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共有20条相似文献,以下是第1-20项 搜索用时 375 毫秒

1.  改进的逆波束形成高分辨方位估计方法  被引次数:3
   陈立纲  苑秉成  刘建国《兵工学报》,2011年第32卷第3期
   针对常规逆波束形成(IBF)算法存在旁瓣较高和分辨力无法突破瑞利限等固有缺陷,提出了一种基于自回归(AR)模型的改进的IBF求解方法。该方法通过对阵元域数据的AR建模,将参数模型引入到IBF积分方程的求解中,可以更充分的将各阵元接收信号的信息利用到声场的空间谱估计中,从而大大提高常规的傅里叶类IBF算法的分辨性能;并通过对互谱矩阵空间分布的滑动平均处理,改善了旁瓣起伏,有利于实现对弱目标信号的检测与估计;该方法无需对信源数进行预估,在低信噪比下亦有稳健的性能。大量计算机仿真实验从不同角度对本文方法的性能进行了考证,湖试数据的处理结果进一步证实了本文算法的可行性和优越性。    

2.  一种新的矢量传感器线列阵波束形成算法  
   李海涛  李智忠  宋志杰  王良《传感器与微系统》,2015年第10期
   为了提高基于矢量线列阵的目标方位估计能力,将基于时域解析信号实现最小方差无畸变响应( MVDR)的方法——TAMVDR算法引入到了矢量线列阵信号处理中,提出了实现矢量线列阵波束形成的VTAMVDR算法。理论分析了矢量线列阵VTAMVDR算法的原理,该算法通过Hilbert变换对时域宽带信号引入复权向量,不需要进行子带分割,且不需要对数据进行分块处理,获得稳定优化权向量估计所需要的数据长度远小于频域MVDR方法,数据长度合适时,单次快拍即可实现波束形成,大大降低了运算量。仿真和海上试验数据分析结果表明:VTMVDR算法相比于频域MVDR算法具有较好的性能,具有更高的分辨率和更窄的波束角,有更好的探测性能。    

3.  宽带波束形成结构及算法研究  被引次数:1
   赵拥军  陈辉  刘成城  刘亚奇  吴波《电子测量与仪器学报》,2014年第7期
   宽带波束形成技术广泛应用于国防建设和国民经济领域,是阵列信号处理的研究热点和难点。通过对当前研究成果的归纳和总结,综述了宽带波束形成器频域、时域和空域3种基本结构,并对比分析了其优缺点;针对时域和空域模型,分别介绍了定向宽带波束形成算法和自适应宽带波束形成算法。通过对目标函数的变换,给出了定向波束形成算法迭代优化、求逆以及特征值分解3种不同的求解方式;在自适应宽带波束形成算法中,给出了基于参考信号的自适应波束形成算法,线性约束最小方差算法,以及无约束的广义旁瓣对消器结构。最后,在宽带波束形成器结构,多径干扰抑制,盲波束形成等方面进行了展望。    

4.  智能天线中的SVM应用研究  
   周围  李志林《电视技术》,2011年第35卷第4期
   支持向量机(SVM)是一种新的机器学习方法。介绍了支持向量机的基本原理,通过使用SVM对接收信号的数据处理,得到波束形成器的最佳权向量解,达到存在干扰的情况下波束形成的理想效果。利用SVM求解AR模型中的系数,对波达方向的估计具有良好的稳健性。    

5.  稀疏原子分解算法在AR模型参数估计中的应用  
   姜玉洁  刘国庆  王天荆《计算机科学》,2017年第44卷第5期
   针对自回归(Autoregressive,AR)模型阶数和系数的估计问题,提出一种基于稀疏表示的原子分解新算法。首先,根据AR模型自相关函数特征构造一个过完备稀疏字典;其次,针对含噪观测信号,通过引入松弛变量,建立关于AR模型特征根稀疏恢复的优化模型;最后, 将定阶和参数估计问题转化为求解稀疏最优基问题,并提出一种改进的变尺度变换算法来求解该优化问题。实验结果表明,无论是对模拟信号,还是真实的脑电信号,该算法在定阶和系数估计两方面均优于传统估计方法,具有更好的预测精度和鲁棒性。    

6.  一种改进均方误差性能的新型鲁棒性波束形成算法  
   吴保中  钱祖平  赵守俊《电波科学学报》,2009年第24卷第4期
   结合信干噪比最大化和均方误差最小化两个优化目标,提出一种新型的鲁棒性波束形成算法.该方法考虑信号估计误差,在传统的最小方差的代价函数中引入信号协方差矩阵的估计误差,并在波达角估计误差的约束下,将鲁棒性波束形成器转换成基于支持向量机形式的波束形成器,通过一种高效的新型支持向量机训练算法计算阵列权值;然后以均方误差最小化为目标来修正阵列权值.仿真结果表明:该方法降低了波束形成器对信号估计误差的敏感度,提高了其抑制非平稳干扰的能力,且具有更好的均方误差性能.    

7.  一种强干扰条件下微弱信号DOA估计的新方法  被引次数:1
   柴立功  罗景青《电子与信息学报》,2005年第27卷第10期
   给出了一种基于均匀线性阵列的既能抑制强烈干扰,又能同时进行微弱信号DOA估计的算法。在已知强干扰源个数和入射方向的前提下,先使用改进的波束形成方法,在予阵上进行波束形成以抗干扰,再对加权后的子阵进行微弱信号的DOA估计。该方法的优点是当干扰和希望信号处在同一个波束内时,不需要提高信号的信噪比就可以正确地估计出信号的入射方向。理论分析和计算机仿真都表明该算法是有效的。    

8.  一种适用于任意峰度非高斯信号的多目标盲波束形成方法  
   李洪升  何友  杨日杰  唐小明《电子与信息学报》,2006年第28卷第12期
   该文提出了一种新的适用于任意峰度非高斯信号的多目标盲波束形成算法。该方法在最大峰度算法(KMA)的基础上,引入信号的互相关约束定义了一种新的代价函数。通过对该代价函数的最大化,来盲估计波束形成器的权向量,从而完成对多目标的分离和定向。由于波束形成过程不需要正交化处理,避免了波束形成器锁定噪声的可能性。同时,采用一种复数编码的遗传算法来求解权向量,不但可避免陷入局部极值的可能性,而且还能有效提高运行速度。仿真实验验证了该算法的有效性和正确性。    

9.  未知信源数的宽带波束域相干源测向算法  
   王彬如  熊键  石敖广  杨世兴《电子信息对抗技术》,2010年第25卷第2期
   对MUSIC算法进行了改进,提出了一种无需估计信源数的宽带波束域相干源测向算法,避免了由于信源数估计不准确以及存在相干源扰动时的测向失效问题,并通过恒定束宽波束形成,在减少测向计算量的同时,对宽带信号进行了空间聚焦,可同时适用于窄带信号和宽带信号测向,大大拓展了MUSIC算法的适应能力,为其在不同领域获得广泛应用扫清了算法上的障碍。仿真结果证实了所提出改进算法的有效性。    

10.  一种基于矢量传感器阵的盲波束形成方法研究  被引次数:1
   李洪升  刘延武  范辉  杨日杰  周旻《仪器仪表学报》,2007年第28卷第4期
   本文针对水声环境和信号的特点,提出了一种基于矢量传感器阵的盲波束形成算法。首先建立了矢量传感器阵列接收信号模型,然后推导了基于矢量传感器阵列的波束形成最优权矢量的表达式。在此基础上,定义了接收信号的四阶累积量,进而盲估计了矢量传感器阵列的方向向量,实现了盲波束形成。该方法利用高阶累积量可消除高斯噪声干扰这一特性,有效地实现了基于矢量传感器阵列的盲波束形成。仿真实验验证了该方法的有效性和正确性。    

11.  一种稳健的周期平稳信号的盲波束形成算法  
   高荣山《通信技术》,2013年第4期
   因为不需信号个数和导向向量等任何参考信息,基于周期平稳信号的盲波束形成算法在信号处理领域得到非常广泛的应用,然而这类方法是建立在循环频率准确已知基础上的,在实际应用中往往不是如此,循环频率的估计误差将导致算法性能变差,为了改进这点不足,在传统的循环自适应波束形成(CAB)算法的基础上,提出了一种改进的 CAB 盲波束形成算法,经理论分析和计算机仿真,证明了该算法是有效的.    

12.  基于独立分量分析的盲波束形成算法  
   陈晋央  吴瑛《信息工程大学学报》,2010年第11卷第6期
   介绍了在信号来向和阵列流型未知情况下进行波束形成的常用方法,阐述了盲波束形成的恒模算法和高阶累积量算法。提出了基于独立分量分析的盲波束形成算法,结合目前阵列信号处理系统中的实际问题对基于恒模、高阶累积量和独立分量分析的盲波束形成算法进行了仿真比较。理论分析和仿真实验表明,基于独立分量分析的盲波束形成算法在强干扰信号、信号来向相近和收敛速度等方面性能优越。    

13.  基于波束空间的米波MIMO雷达角度估计算法  
   刘俊  刘峥  谢荣  刘韵佛《电子学报》,2011年第39卷第9期
    针对米波多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)雷达低仰角估计的问题,提出了一种基于波束空间的角度估计算法.结合米波MIMO雷达低仰角目标的回波特点,建立了同时考虑发射多径和接收多径的信号模型.算法首先在接收端形成多个接收波束,再利用发射信号进行匹配滤波,然后在接收端形成多个发射波束,将接收数据由阵元空间映射到波束空间,最后利用改进的广义多重信号分类算法进行角度估计.与基于阵元空间的算法相比,该算法在基本不损失角度估计精度的同时,大大降低了运算量.理论分析和仿真结果表明了该算法的优越性.    

14.  圆阵宽带恒定束宽波束输出的比幅法测向仿真研究  
   王晓宇  杨益新《鱼雷技术》,2010年第18卷第1期
   基于圆阵恒定束宽波束输出的宽带比幅测向法,提出了针对圆阵接收宽带平面波信号的情况采用恒定束宽波束形成,然后对恒定束宽波束输出值解三元一次方程组,获得信号的入射方向估计值,并分别对频谱平坦的线性调频信号和具有特定频谱形状的模拟水下目标辐射噪声信号进行了多次仿真测向试验,且与基于常规宽带多波束系统输出的比幅方法进行了比较,结果表明,该文方法尤其在高信噪比条件下可明显改善由宽带信号通过常规宽带波束形成系统所产生的信号失真而引入的测向误差,其测向精度也优于分裂波束互谱密度法,计算机仿真验证了本文方法的有效性和实用性。    

15.  基于TSVD的广义逆波束形成对扩展性噪声源的识别  
   叶虹敏  王强  袁昌明  范昕炜  谷小红《传感技术学报》,2016年第29卷第4期
   广义逆波束形成是一种高效的声源识别方法,但是直接求解广义逆所得到重构声源极易受到测量误差的影响,重构声源位置将偏离实际。为提高声源识别精度,采用正则化方法控制测量误差,结合奇异值截断滤波正则化和广义逆理论提出一种基于TSVD的广义逆波束形成算法,并建立了数值仿真模型,以单极子点源和扩展性组合声源为研究对象,对比常规波束形成、GIB算法、TSVD-GIB算法详细分析了声源类型与频率等因素对声源识别性能的影响。最后在半消声室内对音箱进行了声源识别验证,结果表明基于TSVD-GIB算法具有较好的稳健性,能有效降低旁瓣干扰,相比GIB算法能更精准的识别声源。    

16.  一种新的均匀圆阵宽带波束域高分辨测向算法  被引次数:1
   周林  赵拥军《信号处理》,2009年第25卷第3期
   波束域算法是通过对阵列信号进行波束形成预处理,再进行高分辨测向.本文提出了一种新的均匀圆阵宽带波束域高分辨测向算法,推导出波束域聚焦矩阵的表达式.新方法大大提高了圆阵宽带波束域测向算法的分辨率,估计精度等性能.最后通过计算机仿真,与基于模式空间变换的宽带圆阵波束域算法和宽带圆阵相干信号子空间算法进行了比较,验证了新算法的优良性能.    

17.  基于MatlabATLAB的谱估计方法及算法性能比较  
   肖大雪《适用技术之窗》,2010年第9期
   本文简要介绍了随机信号的基本知识,阐述了经典功率谱估计中自相关法和周期图法的算法原理、基本谱估计方法及其改进法,探讨了现代功率谱估计中的AR模型参数估计原理、正则方程的求解算法及AR模型阶次的选择依据,并通过MATLAB软件比较了这些方法各自的优缺点。基于这些优缺点,本文主要是基于MATLAB的功率谱估计方法及算法性能做一分析比较,希望能开发谱估计的相关方法并充分利用该相关方法,如在地震前,如何能既准确又快捷的预测到地震的信号等。    

18.  一种基于简化极化敏感阵列的APES波束形成算法  
   幸璐璐《电讯技术》,2014年第54卷第11期
   为了有效降低极化敏感阵列各共点分量之间互耦的相互影响,进一步提高极化阵列的滤波性能,基于新的阵列模型提出了幅度相位估计(APES)波束形成算法。首先,给出了简化极化阵列的布阵模型和接收信号模型;然后,针对简化极化阵列给出了极化APES波束形成算法的详细理论推导,得到了最优权向量的表达式;最后,通过仿真实验验证了极化APES在波束形成方面的有效性。仿真结果表明该算法在强期望信号功率、低采样快拍数或是存在相干干扰的情况下都具有稳定的波束图。    

19.  数字信号处理中MUSIC方法的新教学思路  
   张瑛  万群  赵华鹏《电气电子教学学报》,2017年第39卷第4期
   多重信号分类MUSIC算法是基于信号与噪声子空间正交性的一种超分辨谱估计方法.自适应波束形成技术则是通过在干扰信号波达方向上置零来实现输出信干噪比最大化.通过在所有感兴趣波达方向上扫描,波束形成器也可以用来实现波达方向估计.MUSIC算法和波束形成技术的原理看似不同.然而,有文献表明,MUSIC算法可被表示为一个波束形成器.基于这一事实,在本文中,我们首先介绍了MUSIC算法和最小无失真响应波束形成技术MVDR的原理.然后,给出MUSIC算法和MVDR波束形成器的等价表示形式.最后,将MUSIC算法与MVDR波束形成器进行比较.通过上述内容的讲解,可以使学生获得关于MUSIC算法新的认识.    

20.  基于宽带恒定束宽波束输出的卫星导航干扰源方位估计方法  
   王晓宇  谢斌斌  张骅《现代导航》,2014年第3期
   针对卫星导航宽带压制式干扰信号,提出了一种基于宽带恒定束宽波束输出的卫星导航干扰源方位估计方法。首先对抗干扰天线阵列接收到的宽带压制式干扰信号做恒定束宽波束形成,然后采用三波束比幅法获得信号的入射方向估计值。本文方法改善了由宽带信号通过常规宽带波束形成系统所产生的信号失真而引入的测向误差。计算机仿真结果验证了本文方法的有效性和实用性。    

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