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针对相关信号波达方向(DOA)的估计问题,提出了一种基于最大差值子矩阵的信号DOA估计方法.对利用Toepllitz构造的满秩矩阵进行特征值分解,得到排序后的特征值,并利用特征值的差值实现满秩矩阵筛选,同时结合传统MUSIC算法实现信号DOA估计.理论分析与仿真实验表明,本文所提方法在相关信号DOA估计方面具有更好的分辨力. 相似文献
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矢量水听器同时、共点测量声场中的声压和振速分量,因此相对于声压水听器能够获取更多的声场信息,多重信号分类算法(MUSIC)是一种具有高分辩能力的方位估计算法,本文对声矢量阵接收信号三阶张量建模,并通过高阶奇异值分解得到信号张量子空间,从而结合MUSIC算法对声源进行方位估计。基于三阶张量奇异值分解得到的信号子空间相比于传统的矩阵奇异值分解得到的信号子空间能够更好地抑制噪声,并且体现了多维数据之间的关联关系,因此方位估计精度更高。计算机仿真结果表明:矢量阵张量分解MUSIC算法性能优于传统矢量阵MUSIC方法。 相似文献
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针对信源数目未知情况下的DOA估计问题,该文提出了两种基于稀疏表示的DOA估计方法。一种是基于阵列协方差矩阵特征向量稀疏表示的DOA估计方法,首先证明了阵列协方差矩阵的最大特征向量是所有信号导向矢量的线性组合,然后利用阵列协方差矩阵的最大特征向量建立稀疏模型进行DOA估计;另一种是基于阵列协方差矩阵高阶幂稀疏表示的DOA估计方法,根据信号特征值大于噪声特征值的特性,通过对协方差矩阵的高阶幂逼近信号子空间,利用协方差矩阵的高阶幂的列向量建立DOA估计的稀疏模型进行DOA估计。理论分析和仿真实验验证,两种方法都不需要进行信号源数目的估计,具有较高的精度、较好的分辨力,对相干信号也具有优越的适应能力。 相似文献
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基于特征波束形成的强弱信号波达方向与信源数估计方法 总被引:1,自引:0,他引:1
该文针对强弱信号并存时信源数和弱信号波达方向难以准确估计的问题,提出了一种基于特征波束形成的强弱信号波达方向与信源数同时估计方法。首先估计空域协方差矩阵,对其特征分解后按特征值从大到小调整特征矢量;然后从第1个特征矢量开始,由提出的估计式得到各特征波束的空间谱;最后,通过计算各空间谱的最大值与旁瓣谱峰平均值的比例判断有无信源,最大谱峰对应的角度即为该信源的波达方向估计。与RELAX和JJM方法相比,所提方法无需迭代步骤,无需强信号波达方向精确的先验知识,具有运算量小和弱信号估计精度高的优点,仿真和实测数据处理结果证明了方法的有效性和优越性。 相似文献
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深海直达声区声场存在明显的多途结构,可用于水下声源被动定位。本文根据一次南海实验获取的数据,研究基于双水听器接收信号互相关函数和单水听器接收信号自相关函数的水下声源距离深度联合估计方法。首先假设声源深度位于50m~300m之间,根据双水听器互相关函数提取直达波到达时间差估计水下声源距离,然后根据距离估计结果以及单水听器自相关函数提取的直达波与海面反射波时延差估计水下声源深度,最后计算声源深度估计结果的平均值再与双水听器互相关函数结合得到更为精确的距离估计结果。结果表明,采用此方法估计的水平距离相对误差在10.5%以内,声源深度相对误差小于13.3%。 相似文献
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多重信号分类(Multiple Signal Classification,MUSIC)法在估计多信号频率时需要对采样数据序列的自相关矩阵进行特征值分解,并准确划分出信号和噪声子空间,使得其计算量比较大。利用自相关矩阵的Toeplitz特性快速计算其逆矩阵,通过计算逆矩阵的多次幂来逼近噪声子空间,避免了MUSIC法的特征值分解和估计信号个数的过程。在谱峰搜索环节,采用先粗估计频率值再在小区间进行精细搜索的策略,能够避免搜索无用的频率范围。计算量比较分析以及与理论克拉美罗界(Cramer-Rao Bound,CRB)的对比验证结果表明,快速方法性能与MUSIC法相当,能够较好地逼近CRB,且计算量更小,适合实时性要求高的应用场合。 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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一种估计宽带信号源数目的新方法 总被引:1,自引:0,他引:1
信号源数目估计是波达方向(DOA)估计的基础。基于噪声特征值的统计特性,文章在宽带信号条件下,基于各个频率点下的阵列采样协方差矩阵的噪声特征值在平面直角坐标系中几乎处于同一条直线上这一统计特性,提出了一种新的估计宽带信号源数目的方法,该方法简单且易于实现。最后通过计算机仿真验证了此方法的有效性和优越性。 相似文献
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An improved algorithm on coherent direction-of-arrival (DOA) estimation is presented in this article, with the objective to overcome the unsatisfactory performances of estimation of signal parameter via rotational invariance techniques (ESPRIT)-like algorithms (Han and Zhang, IEEE Antennas and Wireless Propagation Letters 2005;4:443–446). On the basis of trilinear model by reconstructing a series of Toeplitz matrix from the co-variance matrix of array output, our proposed algorithm is to resolve the DOAs of coherent signals, which not only has much better DOA estimation performance than algorithms of ESPRIT-like and multi-invariance ESPRIT but also identifies more DOAs than ESPRIT-like algorithm. Simulation results demonstrate its validity. 相似文献
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Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Technique(ESPRIT) algorithm can estimate Direction-Of-Arrival(DOA) of coherent signal,but its performance can not reach full satisfaction.We reconstruct the received signal to form data model with multi-invariance property,and multi-invariance ESPRIT algorithm for coherent DOA estimation is proposed in this paper.The proposed algorithm can resolve the DOAs of coherent signals and performs better in DOA estimation than that of ESPRIT-like algorithm.Me... 相似文献
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均匀线列阵下的快速TLS-ESPRIT算法 总被引:3,自引:0,他引:3
TLS-ESPRIT算法是一种方位估计算法,由于采用了全局最小二乘估计,其在低信噪比下的估计性能较ESPRIT算法有所提高,但算法略显复杂。本文针对均匀线列阵,构成了TLS-ESPRIT的简化算法,使其运算量明显减少,同时还可给出源功率的估计。文中给出了算法的结构及计算机仿真结果。 相似文献
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针对非均匀噪声背景下非相关信源与相干信源并存时波达方向(DOA)估计问题,提出了基于迭代最小二乘和空间差分平滑的混合信号DOA估计算法。首先,该算法利用迭代最小二乘方法得到噪声协方差矩阵估计,然后对数据协方差矩阵进行“去噪”处理,利用子空间旋转不变技术实现非相关信源DOA估计;其次,基于空间差分法消除非相关信号并构造新矩阵进行前后向空间平滑,利用求根MUSIC算法估计相干信源DOA。相比于传统算法,该算法能估计更多的信源数,在低信噪比情况下DOA估计性能更优越。仿真实验结果验证了该算法的有效性。 相似文献
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This paper addresses the problem of joint time of arrival (TOA) and direction of arrival (DOA) estimation in impulse radio ultra‐wideband systems with a two‐antenna receiver and links the joint estimation of TOA and DOA to the sparse representation framework. Exploiting this link, an orthogonal matching pursuit algorithm is used for TOA estimation in the two antennas, and then the DOA parameters are estimated via the difference in the TOAs between the two antennas. The proposed algorithm can work well with a single measurement vector and can pair TOA and DOA parameters. Furthermore, it has better parameter‐estimation performance than traditional propagator methods, such as, estimation of signal parameters via rotational invariance techniques algorithms matrix pencil algorithms, and other new joint‐estimation schemes, with one single snapshot. The simulation results verify the usefulness of the proposed algorithm. 相似文献