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针对无线通信系统中传统常模盲均衡算法(CMA)在脉冲噪声环境下适应性较差,难以有效收敛的问题,提出了基于余弦代价函数的自适应分数低阶盲均衡算法。该算法将改进的余弦代价函数代替分数低阶常模盲均衡算法(FLOSCMA)中的代价函数,不再需要已知原信号的统计模值,其适用性更广。仿真实验结果表明,与Floscma、CMA算法以及其它变步长算法相比,本文算法在收敛速率和稳态误差方面均有所改进。 相似文献
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在雷达导引头末制导阶段,低信噪比(Signal to Noise Ratio,SNR)导致对目标的检测和定位性能恶化.为此,本文提出一种基于随机有限集的联合检测与DOA(Direction of Arrival)估计算法.该算法在单目标伯努利滤波器框架下,基于点目标扩展函数对经过低门限判决后的数据构建目标观测方程,在天线和视线混合坐标系下建立状态变量描述,求解状态向量微分方程并对其离散化得到离散时间差分方程,经过状态误差分析得到状态转移模型,再经过粒子递归实现联合检测与状态估计.通过仿真实验,验证了该算法的有效性.与传统跟踪前检测方法对比,该算法能在低信噪比下提高检测性能和DOA估计精度. 相似文献
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针对阵元位置误差引起阵列流型出现一定的偏差和扰动,从而导致多重信号分类(MU-SIC)算法估计波达方向(DOA)性能下降的问题,本文在Toeplitz预处理算法的基础上,提出了一种基于矩阵重构的阵元误差校正算法.所提算法首先对有阵列位置误差的协方差矩阵进行预处理,恢复理想情况下协方差矩阵的Toeplitz结构,然后利用核范数优化算法构造凸优化函数,对处理后的协方差矩阵进行降噪,同时保证信号和噪声子空间的正确划分,最后利用MUSIC算法进行DOA估计.计算机仿真和实验分析表明,所提算法有效改善了存在阵元位置误差时MUSIC算法的角度分辨能力,而且减少了由快拍数不足带来的影响,提高了估计精度. 相似文献
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针对非均匀白噪声背景下窄带信号的DOA估计,提出了一种新型DOA估计算法。首先构造出包含待估信号和噪声各种参数的最大似然函数,然后推导出极值条件进行寻优,得出待估计参数的估计值。同时还给出了一种新的噪声参数估计方法——逆迭代参数估计。理论分析和仿真实验表明,新型算法的性能优于非均匀噪声背景下传统的最大似然估计算法,且算法复杂度不大。 相似文献
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针对现有基于压缩感知的DOA估计算法收敛速度慢、精度不高等问题,提出一种基于自然对数复合函数近似l0范数的DOA估计算法。新算法采用一种自然对数复合函数来近似l0范数,将求解l0范数问题转化为近似l0范数的最优化问题。采用牛顿迭代法获得自然对数复合函数(即近似l0范数)的迭代表达式,通过内外双层循环的方法获得牛顿迭代的最优解,即通过外层循环控制函数逼近因子σ的大小,内层循环采用最陡梯度法对牛顿迭代表达式进行求解,经有限次迭代即可获得近似l0范数的最优解,进而得到DOA的估计值。通过仿真实验验证新算法的有效性,结果表明新算法在单快拍条件下即可实现DOA有效估计,且与平滑l0范数算法及其改进算法相比具有更快的计算速度和更高的估计精度。 相似文献
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非平稳非高斯测量噪声条件下改进差分粒子滤波算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对非平稳非高斯测量噪声(NSNGN)条件下差分粒子滤波(DDPF)算法状态估计精度低、易发散的问题,提出了一种改进DDPF(IDDPF)算法. IDDPF算法采用高斯混合密度函数近似估计测量噪声,替代传统算法中测量噪声的高斯密度函数近似估计,采用似然函数的对数最大化法求解高斯混合密度函数模型参数,并将该模型应用于粒子权值计算,避免了高斯密度函数近似估计噪声模型所易于导致的粒子退化问题;通过建立水下目标纯方位角跟踪系统模型,将IDDPF算法应用于闪烁测量噪声条件下水下目标纯方位角跟踪问题的求解。50次Monte Carlo对比仿真实验结果表明:在NSNGN条件下IDDPF算法具有跟踪响应快、估计精度高、鲁棒性较好等优点。 相似文献
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为了在低信噪比情况下宽带声源可以获得较好的波达方向(DOA)估计并且降低运算量,将正交传播算子算法推广应用于球谐域。在建立球阵列声场模型基础上,提出两种基于球谐传播算子定向算法,即使用球傅里叶变换成分获得传播算子的算法和使用球傅里叶变换成分的交叉谱矩阵获得传播算子的算法。分析了不同半径的球阵列频率适应范围,解决了宽带声源频率适应性问题;比较分析了上述两种算法和球谐域多重信号分类算法在不同信噪比下的DOA估计性能,进行声源定向实验并测试3种算法的DOA估计用时。实验结果表明,两种算法均具有运算量小、花费时间少且定向准确的特点。 相似文献
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目标源之间的强相干性,引起接收数据的协方差矩阵的秩亏损,从而可能导致目标漏报。为了解决相干源的方位估计问题以及提高算法在低信噪比下的估计性能,本文提出一种改进的Toeplitz化方位估计方法,即子空间重构法。其原理是根据处理点目标相干源时的方法,对采样矩阵进行Toeplitz化解相干处理,并在此基础上对接收数据的协方差矩阵特征分解后得到的子空间进行重构,从而有效解决相干分布源的方位估计问题。仿真结果表明,该方法能够在低信噪比下提高算法的估计性能,并能有效地对相干源进行估计。 相似文献
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在实际工程应用中,传统空间谱估计方法受噪声、干扰及采样效应等因素影响,其性能明显退化.为了克服这些因素对方位估计结果的影响,提高算法性能,本文将空时相关矩阵组代替传统的采样协方差矩阵,利用联合对角化这一新的数学工具,研究了一种基于Jacobi旋转正交联合对角化的空间谱估计方法.通过对空时相关矩阵组进行联合对角化,得到了联合对角化矩阵和对角化后的矩阵组,最终利用联合特征值和特征向量得到修正的阵列协方差矩阵,并对空间谱估计处理器进行修正.仿真结果表明,在不同的信噪比、快拍数等条件下,基于联合对角化的空间谱估计算法较传统方法具有更高的分辨力和更低的均方根误差,能有效降低方位估计的信噪比门限,进而改善传统空间谱估计方法的方位估计性能. 相似文献
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为了解决L型均匀阵列波达方向(DOA)估计分辨率较低、估计信源数受限于阵元数、估计精度易受信噪比影响等问题,提出一种基于互协方差的L型嵌套阵列二维DOA估计算法。利用不同子阵间互协方差矩阵产生较长无冗余阵元的虚拟阵列,消除噪声干扰;利用虚拟阵列及其共轭矩阵构建等效协方差矩阵,实现虚拟阵列信号的解相干;采用旋转不变子空间技术对等效协方差矩阵进行处理,得到目标的角度信息;基于虚拟阵列等效信源的唯一性进行空间信源的角度匹配。对所提算法的DOA估计有效性进行仿真验证,结果表明,在阵元数相同情况下,该算法与L型均匀阵列相比在低信噪比环境下拥有更高的估计精度,能够辨识更多的空间信源。 相似文献
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基于收发分置双L型阵多输入多输出雷达,提出了利用阵列接收数据的互相关去噪特性,进行目标辐射源收发四维角高精度联合估计的新方法。通过对匹配滤波后的阵列接收数据进行重构和互相关操作,可有效消除空间噪声影响,提高角度测量精度。将收或者发二维角的联合估计转化为两个一维估计,且只需对低维度矩阵进行特征分解,减轻了运算负担。利用特征值求取收或者发俯仰角,利用相应的特征向量构造出的虚拟阵列响应矩阵求取与其自动配对的收或者发方位角。仿真实验表明,该算法以较低的运算复杂度,实现了对空域多目标收发四维角的准确估计,估得的收或者发二维角能够自动配对,在低信噪比和短采样数据情形下,具有优良的角度估计性能。 相似文献