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在加性高斯白噪声环境的单频复指数信号频率估计中,针对现有频率估计算法估计误差分布不均且估计精度较低的问题,该文提出一种细化频谱迭代插值估计算法。该算法首先根据半长信号的快速傅里叶变换峰值位置计算细化频谱,再利用细化频谱幅值进行频率的无偏插值估计,最后利用估计结果和全长信号更新细化频谱并进行迭代插值重估。仿真结果表明,与现有算法相比,所提算法估计误差分布均匀,且在高信噪比的所有频率范围和低信噪比的大部分频率范围内估计精度更高。同时仿真表明,所提算法在加性均匀噪声环境中也有较好的估计性能。 相似文献
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多重信号分类(Multiple Signal Classification,MUSIC)法在估计多信号频率时需要对采样数据序列的自相关矩阵进行特征值分解,并准确划分出信号和噪声子空间,使得其计算量比较大。利用自相关矩阵的Toeplitz特性快速计算其逆矩阵,通过计算逆矩阵的多次幂来逼近噪声子空间,避免了MUSIC法的特征值分解和估计信号个数的过程。在谱峰搜索环节,采用先粗估计频率值再在小区间进行精细搜索的策略,能够避免搜索无用的频率范围。计算量比较分析以及与理论克拉美罗界(Cramer-Rao Bound,CRB)的对比验证结果表明,快速方法性能与MUSIC法相当,能够较好地逼近CRB,且计算量更小,适合实时性要求高的应用场合。 相似文献
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无线电监测频谱数据中包含有大量的信号,准确提取这些信号有利于掌握全频段的频谱使用情况。实际信号的频谱由于受噪声干扰,会出现信号频带内个别频点能量值低于检测门限的情况,此时传统的门限检测算法会将该信号错估为多个信号,产生多个虚假的相邻信号间隔,导致频谱信号提取的准确率下降。对此,根据虚假相邻信号间隔特点,提出一种自适应估计信号个数的频谱信号提取算法,该算法可自动、准确估计频谱监测数据中电磁信号的个数,并将对应的信号及频谱信息提取出来。实验结果表明,该方法具有自适应性、强鲁棒性和高准确性,有效提高了频谱信号提取的准确率,为军、民电磁环境的识别与掌握提供基础的电磁信号数据支撑。 相似文献
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传统的MUSIC超分辨时延估计技术是直接基于测量数据,其性能往往只对宽带且频谱近似平坦的信号较优,而对窄带信号估计性能较差。针对上述问题,本文通过利用谐波频率估计模型和DOA (Direction of Arrival)估计模型之间的等价性,将时延估计问题转化为谐波频率估计问题,提出了一种改进SSMUSIC(Signal Subspace Scaled Multiple Signal Classification)超分辨多径时延估计算法。改进后的算法采用平滑的思想和SSMUSIC算法的思想构造协方差矩阵和MUSIC谱,实现了对多径时延的超分辨估计。仿真表明,该算法能够实现对窄带信号多径时延超分辨估计且具有DP(Direct-Path)不模糊和谱峰陡峭的特点,估计性能优于传统的超分辨算法。 相似文献
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提出了一种新的单基地MIMO雷达波达方向(DOA)估计算法:降维Power-ESPRIT算法。该算法首先通过降维变换将MIMO雷达数据变换至低维信号空间,然后进行从复数域到实数域的转换,并在实数域上使用采样数据协方差矩阵的幂获得信号子空间的估计,最后构造实值旋转不变性方程估计目标的DOA。仿真结果表明,在低信噪比、低快拍数的环境下,该算法与已有ESPRIT方法相比,具有近似性能,却拥有较低的计算复杂度。该算法的计算复杂度是RD-ESPRIT的25%左右,是RD-UESPRIT的65%左右。 相似文献
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提出了二维全极化ESPRIT超分辨特征提取方法,推导了二维全极化参数估计的克拉美罗限,并且在此基础上分析了本文方法的工作性能.同已有超分辨算法相比,二维全极化ESPRIT方法的突出优点在于:(1)通过极化和超分辨的联合处理,实现了对目标相干散射矩阵的精确提取.从而为利用极化信息进行目标识别提供了基础; (2)利用全极化信息,改善了数据的信噪比,提高了参数估计的精度;(3)利用信号子空间的旋转不变性,避免了对多维信号子空间的搜索,提高了算法的实时性.仿真和实测数据均证实了该方法的有效性.值得一提的是,文章首次给出了散射中心位置、散射强度、相干相位等参数估计的克拉美罗限与全极化模型参数的关系,这为超分辨成像算法的性能评价提供了理论依据. 相似文献
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激光多普勒测速雷达高精度频率估计综合算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为实现对目标速度的高精度测量,该文搭建了激光多普勒测速雷达系统,并对其频率估计算法进行了研究。对基于自相关运算的频率估计算法进行了改进,使其性能达到了最优,并结合Quinn算法的特点,提出了一种对信噪比具备自适应性的频率估计综合算法。Monte Carlo模拟仿真和圆形转台测速实验结果表明:新算法具有更优的性能,且采用该算法后,系统速度的均方根误差小于2 mm/s,相对误差优于0.06 %,实验结果与理论分析和仿真结果一致。 相似文献
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为了降低二维MUSIC(Two Dimensional Multiple Signal Classification,2-D MUSIC)算法的计算量,提高算法的实时处理能力,基于噪声子空间映射思想提出了一种适用于任意平面阵列结构的二维波达角(Direction Of Arrival,DOA)快速估计算法.新算法利用空间角度划分及非线性变换将信号子空间与噪声子空间的正交性等价地压缩至某个角度分片内,使得真实DOA在该角度分片内产生虚拟镜像,通过搜索该角度分片得到虚拟DOA,最后利用数学式直接计算得到真实DOA.理论分析和实验结果表明新算法能够成倍地提高DOA估计的速度,同时具有比MUSIC算法更高的空间分辨率. 相似文献
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多载频MIMO雷达中,高速运动目标回波信号经通道分离后各通道的距离和多普勒频率均不在同一分辨单元,无法利用传统的超分辨算法对目标距离、角度等参数进行估计.本文根据目标回波特点提出一种基于级联Keystone变换的高速运动目标参数估计方法.该方法先在快时间维利用Keystone变换校正距离走动,再在慢时间维进行Keystone变换校正多普勒走动,最后用MUSIC算法进行距离、方位和俯仰等参数估计.仿真结果表明了所提方法的可行性和有效性. 相似文献
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有效的射频干扰(Radio frequency interference,RFI)抑制技术是超宽带合成孔径雷达(Ul-tra-wideband synthetic aperture radar,UWB-SAR)成像质量的重要保证。通过对超宽带回波信号的特性分析,得出RFI具有短时间内平稳的特性,这样便可借助谱估计方法对其进行估计。旋转不变技术估计信号参数方法(Estimation of signal parameters via rotational invariance techniques,ESPRIT)是谱估计中一种频率估计性能较好、运算量较小的方法,文章对该算法在UWB-SAR RFI抑制中的应用进行了研究分析,并通过仿真实验表明该算法对RFI具有良好的抑制性能。 相似文献
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双基地MIMO雷达相干分布式目标快速角度估计算法 总被引:1,自引:1,他引:0
该文提出一种基于双基地MIMO雷达的相干分布式目标快速角度估计算法。建立了双基地MIMO雷达相干分布式目标信号模型;然后,基于该信号模型证明了相干分布式目标导向矢量具有Hadamard积旋转不变性;最后,利用该特性得到了对目标2维收发中心方位角的估计。分析表明:该算法无需搜索,参数配对简单,能有效降低算法的计算量;由于没有对相干分布式目标的角信号分布函数做固定的假设,所以该算法适用于具有不同角信号分布函数或角信号分布函数未知的情况,具有较强的稳健性。计算机仿真结果证明了该文算法的正确性和有效性。 相似文献