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1.
基于自适应子空间估计的DOA跟踪算法   总被引:4,自引:4,他引:0  
淦华东  李志舜  李乐  苏蔿 《声学技术》2004,23(4):214-217
运用特征子空间类高分辨方法的关键在于信号或噪声子空间的估计。实际上有些信号的统计特性通常随时间变化,为了得到参数的实时估计值,需要随时根据新的阵列接收数据对信号或噪声子空间进行更新?文中分析了一种自适应子空间估计算法,即MALASE(Maximum Likelihood Adaptive Subspaee Estimation)算法然后,把MALASE算法与最小范数(Mini—Norm)高分辨方位计算法相结合.并应用零点跟踪技术,提出了一种自适应Mini—Norm算法,可用于对时变的信号波达方向(DOA)进行跟踪估计。仿真结果验证了该算法具有较好的跟踪性能。  相似文献
2.
一端周向激励的圆柱壳声辐射特性研究   总被引:3,自引:1,他引:2  
针对一端受周向均布激励的圆柱壳建立了新的理论模型,结合线激励下平板的有效传递导纳理论对圆柱壳表面的振动响应及声辐射功率进行仿真计算和分析,结果表明一端受均布激励作用的圆柱壳表面的声辐射功率在中低频段随频率的增大而增加,在临界频率处出现较大的波动,在环频处达到最大值,之后仍有较小波动并略有下降。实验测量结果证明了理论模型的有效性。  相似文献
3.
滤波求和恒定束宽波束形成器设计   总被引:3,自引:3,他引:0  
刘云  李志舜 《声学技术》2003,22(4):262-264,268
文章在深入分析连续阵的恒定束宽波束形成理论基础上,将阵元权系数等效为两级滤波器,第一级只该与基阵的孔径分布有关,第二级只与基阵的维数有关,给出了滤波器的设计方法。通过时域的滤波求和实现恒定束宽波束形成,避免了频域分解,降低了运算量。该方法可用于一维、二维和三维情况,并且适用于任意带宽。基于非均匀线阵的计算机仿真表明该方法的恒定束宽效果是令人满意的。  相似文献
4.
高斯白噪声序列谱的统计特性及应用研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
本文系统地分析和归纳了平稳高斯白噪声序列离散频谱、离散幅度谱、离散功率谱的统计特性,并就其具体应用作了探讨。  相似文献
5.
梁红  侯颜平  李志舜 《声学技术》2005,24(4):197-201
提出了一种变步长的自适应格型ⅡR陷波器算法,该算法在低信噪比条件下的收敛速度、跟踪速度与收敛精度方面比原变步长算法好,数值稳定性强.首次用两个级联的ⅡR陷波器实现了混响背景下的动目标检测,效果良好.  相似文献
6.
利用交互小波变换进行目标方位估计研究   总被引:1,自引:1,他引:0  
李霞  李志舜 《声学技术》2003,22(3):176-178,186
小波变换是近年来信号处理中的一个重要工具,由于其优良的时频局域性,在检测、估计以及识别等方面都得到了重视和研究,而将小波变换与传统的一些信号处理方法结合起来处理有关问题也是人们研究的一个方向,文章主要考虑到交互小波变换中的两参数(时延与尺度)与不同接收器目标回波间的时延及频率成对应关系,采用对两路LFM回波信号作小波交互相关,从而获得两回波的相对时延估计,继而得到方位估计。针对算法运算量较大的问题,文章采取先估计尺度与时延的大致范围,再将时延-尺度网格进一步细化得到精确结果,最后给出了部分计算机仿真结果。  相似文献
7.
基于MatchingPursuit算法的信号参量估计   总被引:1,自引:0,他引:1  
Matching Pursuit算法是信号分解的一种具体实现方法。但其本质上则是一种估计信号模型参数的方法,因而可直接用于信号检测及参量估计。本文以谐波信号特征参量的估计为例,介绍了其具体实现方法。  相似文献
8.
纯方位目标运动分析可测性研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
纯方位被动目标运动分析在理论上和实际上匀有许多应用,为了保证本艇有唯一的跟踪,必须研究目标运动分析的可测性问题,文章利用线笥代数的基本方法,获得了一个新的可测性准则,随后应用在经典的目标运动分析问题中,研究表明,该方法是切实有效的。  相似文献
9.
马艳  年华  李志舜 《声学技术》2008,27(2):255-259
由于目标的转动或海平面的起伏,声信号在海洋中传播会发生频率上的扩展,这将引起匹配滤波器性能的衰减,此时的最佳检测器为分段副本相关器。针对分段副本相关器点处理算法的速度瓶颈问题,提出了两种基于FFT的快速算法,讨论了它们的计算量和存储量,并进行了数值仿真。结果表明,两种算法都可以在保证计算精度的同时有效提高速度。  相似文献
10.
李强  李少杰  李志舜 《声学技术》2007,26(4):709-713
介绍了已有的分布源目标方位估计中的最大似然估计(MLE)算法,它是四维非线性最优化问题,文中称之为四维MLE算法,因计算量庞大,同时提出了一种降为三维的MLE算法,简化为三维非线性最优化,称之为三维MLE算法。两种算法均采用牛顿型搜索算法,来搜索未知参数的全局最优点。在单次迭代过程中,三维MLE算法比四维MLE算法减少了51次协方差矩阵求逆和87次矩阵乘法,搜索效率得到提高,并且节省了存储空间。得出了新算法克拉美-罗界的计算公式,其计算量也有所降低。计算机仿真验证,三维MLE算法和四维MLE算法的估计精度相当,新算法在减少计算量的同时并无损失性能,所以实用性和实时性都得到显著提高。  相似文献
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