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文章针对已有正交频分复用(OFDM)信号时延(TOA)估计算法抗噪声能力弱的问题,引入TK能量算子,在旋转不变技术(ESPRIT)算法基础上,提出一种TK-ESPRIT算法进行TOA估计。该算法利用TK算子对瞬时信号变化敏感的特点,首先对信号互相关函数进行处理,使相关函数峰值更加明显,再构造特征矩阵,利用ESPRIT算法完成TOA估计。仿真结果表明,和已有算法相比,提出算法可以有效提高估计精度。 相似文献
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到达时间差(TDOA)是一种重要的信号发射源定位方法,它通过处理多个信号发射传感器采集到的信号到达时间测量数据来实现声发射源目标的定位,具有较高的定位精度。运用四种不同加权函数的广义互相关时延估计方法,来提高乒乓球辅助评价系统中关于乒乓球落点位置的精度。对广义互相关法的四种不同的加权函数进行介绍和阐述,将噪声信号加入原信号,使用Matlab进行实验仿真。实验结果表明:使用PHAT加权和SCOT加权可以提高时延估计的精度,从而达到更精准的估计出乒乓球落点位置的目的。 相似文献
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针对TDOA定位系统基站失去严格同步后定位误差增大的情况,提出了一种基于地理位置时间差GTD的基站时差估计方法.通过在定位网络内部署位置已知的定位辅助单元LAU,测量失去严格同步的定位基站之间的相对时差RTD,用于校准TDOA测量值,使TDOA误差减小到基站严格同步时的误差水平.设计并实现了系统仿真模型,通过仿真验证了采用该技术可减小TDOA系统定位基站的时钟飘移造成的定位误差,并分析了各种信号参数对RTD测量误差的影响. 相似文献
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结合均匀线阵的窄带互耦模型和宽带信号的频率分集思想,分析并推导互耦条件下的宽带数据接收模型,在该模型的基础上,提出一种基于辅助阵元的宽带接收信号预处理算法。经过预处理后,在利用基于相干信号的处理方法构造聚焦矩阵时,无需考虑互耦效应,即可在互耦系数未知的情况下,直接进行聚焦运算和宽带信号来波方位估计。仿真结果表明,该算法不仅能明显降低计算复杂度,且预处理后的角度估计精度在信噪比大于10 dB时,接近于互耦系数精确已知条件下的估计精度。 相似文献
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在LOS环境下,Chan算法有着较好的定位精度,基于Chan算法的到达时间差/到达角(TDOA/AOA)算法比Chan算法有了进一步提高。但是在NLOS环境下,这些算法的精度都将大大下降,由于AOA的测量值有较大误差,TDOA/AOA方法的精度甚至低于Chan算法。并且这些算法的主要缺点是在第一次加权最小二乘法(WLS)中把移动台的横坐标、纵坐标与移动台到服务基站的距离作为三个相互独立的变量,忽略了三者之间的相关性,因此要进行第二次WLS才能得到定位结果,且最终的解为二值根。对误差的均值和方差进行了估计,修正了TDOA与AOA测量值,用Kalman滤波算法对AOA的值进行了估计,利用移动台坐标与AOA之间的关系将三个变量简化为一个,只需一次WLS即可求得唯一解,减少了计算量,消除了根的模糊性。仿真结果表明,该方法简单,计算量小,有较高的定位精度和较好的稳健性,性能优于Chan算法和基于Chan算法的TDOA/AOA算法。 相似文献
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针对多点定位(MLAT)技术对信号从目标到接收站点时间差(TDOA)的依赖性及其TDOA精度对定位精度的影响,提出了一种基于TDOA残差分析的定位抗干扰方法。该方法通过TDOA在定位前后的残差来评判接收站点的时钟精度,从而实现站点优化选择和抗干扰,达到提高定位精度的目的。仿真实验和机场真实数据实验表明该方法可以显著提升MLAT的定位精度,不仅可行,而且有效。 相似文献
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韩煜 《计算机工程与科学》2017,39(6):1092-1096
针对多用户CDMA信号的时频域重叠特征,提出了一种新颖的时频差高精度估计方法。该方法结合扩频信号的捕获和解扩操作,以较短的信号样本和较低的计算量,仅两次时间-频率分维迭代实现了用户信号分离和时频差估计,再通过时域和频域内插进一步提高估计精度。仿真结果表明,与直接互模糊函数相关法相比,该方法能够有效提高CDMA信号时频差估计精度,降低计算量。 相似文献
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使用无源时差(TDOA)定位技术确定无人机等小型辐射源目标的位置是当前研究的热点,针对时差定位算法较为复杂的实际情况,推导了时差双曲线的几何解,并提出了一种基于自适应无迹粒子滤波(AUPF)技术的移动目标定位跟踪方法。通过仿真对该方法在不同场景的应用效果进行了验证,进一步比较分析了算法的定位精度。结果表明,基于自适应无迹粒子滤波的时差几何定位跟踪算法可以在多种情况下较好地拟合出目标真实运动轨迹,实现对运动目标的定位跟踪,同时拥有更低的定位误差和更高的轨迹包容度,使用该方法可以显著提高对非合作移动辐射源目标的位置估计性能。 相似文献
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针对移动蜂窝网对多目标难以检测识别且定位精度不高的问题,提出一种基于蜂窝网结构的多目标自动辨识定位方法。首先,根据对监测区域内目标源的多次定位结果方差来判别是否有多目标存在;其次,采用k-means无监督学习对定位点进行聚类,由于k-means算法的最优簇数难以确定,因此提出了一种基于波束分辨率的k值裂变算法来确定k值,并确定聚类中心;最后,为了提高接收信号的信噪比,通过各聚类中心确定波束方向,再使用基于线性约束的窄带波束形成器依次接收不同波束方向信号,分别对各目标源进行到达时间差定位。仿真结果表明,对于解决多目标定位问题,相对于时延估计算法和概率假设密度(PHD)滤波器算法,所提多目标自动辨识定位方法能够提高接收信号约10 dB的信噪比,对应的时延估计误差的克拉美罗下界能够下降约67%,定位精度相对误差可提高10个百分点以上,而且算法简洁有效,各次定位相对独立,具有较高的效率和较好的稳定性。 相似文献
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准确的时延估计(Time Delay Estimation,TDE)是基于到达时间差(Time Difference of Arrival,TDOA)的声源定位技术的前提.在众多时延估计算法中,广义互相关(Generalized Cross Correlation,GCC)算法因其较低的运算复杂度和易于实现的特点得到了广泛的应用.针对不同的噪声情况,GCC时延估计算法利用不同的加权函数来抑制噪声干扰.本文在介绍麦克风阵列模型和GCC时延估计算法的基础上,针对GCC算法的弊端提出了一种改进算法,并在多种信噪比条件下,对部分加权函数的GCC时延估计算法进行了MATLAB仿真,通过比较其时延估计性能和声源定位精度,分析了这些加权函数各自的优劣性. 相似文献