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基于非圆信号的实值ESPRIT算法 总被引:1,自引:0,他引:1
在信号源为非圆信号的情况下,该文提出了一种实值ESPRIT波达方向(DOA)估计方法。根据非圆信号为实值信号的特点,利用欧拉公式将接收数据转化为正弦和余弦数据,并将其加以拼接,从而虚拟地将阵元个数加倍,然后在此基础上构造一个旋转不变结构来估计波达方向,新算法可以处理的信号个数是传统ESPRIT算法的两倍。由于在实值基础上进行特征值分解,所以该文提出的算法可以有效地将运算量减少到相同维数复值运算量的1/4。仿真实验表明新算法不仅估计精度高而且能够处理的信号个数可大于阵元个数。 相似文献
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在信号源为BPSK和MASK的情况下,提出了一种波达方向(DOA)估计方法。对于等距线阵上的接收数据,此算法根据信号源为实信号的特点,利用欧拉公式形成正弦和余弦数据,并将其加以串联,这相当于将阵元个数加倍,然后在此基础上运用ESPRIT类算法估计波达方向。由于正(余)弦数据为实值数据,所以本文提出的算法可以有效地将运算量减少到相同维数复值运算量的1/4。仿真实验表明新算法不仅估计精度高,而且能够处理的信号个数可大于阵元个数。 相似文献
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针对阵列天线的波达方向估计问题,给出了一种新颖的ESPRIT算法--共轭ESPRIT算法(C-ESPRIT).此算法利用阵列单元输出信号的共轭信息,得到整个阵列输出的协方差矩阵,通过对此矩阵的特征分解,并构造运算矩阵,最终求得信号的波达方向.仿真实验表明,C-ESPRIT算法不仅克服了传统ESPRIT算法在阵列单元数与信源数相同时不能可靠测向的不足,并且对信号波达方向的分辨能力和测角精度也显著高于传统的ESPRIT算法,因此,C-ESPRIT算法具有更广泛的适应性和更优越的测向性能. 相似文献
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一种基于ESPRIT的改进算法 总被引:2,自引:0,他引:2
在目标波达方向估计的众多算法中,ESPRIT算法是一种运算速度较快、估值精度较高的常用算法.在该算法中,利用两个相同平移阵列接收信号的协方差矩阵进行广义特征值分解,进而求出目标波达方向的高分辨率估计,但是由于需要对协方差矩阵进行广义特征值分解运算,大大增加了计算的复杂度,因而不利于在工程应用中实现.本文提出了一种基于ESPRIT的改进算法,不需要对来波信号的协方差矩阵进行广义特征值分解,就可以实现对目标波达方向的高分辨估计,理论分析和仿真结果证明了该改进算法的有效性和可行性. 相似文献
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单基地多输入多输出(MIMO)雷达的波达方向(DOA)估计问题是近年来研究的热点。高维度的MIMO雷达数据,导致传统旋转不变性参数估计技术(ESPRIT)算法需要付出较大的运算代价。在低信噪比、低快拍数的条件下,传统ESPRIT算法性能会严重下降。为了克服传统ESPRIT算法的以上缺点,该文提出一种降维波束空间的实值ESPRIT算法。该算法通过转换矩阵,将高维度MIMO雷达数据转换到低维度的数据,从而去除数据中的冗余。然后再将低维数据变换到波束空间,构造实值旋转不变性等式,用以估计目标的角度。仿真结果表明,在低信噪比和低快拍数时,相比于传统ESPRIT算法,该文所提方法具有更好的角度估计性能和更少的运算量。 相似文献
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估计相干与非相干信源的ESPRIT新方法 总被引:1,自引:0,他引:1
在目前信号波达方向(DOA,Direction-of-Arrival)估计中,ESPRIT算法是一种速度快、精度高的常用算法,但对于低信噪比下混合信号(同时含有相干与非相干信号),ESPRIT算法难以估计出它们的DOA。提出了一种新的同时估计相干与非相干信源的ESPRIT方法,新方法充分利用数据协方差矩阵的自相关信息和互相关信息来重构含有信号方位信息的矩阵,再从它的特征值中解得信号的到达角。新方法解决了常规ESPRIT算法不能解相干,对信噪比要求高等问题,且与同类算法相比较,分辨能力和估计精度明显提高。仿真实验证明了该方法在混合信号估计中的优越性和可靠性。 相似文献
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在城市密集环境下,由于局部密集多径反射信号不再符合点目标模型,传统多径参数(波达方向与相对时延)联合估计算法往往失效。针对此类问题本文考虑一种基于空时相干分布的多径模型,并在得到信道估计后将其转化至频率域去卷积获得空时联合信号子空间,由于多径扩展影响该信号子空间不再具有旋转不变结构,本文通过在联合信号子空间中抽取行向量构造不同的矩阵对,使各矩阵对在相位上满足旋转不变性质,然后,利用ESPRIT算法估计中心时延与中心DOA参数。与点目标ESPRIT方法相比该方法能够有效克服多径扩展影响,实现参数自动配对,且具有不敏感于多径分布形式的优点,仿真实验证明了其有效性。 相似文献
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