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一种分布式目标波达方向估计方法 总被引:1,自引:1,他引:0
本文提出一种在多径情况下,利用广义阵列流形的特点,通过求解矩阵的广义特征值分解,不用进行谱峰搜索或多维参数搜索,直接由广义特征值得到分布式目标波达方向(DOA)估计的方法。该方法的估计性能对信号源的分布特性优于MUSIC方法。 相似文献
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本文提出了一种基于线性变换的波达方向估计算法.与一般的基于无需特征分解的线性变换方法不同,本文假设并利用了噪声的时间相关长度小于信号的时问相关长度这一性质来消除噪声的影响,然后利用阵列的旋转不变特性直接估计波达方向而无需进行谱峰搜索或计算多项式的根.仿真实验也表明了本算法的去噪性能即在低信噪比时比传统的线性变换算法具有更好的统计性能. 相似文献
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本文利用两个具有位移特性的二维传感器子阵列信息构成一种新的矩阵混合波达方向矩阵。混合波达方向矩阵的特征值和特征矢量分别为信号源方位角与高低角的混合方向元素和方位角与高低角的混合方向矢量。合理选择子阵列构造可以解决兼并信号源分辨问题和降低阵列孔径损失。 相似文献
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一种基于加权平均的STFD矩阵的波达方向估计方法 总被引:1,自引:1,他引:0
提出了一种利用时频分布进行波达方向估计的改进算法。该算法以等距线阵为模型,在构建空间时频分布矩阵的基础上,选取多个能量峰脊上的时频点,对这些时频点进行加权平均,实现信源的波达方向估计。该方法采用加权平均,使高能量的时频点在阵列相关矩阵估计中起到更大的作用,更好地抑制了交叉项的影响,加强了TFD矩阵的对角化结构特性,从而提高了DOA估计的精度和性能。仿真结果验证了这种新方法的有效性。 相似文献
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针对短时小样本条件下相干信号的波达方向(Direction Of Arrival, DOA)估计问题,该文提出了一种基于相干积累矩阵重构的快速解相干方法。首先利用相干积累技术对阵列接收快拍进行处理,得到累积快拍矢量,提高了数据信噪比。再依据累积快拍矢量的结构特点构造一个非降维等效协方差矩阵,理论分析可知,该矩阵的秩仅与信源个数相等,与信号间相关性无关,即实现了相干信源完全解相干。相较于空间平滑类算法,该方法避免了阵列孔径损失,估计精度高、计算量小。仿真结果验证了算法的有效性。 相似文献
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一种快速的二维高分辨波达方向估计方法——混合波达方向矩阵法 总被引:10,自引:0,他引:10
本文利用两个具有位移特性的二维传感器子阵列信息构成一种新的矩阵-混合波达方向矩阵。混合波达方向矩阵的特征值和特征矢量分别为信号源方位角与高低角的混合方向元素和方位角与高低角的混合方向矢量。合理选择子阵列构造可以解决兼并信号源分辨问题和降低阵列孔径损失。 相似文献
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本文给出了一种用于多源宽带相干信号波达方向(DOA)估计的快速算法。它是基于信号子空间技术,通过截取中心窄带频段数据并进行空间平滑来获得支方向的高效估计。文中最后通过计算机仿真,与CSM方法进行了比较,验证了本算法的快速,高分辨率等优良性能。 相似文献
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本文提出了一种解析的基于旋转矩阵估计的高分辨波达方向估计算法.为了充分利用空时信息以提高算法的估计性能,利用传感器阵列接收数据相关矩阵构建既包含旋转矩阵信息又具有可对角化结构的目标矩阵组.通过一系列矩阵变换,将复数域普通目标矩阵组转化为实数域对称目标矩阵组,以利用ACDC算法实现目标矩阵组的联合对角化并求得对角矩阵,继而求取旋转矩阵并挖掘波达角度信息,实现了波达方向估计.仿真结果表明,与其他现存的经典算法相比,所提算法具有更强的分辨能力及更准确的估计性能. 相似文献
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基于空间平滑的矩阵分解算法 总被引:2,自引:1,他引:1
本文研究了协方差矩阵分解算法解相关的问题,提出了一种修正的矩阵分解算法-基于空间平滑的矩阵分解(SSMD)算法。SMMD算法能在低信噪比条件下的估计相干信源,且估计精度比原修正的算法高,计算量比原修正算法小,最后通过大量的计算机仿真实验来说明矩阵修正算法的性能。 相似文献
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提出一种基于Toeplitz矩阵重构的相干信号源DOA估计算法。首先对各个阵元的接收数据与参考阵元(第一个阵元)的接收数据的相关函数进行排列,形成Hermitian Toeplitz矩阵,然后通过奇异值分解可以得到信号子空间和噪声子空间,从而实现相干信源的DOA估计。该算法在不减少阵列有效孔径的情况下,增加了可估计相干信号源数目,并在低信噪比条件下能够得到较好的估计性能,计算机仿真结果证实了算法的有效性。 相似文献
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基于四阶累积量的DOA估计方法 总被引:2,自引:0,他引:2
李广彪 《电子信息对抗技术》2005,20(5):15-18
从一个统一的角度来研究基于高阶累积量的高分辨阵列信号处理方法,用四阶累积量构造了一个较通用的累积量矩阵,该矩阵符合MUSIC算法的结构,从而可进行DOA(Direction ofArrival)估计。对于这种方法在阵列信号处理中的应用,通过计算机仿真与基于二阶矩的MU-SIC算法进行了较全面的比较。仿真结果表明,该方法在高斯噪声中具有良好的统计性能,是实现高分辨方位估计的有效方法。 相似文献
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针对稀疏表示模型中网格失配导致波达方向角(DOA)估计存在较大估计误差的问题,该文提出一种基于协方差矩阵重构的离网格(Off-Grid)DOA估计方法(OGCMR)。首先,将DOA与网格点之间偏移量包含进所构建接收数据空域离散稀疏表示模型;而后基于重构信号协方差矩阵建立关于DOA估计的稀疏表示凸优化问题;再构建采样协方差矩阵估计误差凸模型,并将此凸集显式包含进稀疏表示模型以改善稀疏信号重构性能;最后采用交替迭代方法求解所得联合优化问题以获得网格偏移参数及离网格DOA估计。数值仿真表明,与传统多重信号分类(MUSIC)、L1-SVD及基于稀疏和低秩恢复的稳健MVDR (SLRD-RMVDR)等估计算法相比,所提算法具有较好的角度分辨力以及较高的DOA估计精度。 相似文献
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