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本文针对均匀线性阵列,在正交投影子空间(TOPS)算法的基础上,提出了一种新的宽带非相关和相干信号的DOA估计算法。首先,利用TOPS算法直接估计出宽带非相关信号的DOA;其次,在各个频率点,使用空间差分技术消除非相关信号和噪声的分量,并构造新矩阵;最后,对新矩阵进行空间平滑操作,再利用TOPS算法估计出宽带相干信号的DOA。由于分开估计宽带非相关信号和相干信号的DOA,算法适用于信号个数多于阵元个数的场合。计算机仿真结果证明了算法的有效性。 相似文献
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基于对称阵列Wigner-Ville分布的宽带线性调频信号AOA估计 总被引:1,自引:0,他引:1
本文提出了基于对称阵元Wigner-Ville分布(WVD)的宽带线性调频信号到达角(AOA)估计算法。该算法利用对称阵元输出延时参数的互补性和Wigner分布定义提取宽带信号方向向量,建立了新的空间时频矩阵。借助线性调频信号Wigner分布的良好时频聚集特性,适当选取时频点实现了对各个信号AOA的逐一估计。在新的空间时频矩阵模型基础上给出了基于信号子空间投影的AOA估计方法。它不需要对AOA的初始估计、聚汇和插值,减少了计算量,提高了精度,仿真实验证明了算法的有效性。 相似文献
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基于时频子空间分解的宽带线性调频信号DOA估计 总被引:2,自引:0,他引:2
针对具有时变方向向量的宽带线性调频信号,该文建立了基于短时Wigner-Ville分布(WVD)的空间时频分布矩阵,通过对各个空间时频矩阵的特征分解获得对应的信号子空间和噪声子空间,给出了基于时频子空间投影实现多个时频点综合估计信号DOA的算法。利用空间时频分布的前后向平滑解决了具有相同时频特性信号的均匀线阵DOA估计问题。算法不需要聚汇和插值等复杂的矩阵变换,精度较高,计算简便.仿真实验显示该算法性能显著优越于基于矩阵插值的宽带调频信号DOA估计算法. 相似文献
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提出基于G-S(Gram-Schmidt)正交算法的信号子空间宽带聚焦DOA估计算法。该算法基于G-S正交方法,求得矩阵的信号子空间,并利用局域子空间投影算法(LSP),构造宽带信号子空间最佳聚焦矩阵。分析表明,该算法不需矩阵特征分解,运算量小于双边变换(TCT)方法,性能优于TCT方法。仿真结果证明了算法的有效性。 相似文献
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当独立信号和相干信号共存时,传统四阶累积量方法无法估计出宽带相干信号的来波方向(DOA),针对这个问题提出了一种新方法。该方法首先通过离散傅里叶变换,将宽带阵列接收数据分解为若干个窄带信号,构造出各个窄带频率处的自相关矩阵,再通过MUSIC(Multiple Signal Classification)算法估计出各个窄带信号的DOA,将各个窄带信号的空间谱相加求平均,通过谱峰搜索得到宽带独立信号的DOA;然后分离出独立信号的信息,构造出一个只包含宽带相干信号信息的矩阵,最后通过稀疏重构的方法估计出相干信号的DOA。计算机仿真结果证明该算法的正确性和有效性。 相似文献
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针对均匀圆阵(UCA),根据不同线性调频(LFM)信号在对应阶次上的分数阶傅里叶变换(FRFT)域具有能量聚集性的特点,将不同时频特性LFM信号在FRFT域分离成一系列平稳单频信号,构造出FRFT域上新的空时频分布模型数据,结合MUSIC算法,提出了一种新的均匀圆阵多宽带LFM信号的二维DOA估计。通过仿真实验验证了该方法的有效性。 相似文献
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本文提出了一种基于分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform,FRFT)的多线性调频(Linear Frequency Modulation,LFM)信号二维波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计方法.该方法利用FRFT对LFM信号的能量聚集特性,构造出一种新的分数阶傅里叶域的阵列信号数据模型,并利用MUSIC算法实现对多个LFM信号的二维DOA估计.仿真实验验证了算法的有效性. 相似文献
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空间相干源信号频率和波达方向的同时估计方法 总被引:6,自引:1,他引:6
本文针对宽频段窄带相干信号源,充分利用多重信号分类和旋转不变两大技术,结合一定的时域信息,提出了一种高精度的信号频率和波达方向同时估计方法.该方法通过构造平滑波达方向矩阵进行参数估计,无需搜索过程和配对处理.计算机仿真验证了本文所提出方法的有效性. 相似文献
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提出了一种基于序列重组提升输入信噪比,然后利用离散模糊函数(DAF)估计LFM信号参数的新方法.该方法在不增加采样数据的点数,从而保证实时处理的前提下,可以提高参数估计的精度,同时降低正确估计对输入信噪比的要求.该文对所提方法的基本原理及估计性能进行了理论分析,并通过仿真实验验证了方法的有效性. 相似文献
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提出了一种相干宽带线性调频(LFM)信号的波达方向(DOA)估计新方法。该方法利用LFM信号在分数阶Fourier域上的解线调特性,构造出新的解线调域阵列数据模型,然后结合传统的矩阵重构解相干以及MUSIC算法实现相干LFM信号的DOA估计。若同时存在多组相干LFM信号入射,则首先在不同的能量聚集域上将各信号组分离,然后逐一进行各组内相干信号的DOA估计。该方法充分地挖掘了观测信号所包含的时频信息,增加了可检测的DOA数目,提高了分辨性能和抗噪声性能。此外,该方法无冗余阵元与孔径损失,且适用于任意流型阵列。仿真结果显示,在DOA估计的均方根误差(RMSE)相同时,与传统方法相比,本方法可获得8dB左右的信噪比增益。 相似文献
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快速子空间类高分辨DOA估计方法(Propagator Method,PM)算法是从阵列接收数据的协方差矩阵中提取噪声子空间的基,此方法是利用被噪声污染的数据来实现对噪声子空间的逼近。利用阵列分割的消噪预处理原理对PM算法进行改进,改进后的算法是在剔除噪声之后的数据协方差矩阵中提取噪声子空间的基。仿真试验表明改进的算法会带来阵列孔径损失,但是在大快拍数的条件下DOA估计的分辨力有明显的提高而算法的计算量没有增加。 相似文献
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提出了一种应用于移动自主网中节点定位的波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计新方法,以满足移动自主网对节点定位机制的高精度和低复杂度的要求。利用牛顿法将延迟相加法和求根多重信号分类算法(Root-MUSIC)进行联合估计,定位过程分为2个阶段:采用延迟相加法进行实时粗略DOA估计;采用Root-MUSIC进行精准定位。将该方法实现于软件无线电(SDR)系统,综合了延迟相加法低复杂度和Root-MUSIC高估计精度的优点。Matlab仿真实验结果证明了该方法以较低的复杂度获得近似于单独采用Root-MUSIC所达到的高精度,解决了现有方法难以同时达到高精度和低复杂度的问题。 相似文献
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针对传统空间谱测向方法对相干信号源测向失效的实际问题,提出了一种基于任意形状平面阵列的测向方法。该方法在建立了相干信号源数学模型的基础上,对虚拟阵列变换思想进行了分析,给出了采用虚拟阵列变换原理和MUSIC算法实现了对相干信号源DOA的估计,提高了测向性能。经仿真试验和理论分析,验证了算法的可行性,并分析了该算法的适用局限性。 相似文献
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MUSIC算法需要将天线阵列接收数据的协方差矩阵进行特征分解,并在全空域进行谱峰搜索。该算法具有很高的分辨力、估计精度及稳定性,但是运算量巨大,难以实时实现。通过对等距线阵特点及MUSIC算法的研究,提出了一种无需特征分解和在全空域进行谱峰搜索的快速算法,算法采取降维处理的方法快速估计信号子空间,然后根据基于阵列一次快拍的FFT算法粗略估计的局域信号空间进行谱峰搜索,从而有效降低了算法的计算量,理论分析和计算机仿真结果证明了该算法的有效性。 相似文献