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1.
MUSIC算法的运算量主要集中在特征值分解和空间谱的搜索两部分,为避免进行特征
值分解,将相干信号自适应对消的思想用于噪声子空间的估计。由于阵元输出信号完全相干
,视一个阵元输出为参考信号,其它阵元输出能够完全对其进行对消,得到的系数矩阵作为
噪声子空间的估计。基于LMS算法,给出了算法的矩阵形式,得到的噪声子空间估计算法的
运算量大大降低,且以迭代的方式进行,适合应用于运动信号源的跟踪,在阵元数较大时能
很好地逼近MUSIC算法性能。为减少空间谱搜索过程的计算量,对搜索过程先用系数矩阵的
一列进行搜索,然后采用其它列对搜索峰值进行验证。仿真结果显示算法具有很好的空间谱
估计性能和DOA跟踪性能。 相似文献
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噪声对消在信号处理系统中的应用 总被引:3,自引:1,他引:2
论述基于LMS算法的自适应滤波器噪声对消的工作原理,以及基于AR模型的信号分析方法。在这两种方法相结合的情况下,能有效去除信号的噪声。对含有瞬态干扰的微弱信号,用AR模型法估计出噪声的系数并预测噪声波形,通过自适应滤波器噪声对消原理进行滤波,最后在Matlab环境下进行仿真试验,结果表明该方法具有较好的去噪效果。 相似文献
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该文提出一种将自适应并行干扰对消技术简化为利用软判决变量在一个比特周期内的平均作为再生信号幅度估计的并行干扰对消方法,这种简化大大降低了原方法的运算量,而且具有很好的稳定性。仿真实验表明在单阵元接收情况下,简化方法的对消效果较原方法有些下降,但在阵列接收然后进行并行干扰对消的情况下,二者的性能基本没有差别。因而该文针对WCDMA系统上行链路的帧结构特征,进一步提出了导频位辅助LMS-DRMTA算法加上软判决变量平均幅度估计法的空时联合WCDMA系统的干扰对消方案。 相似文献
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以数字电视地面广播国家标准DVB-T为基础,提出了一种基于FPGA和DSP实现回波对消的方案.其原理是:首先该系统不发送数字电视信号,通过发射CAZAC序列进行信道初估计.由于信道在实际中会发生一定的变化,所以还需要用自适应算法进行信道特性的跟踪,其中DSP运用自适应算法保证对消信号接近回波信号.其次FPGA系统获得了回波信道的参数并生成逼近回波信号的对消信号.最后,将接收信号与对消信号相减完成对消.提出了对回波信道的初估计并利用变换域LMS算法进行信道跟踪的一种方案.最后仿真结果表明,该方法具有良好的回波对消性能. 相似文献
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雷达相关杂波的仿真及其AR谱模型 总被引:1,自引:0,他引:1
阐述了雷达相关杂波的模拟方法及其AR谱模型的特性,提出了具有约束条件的修正LEVINSON算法及其AR模型阶数估计方法,同时给出了常用的高斯谱特性的模型阶数估计结果和仿真结果,并与同等条件下的BURG算法的估计结果进行了比较,得到了一些有价值的结论。由于修正LEVIN—SON算法是直接利用给定相关功率谱模型所得到的自相关函数进行AR谱估计的,避免了随机相位因子波动的影响,因此比BURG算法更逼近理想功率谱特性的估计结果。计算机仿真结果也证明,用AR模型来描述常用雷达相关杂波的功率谱特性是正确的;在合理的模型阶数下,AR模型谱的精度满足雷达相关杂波模拟的要求。 相似文献
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为了解决频率编码-二相编码(FSK-BPSK)复合调制信号参数估计精度低的问题,提出利用自回归(AR)模型功率谱估计联合ZAM(Zhao,Atlas,and Marks)变换的方法.首先,利用AR模型功率谱估计方法对信号相位不敏感的特点,对FSK-BPSK复合调制信号的跳频分量数以及跳频码元序列进行估计;然后,利用ZAM分布对相位变化极其敏感的特点,提取信号ZAM分布的各跳频频率下的截面,对相位编码的码元宽度和跳频码元宽度进行估计.仿真实验表明,在全频段信噪比不小于0 dB时,AR模型功率谱联合ZAM变换的方法能够精确地估计出该复合信号的各参数. 相似文献
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该文从分析AR(Auto Regressive)模型、SAR(Synthetic Aperture Radar)回波信号和干扰信号的特性出发,研究了基于AR模型参数化SAR射频干扰抑制方法,讨论了模型参数的估计方法和模型阶数的确定方法,给出了干扰抑制效果的评估指标。最后结合seatsat-a真实数据进行了干扰仿真试验,并给出仿真结果。 相似文献
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由于信号的稀疏度通常未知,因此需要按照样本数的上限进行采样.为了解决这个问题,提出一种稀疏阶数估计的方法压缩频谱感知宽带认知无线电通信技术,该技术采用一种统计学习的方法在稀疏信号恢复以前,利用极少的样本数据估计出信号的稀疏阶数.采用极少部分样本估计出宽带谱的稀疏阶数,然后根据估计的稀疏阶数调整所采集的样本数.采用这种方法能够自适应的调整数据获取量,从而减少数据获取代价而不会降低感知性能. 相似文献
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针对时分导频位CDMA系统上行链路,本文提出了导频位辅助LMS-DRMTA算法加上部分多址干扰对消的空时联合干扰抑制接收方案,由于阵列的干扰抑制作用,其输出信号中只剩下少量强的多址干扰信号,部分干扰对消法只对阵列输出中的强多址干扰信号进行干扰估计并抑制,这样一方面大大降低了系统处理的运算量及缓存空间,另一方面又消除了因弱多址干扰估计的不准确而民的系统性能下降,并且相对于自适应全多址干扰对消有更好的系统稳定性,仿真实验表明该方案比全干扰用户对消法具有更好的干扰抑制效果。 相似文献
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多相编码雷达信号参数快速估计方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对Wigner-Ville分布、Radon-Wigner变换估计多相编码雷达信号参数存在运算量大、估计精度低等问题,本文提出了基于Radon-ambiguity变换和分数阶傅里叶变换(FRFT)联合分析的参数快速估计方法。该方法采用Radon-ambiguity变换估计信号调制斜率,采用分数阶傅里叶变换估计载频、周期等,通过两次一维搜索峰值来估计信号的参数,与Wigner变换、Radon-Wigner变换的二维搜索峰值相比,运算量大大降低,且提高了参数估计精度。仿真结果证明了该方法的有效性。 相似文献
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针对Wigner-Ville变换、Radon-Wigner变换估计P3/P4多相编码雷达信号参数存在运算量大、估计精度低等问题,提出了基于Radon-Ambiguity变换和分数阶傅立叶变换(FRFT)联合分析的参数快速估计方法。该方法采用Radon-Ambiguity变换估计信号调制斜率,采用分数阶傅立叶变换估计载频、周期等,通过两次一维搜索峰值来估计信号的参数,与Wigner变换、Radon-Wigner变换的二维搜索峰值相比,运算量大大降低,且提高了参数估计精度。仿真结果证明了该方法的有效性。 相似文献
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当存在离格信号时,基于稀疏表示的波达角(DOA)估计算法性能损失严重.为解决这个问题,在对接收数据协方差矩阵进行Khatri-Rao积变换的基础上,推导了离格信号网格偏离量与紧邻信号原子系数之间的关系,提出了一种单一离格信号DOA估计方法.为提高对邻近离格信号DOA的估计性能,利用矩阵的广义逆性质提出了基于多原子系数的联合估计方法.仿真实验表明,单一离格信号DOA估计方法在低信噪比下有较好的性能,联合估计方法在高信噪比条件下对邻近离格信号DOA有较高的估计精度,同时所提算法估计性能几乎不受网格划分间距的影响,可以通过增大网格间距降低算法运算量.相关研究对阵列天线DOA估计具有一定的参考价值. 相似文献
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针对半球共形阵体制下进行低空风切变检测时会受到强地杂波信号的干扰,导致风切变信号难以检测的问题,提出了一种基于空时自回归的直接数据域算法(Space-Time Autoregressive Direct Data Domain,D3AR)的低空风切变风速估计方法。该方法首先将待检测距离单元的数据从空域、时域以及空时域进行信号对消处理;然后将处理后的数据矩阵描述为空时自回归(Autoregression,AR)模型并估计模型参数;再通过构造与杂波子空间正交的空间来实现对杂波的抑制,最后通过提取待检测单元的最大多普勒频率来估计风场速度。根据仿真结果显示,该方法有效地实现了地杂波抑制,并且能够精确估计风速。 相似文献
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针对非协作通信下CPM信号参数盲估计问题,提出了一种系统的有序的盲估计方法,实现了对CPM信号的载频、符号速率、调制指数和调制阶数等参数的精确估计。利用CPM信号的循环平稳特性,采用了基于周期谱的符号速率估计方法,构建了代价函数,采用联合估计法对调制指数和频偏实现了三维的精确搜索,最后实现了基于循环平稳性的CPM信号调制阶数的准确识别。理论分析与试验仿真表明,新方法具有较高的正确估计概率,且在低信噪比下也能达到较好的效果。 相似文献
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基于民用通信信号的无源雷达由于其辐射源分布密集,主通道与参考通道容易同时受同频辐射源干扰,严重影响检测效果。针对上述问题,该文提出了一种加入同频干扰抑制的信号处理流程。改进流程首先对所有通道接收信号联合处理,使用多通道盲反卷积算法估计各个辐射源直达波,再利用各通道主辐射源信号能量占比差异识别主辐射源直达波作为参考信号,然后对主通道中各辐射源杂波信号进行对消,最后用主辐射源直达波与对消剩余信号进行互模糊运算,完成目标检测。改进流程可以在不改变现有系统硬件条件的情况下有效抑制同频干扰,提升对消比,降低互模糊函数底噪,减少漏警。仿真分析与实测数据验证说明了该方法的正确性和有效性。 相似文献
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针对现有多进制正交幅度调制(MQAM)信号调制方式的不足,提出了一种改进的MQAM信号调制识别算法。该算法对通信系统中信号的信噪比(SNR)进行估计,通过计算MQAM信号矢量图的最小环带的方差,得到不同调制类型的QAM最小环带的方差,最后根据估计的SNR与信号求出合适的参考门限,与之前求出的最小环带的方差进行比较,完成调制方式的识别。该算法运算量小,识别率高,且适用于实际工程应用。仿真结果表明在SNR≥-1?dB时,5种不同阶数的QAM信号的识别概率≥96%。 相似文献