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最优广义线性最小方差无失真响应波束形成往往要求阵列导向矢量和信号非圆度必须为已知,为了突破此限制,基于最小方差无失真响应方法的约束条件提出两种波束形成方法:其一是先将阵列导向矢量和非圆度的不确定性转化为整体扩展导向矢量的不确定性,再规划波束形成;其二是利用信号结构信息来规划波束形成。仿真实验结果表明,新方法在突破此限制方面具有可行性。 相似文献
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在常规的水声信号盲处理研究中,通常都是用独立成分分析算法分离线性混合信号,而对于较复杂的非线性混合信号,独立成分分析算法无能为力。针对这种情况,提出将慢特征分析(Slow Feature Analysis,SFA)算法应用于水声信号非线性盲源分离领域。一般而言,对源信号做非线性混合变换后输出混合信号较源信号变化较快,而采用SFA算法可以从复杂的非线性混合信号中提取出变化缓慢的信号,通过仿真实验,分别对简单信号和复杂水声信号的非线性混合信号进行分离,通过将源信号与分离信号对比,发现SFA算法输出信号与源信号高度相似,验证了SFA算法在非线性盲源分离领域应用的有效性和可行性。 相似文献
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