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基于圆柱共形阵列的波达方向(Direction-of-Arrival,DOA)估计方法受载体曲率影响,对于不同极化入射的信号存在极化接收不匹配的问题,同时由于载体的遮挡,会使测向精度下降,甚至产生测向错误.针对极化接收和载体遮挡效应,本文提出了一种基于圆柱共形阵列的极化MUSIC算法,建立了基于圆柱共形阵的极化敏感阵列信号接收模型,考虑载体遮挡效应对信号的导向矢量进行重构,保证了信号子空间和噪声子空间的正交性,并运用极化秩亏MUSIC算法进行DOA估计和极化参数估计.仿真结果表明,与子阵分割极化MUSIC算法相比,本文算法在低信噪比10 dB时测向误差减少了0.9°,具有更高的信号测向精度,信号估计准确率提高了27.4%. 相似文献
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近年来,基于稀疏表示的DOA估计方法已经被广泛提出,这些方法都需预设离散的网格点,而实际信号来波方向在空间域内具有随机性,任何来波方向都是等概率出现,很有可能信号的来波方向不在网格上,因而会存在网格误差,使DOA估计结果产生较大偏差。为提高DOA估计精度,本文提出了非网格的DOA估计模型。同时,为提高测向自由度,本文应用由两个均匀线阵组成的互质阵列,并且将两个均匀线阵平行放置在同一平面。通过将两均匀线阵的互协方差矩阵向量化成互协方差矢量,可得到一维虚拟扩展的接收数据矢量,并且在稀疏表示框架下应用相应的稀疏恢复算法恢复出跟DOA参数相关的向量,从该向量中得到唯一的并且自动配对的二维DOA估计参数。仿真实验结果验证了本文算法较传统算法具有更好的DOA估计性能。 相似文献
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文中在MUSIC算法的基础上,建立了平面任意形状阵列二维超分辨测向的数学模型及通用算法。针对不同天线阵列结构对二维测向性能的影响问题,分别以双排均匀线阵、均匀圆阵、均匀正方形阵和均匀L阵为模型进行了计算机仿真实验,并对这几种阵列的二维测角精度和稳健性进行了较全面的比较分析,得出了较理想的阵列设计方案。 相似文献
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基于圆阵恒定束宽波束输出的宽带比幅测向法,提出了针对圆阵接收宽带平面波信号的情况采用恒定束宽波束形成,然后对恒定束宽波束输出值解三元一次方程组,获得信号的入射方向估计值,并分别对频谱平坦的线性调频信号和具有特定频谱形状的模拟水下目标辐射噪声信号进行了多次仿真测向试验,且与基于常规宽带多波束系统输出的比幅方法进行了比较,结果表明,该文方法尤其在高信噪比条件下可明显改善由宽带信号通过常规宽带波束形成系统所产生的信号失真而引入的测向误差,其测向精度也优于分裂波束互谱密度法,计算机仿真验证了本文方法的有效性和实用性。 相似文献
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为了解决L型均匀阵列波达方向(DOA)估计分辨率较低、估计信源数受限于阵元数、估计精度易受信噪比影响等问题,提出一种基于互协方差的L型嵌套阵列二维DOA估计算法。利用不同子阵间互协方差矩阵产生较长无冗余阵元的虚拟阵列,消除噪声干扰;利用虚拟阵列及其共轭矩阵构建等效协方差矩阵,实现虚拟阵列信号的解相干;采用旋转不变子空间技术对等效协方差矩阵进行处理,得到目标的角度信息;基于虚拟阵列等效信源的唯一性进行空间信源的角度匹配。对所提算法的DOA估计有效性进行仿真验证,结果表明,在阵元数相同情况下,该算法与L型均匀阵列相比在低信噪比环境下拥有更高的估计精度,能够辨识更多的空间信源。 相似文献
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基于多级维纳滤波器的声矢量阵空间谱估计算法 总被引:1,自引:1,他引:0
针对传统的声矢量阵高分辨空间谱估计(来波方向估计)算法运算量大、不易于工程实现的问题,提出一种基于多级维纳滤波器(MSWF)的声矢量阵快速来波方向估计算法,即V-MSWF算法,选取声矢量阵参考阵元声压通道的输出作为期望信号,通过MSWF的递推运算得到信号子空间。通过计算机仿真及消声水池实验对V-MSWF算法的性能进行了验证。结果表明,V-MSWF算法无需计算阵列协方差矩阵及特征值分解运算,在高信噪比条件下,具有良好的来波方向估计性能。 相似文献
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There exists MUSIC (multiple signal classification) algorithm for direction of arrival (DOA) estimation. This paper is to present a different MUSIC algorithm for more accurate estimation of low altitude target. The possibility of better performance is analyzed using a void reference sensor (VRS) in MUSIC algorithm. The following two topics are discussed: 1) the time delay formula and VRS-MUSIC algorithm with VRS located on the minus of z-axes; 2) the DOA estimation results of VRS-MUSIC and MUSIC algorithms. The simulation results show VRS-MUSIC algorithm has three advantages compared with MUSIC: 1) When the signal to noise ratio (SNR) is more than - 5 dB, the direction estimation error is 1/2 as much as that obtained by MUSIC; 2) The side lobe is more lower and the stability is better; 3) The size of array that the algorithm requires is smaller. 相似文献
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