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目前信源数目估计算法大都是基于多通道接收模型且对高斯色噪声抑制能力较差,而实际应用中单通道接收模型及色噪声环境非常普遍,因此研究色噪声背景下的单通道信源数目估计算法意义重大。针对现有算法的缺陷提出了一种基于构建信号时间快拍和四阶累积量矩阵的单通道信源数目估计算法。首先通过构建信号时间快拍实现单通道接收信号的升维得到矢量化空间,然后以此组信号空间构造出四阶累积量矩阵,并从理论上验证了该四阶累积量矩阵能有效抑制高斯白噪声及高斯色噪声的影响,最后对该矩阵进行奇异值分解并通过信息论准则估计出信源个数。仿真实验和实际信号实验都表明本文算法能较好地解决单通道信源数目估计问题,且能有效抑制高斯色噪声。 相似文献
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针对酉-ESPRIT算法估计精度较高但是对信噪比水平变化比较敏感的问题,提出了一种改进的用于DOA估计的酉-ESPRIT算法。该算法首先对观测数据在变换域中进行预处理使信号能量更集中,然后进行波束变换,在波束空间中估计信号的到达方向。文中采用的波束形成矩阵使用较少的波束数可以在更广范围内搜索信号以避免漏掉有用信号,因此减少了运算量。通过计算机仿真试验可知,无论在白噪声还是色噪声背荣下,与酉-ESPRIT算法相比,本算法不仅减少了计算量,并且具有更小的信噪比门限,提高了酉-ESPRIT算法的鲁棒性。 相似文献
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色噪声环境下强相关源的DOA估计 总被引:2,自引:0,他引:2
结合MMUSIC(Modified multiple Signal Classfication)算法和SWEDE(Subsapce Method Without Eigen DE composition)方法的优点提出了联合DOA估计方法,该法使得在色噪声环境下强相关信源DOA(Direction Of Arrival)估计成为可能。理论分析与仿真结果表明:联合DOA估计方法在明显降低运算复杂度的同时,无需空间噪声必须为白噪声的约束,更加贴近现实情况,而且有利于在线处理。 相似文献
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提出了空间非平稳噪声环境下基于圆阵的DOA估计算法.针对噪声为空间非平稳的情况,通过有效估计的加性色噪声相关矩阵对阵列数据相关矩阵进行预白化处理,克服了空间非平稳噪声对空间谱估计的影响误差,进而实现了非平稳噪声环境下圆阵DOA的精确估计,计算机仿真结果证实了该算法的正确性和有效性. 相似文献
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文中提出了一种色噪声背景下相干信源波达方向(DOA)估计的新算法-空间差分平滑(SDS)算法.SDS算法利用均匀线阵协方差矩阵的Toeplitz分解特性,差分平滑运算,将非相干信源与相关(或相干)信源分开分辨,从而重复利用阵列接收数据,可分辨更多信源.SDS算法可对消空间色噪声,适用于更广泛的未知噪声背景及低信噪比环境.相比常规谱估计算法,SDS算法具有更强的信源过载能力及阵元节省能力,利用少数阵元进行迭代空间平滑运算,还可明显减小SDS算法的计算量.计算机仿真结果证明了SDS算法理论的正确性和有效性. 相似文献
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