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针对现有稀疏重构DOA估计算法不能抑制噪声项以及在高斯色噪声背景下不再适用的问题,本文提出了基于四阶累积量稀疏重构的DOA估计方法。首先,利用接收数据的四阶累积量构建了稀疏表示模型,该模型抑制了噪声项;其次对四阶累计量矩阵进行奇异值分解,化简了稀疏表示模型,通过奇异值分解,不仅减小了数据规模,而且进一步抑制了噪声。对于稀疏表示模型的求解,先利用信号子空间与噪声子空间的正交特性选取权值矢量,然后利用加权l1范数法对模型求解实现DOA估计。理论分析和仿真实验表明本文算法在高斯白噪声和色噪声背景下均适用;能够处理非相干和相干信号,且在低信噪比条件下,对相干信号有更高的估计精度;较之同类的稀疏重构算法,本文算法具有较低的算法复杂度和更高的角度分辨力。 相似文献
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针对传统的二阶统计量角度估计算法在高斯色噪声环境下估计性能急剧下降甚至失效的问题,该文提出一种基于四阶累积量的单基地MIMO雷达相干分布式目标角度估计算法。首先建立单基地MIMO雷达的相干分布式目标信号模型,求取信号的四阶累积量矩阵;利用特征值分解分离出相互正交的信号子空间与噪声子空间,根据多重信号分类(MUSIC)算法原理,获得阵列的空间谱函数,通过谱峰搜索得到分布式目标的中心波达方向。该算法充分利用了四阶累积量对高斯过程的不敏感性,能够很好地抑制高斯色噪声对角度估计的影响。仿真结果证明了该算法的正确性和有效性。 相似文献
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针对高斯有色噪声下的DOA估计问题,提出一种基于高阶累积量稀疏表示的DOA估计方法。该方法利用四阶累积量矩阵中的第一列生成最小冗余向量,利用扩展阵列的最小冗余导向矢量构造过完备字典。然后利用L1范数作为稀疏约束条件,建立最小冗余向量的稀疏模型进行DOA估计。该方法将求解四阶累积量的次数从M4次降为M2-M+1次。同时又能充分利用四阶累积量的优点,对高斯有色噪声具有良好的抑制能力,并使阵列孔径得到了扩展,估计信号个数能大于阵元数目。仿真实验和理论分析验证了该方法比MUSIC-like和MUSIC算法具有更好的性能,不需要任何处理可以直接应用到相干信号。 相似文献
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针对色噪声环境下的MIMO雷达目标角度估计问题,提出一种基于四阶累积量切片的角度估计算法。算法利用MIMO雷达的接收数据计算出四阶累积量,构造出累积量切片矩阵,通过特征分解,结合ESPRIT算法实现了雷达目标的角度估计。同时进行了低复杂度改进,去掉了冗余信息,保留了MIMO雷达阵元扩展能力和目标分辨力,具有自动抑制加性高斯噪声和任意高斯色噪声的能力。最后计算机仿真结果证实了算法的有效性和可行性。 相似文献
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针对常规均匀线阵DOA估计中可估计信源数目不足的问题,提出了一种基于虚拟孔径扩展的非均匀稀疏阵无模糊测向算法。该算法在传统MUSIC算法模型基础上,首先对阵列接收信号协方差矩阵进行向量化处理,通过Khatri-Rao积运算实现孔径扩展,提高了阵列自由度。然后利用任意阵列下的空间平滑恢复新协方差矩阵的秩,最后通过MUSIC算法进行DOA估计。仿真实验结果表明,与传统MUSIC算法相比,该算法可以在阵元数目小于信源数目的条件下实现DOA估计,大大增加了可估计信源数目,同时在低信噪比、小快拍条件下仍能得到DOA估计结果。 相似文献
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论述了最大似然(ML)算法测向以及四阶累积量阵列扩展的基本原理,在此基础上给出了一种基于最大似然算法和四阶累积量的DOA估计新方法。与普通的基于二阶矩的最大似然算法相比,本方法具有对阵列进行四阶扩展的能力,可以解决信号源数大于阵元数时的测向问题,并且由于四阶累积量自身的盲高斯性,还可以有效抑制高斯色噪声。 相似文献
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对于含噪声情况下多个源信号卷积混合盲分离,由于混合矩阵比较复杂,分
离算法会出现迭代次数增加、收敛速度变慢等问题。在对多信号卷积混合进行合理简
化的基础上,提出一种以四阶累积量为独立准则的多信号卷积混合的新的时域盲源分离算法
。由于采用高阶累积量为独立准则,该算法对高斯噪声具有良好的抑制作用,改善了信噪比
。
其次,算法也建立了步长因子的选取与二次残差之间的非线性函数关系,使得算法既获得了
较
快的收敛速度,也得到较高的分离精度。仿真数据表明提出的算法对于多个源信号卷积
混合具有良好的分离效果。 相似文献
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针对低信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)下,经典波达方向估计性能下降的问题,提出将信号的四阶累积量与期望最大化(expectation maximization,EM)算法相结合的波达方向估计算法.该方法引入隐含变量进行更新迭代,并求隐含变量的四阶累积量,构造关于待估波达方向的极大似然函数从而求解出信号的波达方向角.仿真结果表明:本文算法能有效地抑制高斯噪声对信号参数估计的影响,同时能利用迭代来提高估计精度.在低SNR时其估计性能优良,具有很好的稳定性和分辨率,有利于高分辨地估计信号的波达方向. 相似文献
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Zaid Albataineh 《Telecommunication Systems》2018,68(3):573-582
A novel blind channel estimation algorithm, based on fourth-order cumulant matrices, is proposed and applied to linear Space–Time Block Coded (STBC) for Multiple Input Multiple Output systems. Contrary to subspace and Second-Order Statistics (SOS) methods, the presented approach estimates the channel matrix without any modification of the transmitter. It takes advantage of the statistical independence of the signals in front of the space–time encoding. In this paper, the presented algorithm estimates the channel matrix by minimizing a cost function based on the higher cumulant matrices after Zero-Forcing equalization to mitigate the computational complexity and improve the performance. We employ the proposed method to the STBC systems including Spatial Multiplexing, Orthogonal, quasi-Orthogonal and Non-Orthogonal STBC systems. Symbol error rate and Normalized Mean Square Error simulations of the proposed algorithm are shown for a different number of users, signal to noise ratios and different number of symbols per user in comparison with subspace and Second-Order Statistics (SOS) methods. The results show that the presented method performs well and outperforms other methods in estimating the channel matrix from the received data. Moreover, the proposed method presents high convergence speed in estimating the channel matrix. 相似文献
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A novel higher order statistics (HOS) based adaptive filtering algorithm for line enhancement is suggested. The enhancement process is achieved by filtering the noisy signal through an adaptive FIR filter. The steady state of the impulse response of this filter is proportional to a selected one-dimensional (1-D) slice of the fourth-order mixed cumulant of the input signal. It is shown that this slice is comprised of noiseless sinusoids if the input signal is comprised of sinusoids embedded in Gaussian noise. Therefore, the algorithm is considered to be a suitable one in processing sinusoids embedded in highly colored Gaussian noise. Simulation results verify the performance of the proposed algorithm 相似文献