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提出了一种基于联合对角化的近场源频率、到达角(DOA)和距离的联合估计算法。首先利用二阶统计量构造白化矩阵,再基于白化后的接收数据构造一组高阶累积量矩阵,利用联合对角化方法来得到高阶累积量矩阵的对角结构信息以及对角化矩阵来分别估计阵列流形和信号源的频率,进而由阵列导向矢量结合对应的信号源频率联合估计信号源的到达方向和距离。与基于高阶累积量的类 ESPRIT方法相比,算法可以提高阵元利用率,具有更好的估计效果,同时不需要谱峰搜索且各参数自动配对,计算机仿真结果验证了该方法的有效性。 相似文献
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基于高阶累积量的近场通信波达方向估计算法 总被引:1,自引:0,他引:1
通过对近场通信波达方向准确估计,提高目标信源的定位能力.传统方法中对近场源通信信源的波达方向估计采用多普勒估计方法,由于近场通信的空间信源为窄带信号,多普勒估计会导致DOA估计频谱失真.提出一种基于高阶累积量的近场通信波达方向估计算法.采用均匀间隔线列阵构建近场通信的信号模型,进行近场源目标特征构建,提取近场源通信信号的斜度和峰度等特征,采用高阶累积量特征提取方法,分别求得对应近场通信信源的方位角、频率和距离三维参数,使得每个信源的参数自动配对,提高了近场通信DOA波达方向估计的效率和精度,实现近场源通信信号的波达方向估计算法改进.仿真实验结果表明,采用该方法进行近场方法波达方向估计的精度较高,对信源方位的定位准确,性能优越于传统方法,在近场通信中具有较好的应用价值. 相似文献
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一种新的近场源三维参数联合估计算法 总被引:5,自引:0,他引:5
本文研究近场源距离、频率和到达角(DOA)三维参数的联合估计问题,并提出一种计算有效的新算法。该算法利用特征值及相应的特征矢量估计信号参数,不需要谱峰搜索且各参数自动配对。此外,新算法使用四阶累积量,因此适用于任意的加性高斯噪声环境。计算机仿真证实了所提算法的有效性。 相似文献
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提出了一种无需参数配对的近场源距离、方位联合估计算法。该算法通过对构造的阵列输出信号四阶累积量矩阵,进行一定的变换构造处理得到一个新的矩阵,利用其相应的特征值及特征向量估计出二维参数。与ESPRIT-Like方法相比,文中算法参数估计结果能自动配对,而无需再进行配对过程。计算机仿真结果证实了提出方法的有效性。 相似文献
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一种基于二阶统计量的近场源三维参数估计方法 总被引:3,自引:0,他引:3
该文研究近场源的距离、角度和频率的三维参数估计问题。提出了一种仅需利用二阶统计量和相应的配对程序就能直接估计出参数的新方法。该方法无需谱峰搜索,同时避免应用四阶累积量,减轻了算法的计算量。仿真实验证明了该算法的有效性。 相似文献
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针对嵌套阵列下近场和远场混合源定位问题,本文通过构建和训练深度展开迭代收缩阈值算法(Iterative Shrinkage Thresholding Algorithm,ISTA)网络实现混合源的波达方向(direction of arrival,DOA)和距离参数估计。首先考虑到近场源协方差矩阵具有Hermitian矩阵形式,远场源协方差矩阵具有Hermitian和Toeplitz矩阵形式,通过将混合源协方差矩阵进行差分可以得到近场源差分向量,其中近场源差分向量转换到实数域,可以显著降低深度展开ISTA网络的计算复杂度。接着将不同参数下的近场源差分向量和近场源真实空间谱进行配对作为训练样本,对近场源深度展开ISTA网络进行训练,其中深度展开ISTA网络的隐藏层对应模型驱动ISTA方法的迭代步骤。然后利用估计出的近场源DOA和距离参数,通过子空间差分方法得到远场源协方差向量。最后将不同参数下的远场源协方差向量和远场源真实空间谱进行配对作为训练样本,对远场源深度展开ISTA网络进行训练,其中远场源协方差向量同样转换到实数域。在深度展开ISTA网络的训练过程中,损失函数只与重构误差和网络输... 相似文献
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现有信源定位方法大多假定信源是远场源或近场源,而实际定位系统中往往存在远场源和近场源共存的情况。为实现远、近场源分离及高精度信源定位,本文在稀疏信号重构理论框架下提出了一种新的远近场混合源定位算法。该算法利用阵列协方差矩阵反对角线元素和重加权l1范数惩罚获得所有信源的到达角(Direction Of Arrival, DOA)估计。在DOA估计的基础上,根据远场与近场源距离参数位于不同区间的特点利用一维搜索实现远、近场源分离以及近场源距离参数的估计。从理论角度分析了重加权l1范数惩罚算法的重构性能。本文所提算法不仅同时适用于高斯和非高斯信号,而且无需多维搜索和参数配对,也无需信源数的先验信息,同时还可以获得较好的定位精度。计算机仿真结果验证了所提算法的有效性。 相似文献
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以均匀直线阵和四阶累积量为基础,提出了一种新的空间特征盲估计算法.该算法首先利用阵列输出四阶累积量构造了一种空间特征矩阵,对其作特征分解可以得到各用户的空间特征估计.然后,在空间特征估计基础上,结合前向/共轭后向空间平滑技术进行了多径波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计.该方法突破了传统MUSIC、ESPRIT等算法的局限,可以利用M阵元估计2M2/3个DOA,且各DOA与信源自动配对.该算法不依赖于信号具体特征,适用于任意加性高斯噪声(如有色噪声)环境.理论分析和仿真结果说明了算法的有效性和鲁棒性. 相似文献