. Jin;Y. Shen
- 通讯作者:Y. Shen
数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}
{{
item.title }}
{{ item.translation_title }}
- DOI:{{ item.doi || "--"}}
- 发表时间:{{ item.publish_year || "--" }}
- 期刊:{{ item.journal_name }}
- 影响因子:{{ item.factor || "--"}}
- 作者:{{ item.authors }}
- 通讯作者:{{ item.author }}
数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:{{ item.authors }}
数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:{{ item.authors }}
数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:{{ item.authors }}
数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:{{ item.authors }}
数据更新时间:{{ patent.updateTime }}
其他文献
基于子空间旋转变换的低复杂度波达角估计算法
- DOI:--
- 发表时间:2016
- 期刊:电子与信息学报
- 影响因子:--
- 作者:闫锋刚;齐晓辉;刘帅;沈毅;金铭
- 通讯作者:金铭
一种面向空间通信的图像复合加密算法
- DOI:--
- 发表时间:--
- 期刊:电子测量技术
- 影响因子:--
- 作者:张灿;李哲;闫锋刚;徐杰
- 通讯作者:徐杰
联合互协方差矩阵的快速波达方向估计
- DOI:--
- 发表时间:2018
- 期刊:系统工程与电子技术
- 影响因子:--
- 作者:闫锋刚;荣加加;刘帅;沈毅;金铭
- 通讯作者:金铭
基于谱分解的降阶求根MUSIC算法
- DOI:--
- 发表时间:2017
- 期刊:电子与信息学报
- 影响因子:--
- 作者:闫锋刚;刘秋晨;邵多;王军;王坤;金铭
- 通讯作者:金铭
面向空间通信视频编码算法的业务流模型
- DOI:--
- 发表时间:--
- 期刊:中国科学院研究生院学报
- 影响因子:--
- 作者:张灿;李哲;闫锋刚
- 通讯作者:闫锋刚
其他文献
{{
item.title }}
{{ item.translation_title }}
- DOI:{{ item.doi || "--" }}
- 发表时间:{{ item.publish_year || "--"}}
- 期刊:{{ item.journal_name }}
- 影响因子:{{ item.factor || "--" }}
- 作者:{{ item.authors }}
- 通讯作者:{{ item.author }}

内容获取失败,请点击重试

查看分析示例
此项目为已结题,我已根据课题信息分析并撰写以下内容,帮您拓宽课题思路:
AI项目摘要
AI项目思路
AI技术路线图

请为本次AI项目解读的内容对您的实用性打分
非常不实用
非常实用
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
您认为此功能如何分析更能满足您的需求,请填写您的反馈:
闫锋刚的其他基金
降耦稀疏阵超高自由度欠定测向理论与方法
- 批准号:
- 批准年份:2021
- 资助金额:57 万元
- 项目类别:面上项目
降耦稀疏阵超高自由度欠定测向理论与方法
- 批准号:62171150
- 批准年份:2021
- 资助金额:57.00 万元
- 项目类别:面上项目
基于智能天线阵列的实用化高效超分辨测向技术研究
- 批准号:61501142
- 批准年份:2015
- 资助金额:23.0 万元
- 项目类别:青年科学基金项目
相似国自然基金
{{ item.name }}
- 批准号:{{ item.ratify_no }}
- 批准年份:{{ item.approval_year }}
- 资助金额:{{ item.support_num }}
- 项目类别:{{ item.project_type }}
相似海外基金
{{
item.name }}
{{ item.translate_name }}
- 批准号:{{ item.ratify_no }}
- 财政年份:{{ item.approval_year }}
- 资助金额:{{ item.support_num }}
- 项目类别:{{ item.project_type }}