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相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 607 毫秒
1.
针对低信噪比、小快拍数条件下的DOA估计问题,根据水下目标方位角在角度空间的稀疏性,将稀疏分解和压缩传感理论应用于声矢量阵的DOA估计中.建立了相应的DOA估计模型,构造出基于阵列流型形式的过完备原子库,然后采用正交匹配追踪算法实现目标的DOA估计.数值仿真表明,基于稀疏分解的声矢量阵DOA估计算法稳定性好,估计结果精确,信噪比小于10 dB时优于MVDR、MUSIC等算法,并且可以直接用于相干信号的处理.对于单快拍数据的估计性能良好,适用于运动目标的DOA估计.基于压缩传感理论,通过对阵列接收数据和过完备原子库的维数压缩,可有效降低稀疏分解算法的计算成本.  相似文献   

2.
智能天线DOA估计技术中子空间分解类算法存在计算量大和采样数据多的缺点,为实现实时准确的DOA估计,提出一种在局部信号空间搜索谱峰的改进MUSIC算法,与经典算法仿真对比,结果表明改进算法运算量明显降低.此外,为克服传统算法采样数据量大且存在冗余的不足,研究基于压缩感知的DOA估计方法,即由阵列数据通过阵列流型矩阵重构出空间稀疏信号,从而估计目标信号的DOA,实验结果表明该方法估计效果显著,且性能优于传统算法.  相似文献   

3.
针对相干/同向信号波达方向(DOA)与多普勒频率的联合估计问题,提出了一种基于特征空间的修正二维MUSIC联合估计算法。首先,建立包含DOA和多普勒频率信息的广义阵列信号模型,通过共轭重构对阵列接收信号的协方差矩阵进行修正,使其有效适用于相干/同向信号下DOA与多普勒频率的联合估计。同时,在二维MUSIC算法的基础上,提出了一种基于特征空间的DOA与多普勒频率联合估计算法,该算法充分利用了信号子空间和噪声子空间的信息,并且可以对源信号功率进行估计。对该算法加以修正后同样可以应用于相干/同向信号的DOA与多普勒频率联合估计,且可以得到比修正二维MUSIC算法更好的估计效果。最后,通过仿真试验验证了本文算法的有效性。  相似文献   

4.
对于无法应用独立阵列流形误差模型的角度依赖误差,利用矩阵特征分解方法估计出带有误差的阵列流形,在此基础上用修正的MUSIC算法进行DOA估计。仿真及实际数据测试结果均验证,该算法在存在角度依赖误差的阵列中能够准确地估计信号的来向。  相似文献   

5.
为了进一步改善阵列信号处理中盲源分离算法的分离性能,本文提出了一种基于DOA估计的阵列信号分离方法。该方法的基本思想是利用MUSIC算法实现对阵列信号DOA的预先估计,构建一预估计方向加载矩阵W,使加载后的混合信号在该预估计DOA上的信号能量最大化,最后利用传统的盲源分离算法分离接收到的混合信号,得到原始信号波形。仿真结果表明,该方法分离效果优于直接的盲分离算法,原始信号与分离信号相关系数接近于1,但同时牺牲较大运算量。  相似文献   

6.
阵列误差对MUSIC算法性能的影响与校正   总被引:11,自引:1,他引:11  
理论上分析了阵元增益误差和相位误差对基于子空间分解的MUSIC算法进行DOA估计性能的影响,在此基础上给出了一种基于最大似然估计的Toeplitz化通用自校正方法.该方法利用理想阵列协方差矩阵的Toeplitz性质,无需估计误差而可以对其作出补偿.仿真结果表明该方法不但可以减少MUSIC方法对阵列误差的敏感性,而且可以进一步降低其信噪比门限.  相似文献   

7.
提出了一种改进的二维MUSIC算法,该算法通过重构阵列接收数据协方差矩阵来降低入射信号源间的相关性,抑制信号子空间向噪声子空间的扩散,从而解决用MUSIC算法估计相干信号源到达方向(DOA)时的漏估计问题.该方法不仅对相关信号源的DOA估计有好的特性,也可以提高非相关信号源的DOA估计特性,而且计算量也没有大的增加.仿真试验证明了改进算法的有效性.  相似文献   

8.
针对存在阵元位置误差时多重信号分类(MUSIC)算法的信号波达方向(DOA)估计性能严重下降的问题,结合微粒群(PSO)算法,提出了一种在阵元位置误差情况下的DOA估计方法.该方法首先根据MUSIC算法原理拟合校准目标函数,然后运用PSO算法对函数进行寻优,再校准误差矩阵,最后利用MUSIC算法进行DOA估计.通过不同的参数设置条件下仿真结果比较,选择估计性能最好的一组作为PSO算法的关键参数设置,并对比了校准前后MUSIC算法的DOA估计性能.仿真结果表明:本文方法能够有效改善MUSIC算法的角度分辨能力.  相似文献   

9.
为了解决现有基于互质阵列的DOA估计方法舍弃差联合阵列中非均匀虚拟阵元而导致最大可估计信号数损失的问题,提出了一种基于矩阵填充的DOA估计方法。首先,根据差联合阵列与波程差一一对应的特性,构造一个部分元素缺失的Toeplitz化的阵列协方差矩阵,建立了基于矩阵填充的DOA估计模型,并验证了该模型满足零空间性质;然后,根据低秩矩阵填充理论,将DOA估计问题转化为矩阵核范数最小化问题进行求解,通过不定点延续算法将该协方差矩阵中的零元素进行填充恢复为完整协方差矩阵;最后,对协方差矩阵进行奇异值分解,转化为多项式求根,得到DOA的估计。仿真实验结果验证了本文方法的有效性和优越性。实验结果表明,本文方法能够对差联合阵列中的空洞部分进行有效填充,增加了可利用的阵列自由度,提高了可估计信号数,同时能够有效避免传统稀疏重构算法中由于角度域离散化导致的基不匹配问题对估计性能的影响,提高了估计精度和分辨力。  相似文献   

10.
针对以往DOA估计算法中智能天线系统的阵列单元模型多采用全向振子的情况,分析了当天线单元存在方向性时对MUSIC算法估计信号到达角的影响,并在进行阵元互耦校正后,讨论了影响MUSIC算法分辨率的一些因素,通过计算机仿真结果的比较表明单元取向、阵列方向性、信噪比对到达角分辨率有较大的影响。  相似文献   

11.
针对目前绝大多数共形阵波达方向估计算法需要进行信源数估计且波达方向估计性能易受信源数估计误差影响的问题,提出了一种引入虚拟期望信号的未知信源数共形阵波达方向估计算法.在介绍共形阵窄带信号接收模型及自适应波束控制原理的基础上,利用最大信干噪比准则下的最优权矢量对引入虚拟期望信号后的阵列接收数据进行加权处理,以阵列输出的信噪比作为波达方向估计参数,从而实现来波信号的准确估计.整个过程不需要以信源数作为先验知识,避免了波达方向估计过程中信源数的判断环节.对所提算法进行了仿真实验,结果表明,该算法是有效可行的,且其性能要优于MUSIC算法.  相似文献   

12.
基于矢量阵的自初始化MUSIC方位估计算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
MUSIC空间谱估计突破了常规波束形成中的锐利限,能够对目标进行高精度方位估计.探讨了MUSIC算法在矢量阵上的应用,给出了矢量线阵MUSIC噪声子空间谱估计表达式,利用单个矢量阵元的阵簇估计提供的初始参数,对MUSIC噪声子空间谱进行迭代搜索谱峰实现目标的方位估计,用以提高目标方位估计的精度.对单目标和双目标方位估计进行了仿真研究,在文中的仿真条件下,当满足信噪比大于5dB的条件时,可对目标方位进行较好估计.研究结果表明,通过单个矢量阵元阵簇得出的目标方位估计精度较差,而迭代搜索MUSIC谱峰方法提高了方位估计精度.  相似文献   

13.
基于数据阵共轭重构的MUSIC角估计算法   总被引:2,自引:1,他引:1  
介绍了一种利用接收数据及其共轭重构得到新的数据矩阵,然后借助于数据阵奇异值分解实现的修正MUSIC算法,并指出了这将有助于改善协方差矩阵特征值的分布,从而提高信号到达方向(DOA)的估计性能。在相同的信噪比和快拍数条件下,该方法无论是在角估计的均方误差、信号源角分辨能力等方面均优于普通的MUSIC算法,并给出了验证理论分析的计算机仿真结果。  相似文献   

14.
This paper gives a modified MUSIC (MMUSIC) algorithm based on the singularity decomposition of the data matrix which is re-constructed by the received data and their conjugatings. This method can change the eigenvalue distributions of the covariance matrix and improve the performances of the signal DOA estimation. With the same SNR and snapshot number, the performances of MMUSIC algorithm are better than that of MUSIC algorithm not only in the estimation of DOA of singals, but also in the resolution of the arrival angle for singals. Finally, the simulation results confirming the theoretical analysis are presented.  相似文献   

15.
利用小尺度阵的波达方向估计   总被引:6,自引:1,他引:6  
提出了一种利用三无线列阵的信号相位匹配原理的波达方向估计方法。给出了阵对准信号方向时的估计信号的表达式;用数值计算方法给出了三元阵的相位匹配原理的指向性特性曲线和波达方向估计的搜索算法;最后给出了仿真计算结果和不同信噪比时的.Monte-Carlo实验结果。仿真结果表明,利用本文提出的波达方向估计精度优于常规波束形成法,与MUSIC(Multiple Signal Classification)方法的估计精度相近,还可同时给出期望信号的波形估计,而反阵结构简单。  相似文献   

16.
本文提出了一种基于最小冗余线阵的谱相关共轭循环MUSIC 算法。该算法构造了最小冗余线阵的伪数据矩阵并由此进行DOA 估计。当采用M 阵元最小冗余线阵时,该算法的等效阵列孔径为2N- 1(N> M) 。理论和计算机仿真实验均表明:与基于均匀线阵的共轭循环MUSIC 算法相比,该算法具有良好的DOA 估计性能,扩展了阵列孔径,抗噪能力强,分辨率高,能用较少的阵元估计更多的信号源方向  相似文献   

17.
针对MUSIC算法的分辨力受信噪比、快拍数及阵元数等因素限制的问题,利用各阵元接收数据的延时相关函数重新构造协方差矩阵,提出了基于延时相关预处理的MUSIC算法.根据阵元间的延时相关函数与原阵列流型及信号延时相关函数的关系,推导了4个与原阵列流型相同(共轭)的延时相关函数矩阵,分别对各矩阵求协方差并按规则求和得到新的协方差矩阵,之后对协方差矩阵进行特征分解,根据信号子空间处理稳健性高和噪声子空间处理估计精度高的特点构造谱函数进行谱峰搜索,实现DOA估计.通过仿真实验验证了本文算法的可行性和有效性.  相似文献   

18.
智能天线的一项核心技术是波达方向(Direction of Arrival,DoA)的估计,它在无线定位的应用领域中有着十分重要的意义.为了对信号的DOA作出精确的估计,提出一种基于空间平滑技术的改进型MUSIC(Multiple Signal Classification)算法.仿真结果表明经典的MUSIC算法只能对非相干信号的DOA作出精确的估计,而改进型MUSIC算法对相干信号的DOA也能作出精确的估计.  相似文献   

19.
MUSIC算法是一种基于特征结构的子空间类超分辨算法,该算法性能优良,但需要估计协方差矩阵并进行特征分解和谱峰搜索,运算量较大。研究了波达方向估计问题并提出了一种改进的快速算法,该算法利用协方差矩阵的子矩阵得到信号子空间,无需特征分解,只需估计该子矩阵,然后用多项式求根的方法代替谱峰搜索,故该快速算法运算复杂度远低于MU-SIC算法,同时性能损失并不太大。理论分析和计算机仿真结果表明此算法是有效的。  相似文献   

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