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多普勒频率估计在通信和雷达系统中扮演着关键角色,特别是在移动目标检测和测向应用中。当信号源或接收器处于相对运动状态时,接收到的信号频率会因多普勒效应而发生偏移。准确估计这一频率偏移对于目标速度测量和方位判断至关重要。
在阵列测向场景下,多个信号源的存在使问题复杂化。典型的信号模型需要考虑多个入射波的到来方向、幅度和频率偏移。通过构建包含空间和时间维度的复合信号模型,可以同时处理方位角和多普勒频率的联合估计问题。
性能分析通常围绕估计精度和分辨率展开。主要影响因素包括信噪比、阵列几何结构、信号间相关性以及算法选择。常见的评估指标有均方误差和成功检测概率,这些指标通过蒙特卡洛仿真可以系统性地验证算法在各类条件下的稳健性。
仿真实现中需特别注意运动参数的建模,包括目标径向速度变化对相位历程的影响。现代估计方法通常利用空时联合处理技术,将阵列接收数据在多个维度上协同分析,以提升多目标环境下的参数估计准确性。