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基于矢量水听器线谱法目标方位估计 总被引:2,自引:2,他引:0
利用矢量水听器收集到的声压和振速信息,研究基于互谱法分析单目标的强线谱来进行目标方位估计。提出了单线谱法和多线谱法两种目标方位估计方法。其中,在分析多线谱法方位估计时,采用了直接平均和加权平均两种处理方法对多线谱进行处理,旨在提高目标方位估计精度。在原理阐述的基础上,通过仿真和湖试实验进一步分析比较了两种方位估计方法。 相似文献
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本文分析了Rife算法的性能,指出当信号频率位于量化频率点附近时它的精度降低,以它为初始值进行牛顿迭代会导致不收敛.针对此问题,本文提出了一种修正Rife(MRife)算法,通过对信号进行频移,使新信号的频率位于两个相邻量化频率点的中心区域,然后再利用Rife算法进行频率估计.仿真结果表明修正Rife算法性能不随被估计信号的频率分布而产生波动,以它为初始值进行一次迭代得到的频率估计值的方差在整个频段都接近克拉美-罗限,具有稳定的性能. 相似文献
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微机电系统(Micro Electro Mechanical System,MEMS)矢量传声器在声源波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计领域具有巨大的潜力及优势。本文分析MEMS矢量传声器接收信号模型,并结合随机性最大似然原理推导矢量传声器DOA估计模型。针对时变非均匀噪声影响矢量传声器DOA估计性能的问题,提出基于空间噪声预白化的极大似然DOA估计方法。此外,开展仿真分析及园区环境下的定向验证试验。结果表明,通过噪声协方差估计矩阵对矢量传声器接收信号数据进行预白化处理,能够克服时变非均匀噪声对信号协方差矩阵的影响,实现矢量传声器对目标DOA精确估计,验证了该方法的有效性及实用性。 相似文献
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针对利用机载运动平台对窄带微波信号进行侦测的背景,研究了被动虚拟阵列(PASA)对窄带微波信号的参数估计性能。在考虑方向角、频率和幅度均为未知参数的条件下,推导了方向角估计的克拉美劳界(CRB)的表达式,同时给出了PASA合成孔径长度的选取方案。另外,本文给出了PASA对方位角估计的最大似然(ML)估计算法。研究表明,随着合成孔径长度和信噪比的增加,ML估计误差可以很快地收敛于CRB,但存在阈值效应。计算机仿真结果验证了本文研究结果的正确性。 相似文献
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通过使用最大似然估计算法,对二相移相键控(2PSK)信号在高斯白噪声条件下的信噪比估计进行了研究,推导出信号功率、噪声功率的估计公式,依据该公式构建了2PSK的信噪比估计仿真模型,并在Matlab中进行了仿真计算,仿真结果表明在数据长度达到2000个左右时,信噪比的估计性能较好。 相似文献
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基于单矢量水听器,利用时延数据构造两个阵形相同的子阵,运用LS-ESPRIT方法,对信号数据矩阵进行特征值分解,提取其特征值和相应的特征向量中包含的频率和角度信息,从而实现单频窄带信号的二维DOA和频率的联合估计。具有较好的估计精度,无需搜索过程并且能够实现三维参数的自动配对。使用MATLAB进行仿真,与基于单矢量水听器的波达方向矩阵法和基于声压阵的LS-ESPRIT方法进行比较,结果表明,该方法具有较好估计性能。 相似文献
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信号数目估计错误的最大似然波达方向估计的性能分析 总被引:1,自引:0,他引:1
本文分析了汝信号数目估计与真正的信号数目有出入时的波达方面(DOA)最大似然(ML)估计的性能。中给出此时角度估计的渐近分布,也就给出这一估计的渐近方差的角析表达式,计算机模拟试验表明,理论预计结果是相当准确的。 相似文献
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本文提出一种基于传播算子的声学矢量传感器阵列扩展孔径二维DOA估计算法.首先,利用传播算子方法得到一组高精度模糊的DOA估计值;然后,利用声学矢量传感器的特点得到另一组低精度无模糊的DOA估计值;最后,利用无模糊估计值对模糊估计值进行解模糊处理,得到高精度无模糊的DOA估计值.提出的算法无需进行特征值分解或奇异值分解进行信号子空间/噪声子空间的估计.与基于ESPRIT的算法相比,提出的算法的计算量约为信号个数与声学矢量传感器个数的四倍之比.计算机仿真结果表明在信噪比不是很低时,提出的算法与基于ESPRIT的算法具有相当的估计性能. 相似文献
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针对常规矢量传感器MIMO雷达没有利用发射极化信息导致波达方向(DOA)估计精度较差的问题,该文提出一种克拉美罗界(CRB)最小化的发射极化优化算法。首先建立矢量传感器MIMO雷达的接收信号模型;然后分析固定发射极化矢量传感器MIMO雷达DOA估计算法的不足;接着推导任意发射极化状态下的CRB,计算最小CRB对应的极化状态;最后利用该优化极化状态采用固定极化DOA估计算法得到DOA估计。该算法的DOA估计精度高于固定极化DOA估计算法。且该算法的2维DOA估计可自动配对,发射电磁矢量传感天线位置可任意。仿真结果证明了该算法的有效性。 相似文献
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In the application of Wireless sensor net-works (WSNs), effective estimation for link quality is a basic issue in guarantying reliable data transmission and upper network protocol performance. A link quality es-timation mechanism is proposed, which is based on Sup-port vector machine (SVM) with multi-class classification. Under the analysis of the wireless link characteristics, two physical parameters of communication, Receive sig-nal strength indicator (RSSI) and Link quality indicator (LQI), are chosen as estimation parameters. The link qual-ity is divided into five levels according to Packet recep-tion rate (PRR). A link quality estimation model based on SVM with decision tree is established. The model is built on kernel functions of radial basis and polynomial re-spectively, in which RSSI, LQI are the input parameters. The experimental results show that the model is reason-able. Compared with the recent published link quality es-timation models, our model can estimate the current link quality accurately with a relative small number of probe packets, so that it costs less energy consumption than the one caused by sending a large number of probe packets. So this model which is high efficiency and energy saving can prolong the network life. 相似文献
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利用电磁矢量传感器来实现信号多参数的联合估计是近年来信号处理领域的一种新的方法和途径。基于单个电磁矢量传感器通过构造两组具有固定时延的接收数据,利用TLSESPRIT算法和矢量叉积相结合实现了多参数的联合估计,参数自动完成配对,可以最多同时估计5个不相关的信号,且空间到达角、极化参数的估计和信号频率的估计是两个相互独立的过程互不影响,与利用极化敏感阵列进行参数估计相比计算量小,并通过计算机仿真验证了此方法的有效性。 相似文献
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针对各向异性噪声对水下目标方位估计精度产生严重干扰的问题,文中提出了一种基于声能流矢量补偿的水下目标高精度DOA估计方法。该方法基于声压和质点振速联合信息处理技术,在有效降低各向同性噪声影响的同时得到各向异性噪声源分布模型,并根据各向异性噪声场声能流模型对各向异性噪声进行矢量补偿,进一步实现了对各向异性噪声的抑制,达到高精度估计的目的。通过数值仿真对该方法的性能进行了验证。仿真结果表明,在20 dB以下,文中方法精度均高于常规复声强器DOA估计,精度最高提高了21%。 相似文献
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