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设计了一种准二维天线阵列。这种阵列可划分为2个平移子阵,利用这两个子阵的信息,构成混合波达方向矩阵。通过对混合波达方向矩阵进行特征分解,实现二维波达方向估计。这种方法不仅具备波达方向矩阵法的所有优点,同时解决了β角兼并信号的分辨问题,阵列的孔径损失较小。 相似文献
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针对目前应用的MUSIC算法计算时间过长的问题,提出并实现了基于TLS-ESPRIT算法的导引头多目标到达方向(Direction of Arrival,DOA)估计技术。相比于目前MUSIC算法,DOA估计时间实现了有效的缩短。同时,针对TLS-ESPRIT算法在工程上实际估计多目标的DOA时必须提前知道目标数量,如果目标数量估计不准确,就会造成DOA估计错误的问题,提出了基于TLS-ESPRIT算法的改进算法。可以做到在未知目标数量的情况下,进行目标数量的判断,进而进行准确的DOA估计。在实际工程条件下,估计准确率可以达到88%以上。 相似文献
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针对现有基于压缩感知的DOA估计算法收敛速度慢、精度不高等问题,提出一种基于自然对数复合函数近似l0范数的DOA估计算法。新算法采用一种自然对数复合函数来近似l0范数,将求解l0范数问题转化为近似l0范数的最优化问题。采用牛顿迭代法获得自然对数复合函数(即近似l0范数)的迭代表达式,通过内外双层循环的方法获得牛顿迭代的最优解,即通过外层循环控制函数逼近因子σ的大小,内层循环采用最陡梯度法对牛顿迭代表达式进行求解,经有限次迭代即可获得近似l0范数的最优解,进而得到DOA的估计值。通过仿真实验验证新算法的有效性,结果表明新算法在单快拍条件下即可实现DOA有效估计,且与平滑l0范数算法及其改进算法相比具有更快的计算速度和更高的估计精度。 相似文献
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针对阵元位置误差引起阵列流型出现一定的偏差和扰动,从而导致多重信号分类(MU-SIC)算法估计波达方向(DOA)性能下降的问题,本文在Toeplitz预处理算法的基础上,提出了一种基于矩阵重构的阵元误差校正算法.所提算法首先对有阵列位置误差的协方差矩阵进行预处理,恢复理想情况下协方差矩阵的Toeplitz结构,然后利用核范数优化算法构造凸优化函数,对处理后的协方差矩阵进行降噪,同时保证信号和噪声子空间的正确划分,最后利用MUSIC算法进行DOA估计.计算机仿真和实验分析表明,所提算法有效改善了存在阵元位置误差时MUSIC算法的角度分辨能力,而且减少了由快拍数不足带来的影响,提高了估计精度. 相似文献
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针对传统的子空间类宽带信号处理方法需要较多的信号快拍数才能取得较好的估计效果这一问题,本文将一种基于时域宽带信号模型的贝叶斯高分辨估计方法用于水下被动目标的方位估计(DOA)。该方法使用宽带信号的时域模型,依据贝叶斯准则构建所需参数的后验概率密度函数,并采用可逆跳变马尔科夫链蒙特卡罗(RJMCMC)方法执行贝叶斯计算,对后验概率密度函数进行峰值搜索。由于其能够在不同维的参数空间中跳转,因此可以进行模型阶数(声源数)和目标方位的联合估计。与传统的子空间类方法相比,这一方法能直接在时域进行信号处理且仅需显著较少的信号快拍数。仿真结果表明,RJMCMC算法能较好地估计出声源数和目标方位。 相似文献
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针对未知互耦条件下的波达方向(DOA)估计问题,提出了一种未知互耦条件下基于实值稀疏表示的加权子空间DOA估计算法。新算法利用一个特定的酉变换矩阵,将一个复杂的复值优化问题转化为一个实值优化问题,从而有效地将原问题的计算复杂度减少4倍以上。此外,为了进一步提高稀疏表示的估计算法估计精度,在原有l1 范数优化模型基础上引入一个能使得DOA估计方差取得最小值的最优子空间加权矩阵。仿真实验表明,在低信噪比情况下,新算法能进一步提高稀疏表示的估计算法抗噪能力,获得更好的估计精度。 相似文献
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基于自助法的Bayes精度估计 总被引:3,自引:0,他引:3
在小样本条件下, 提出了基于自助方法的Bayes精度估计方法.通过仿真算例说明, 在进行Bayes估计时必须考虑飞行试验样本估计的精确性. 相似文献
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针对时间反转MIMO雷达多重信号分类算法计算量庞大的问题,提出一种基于降维子空间旋转变换技术的多目标波达角估计算法。首先,通过采用降维思想对TR MIMO回波信号进行降维处理,来减少计算量; 然后,为构造旋转变换矩阵,对噪声子空间按行分块并取其逆矩阵; 最后,利用该逆矩阵对噪声子空间矩阵旋转变换,得到低维子空间矩阵,对比导向矢量构造谱函数估计目标的角度信息。相对于传统的MUSIC算法,该算法降低了噪声子空间的维度,大大降低了计算量,而且具有更高的目标分辨率。 相似文献
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基于分数阶傅里叶变换的线性调频脉冲信号波达方向估计 总被引:1,自引:1,他引:1
针对宽带线性调频脉冲信号的时宽与观测时宽不等的情况,基于分数阶傅里叶变换(FRFT)提出了一种新的中心频率估计方法,并据此对基于FRFT的MUSIC算法的波达方向(DOA)估计进行了改进。该算法利用线性调频信号在傅里叶变换域良好的能量聚集性,分析了脉冲信号中心频率随着脉冲信号在观测时间内位置的变化规律,并修正了中心频率估计的方法。在相应的分数阶傅里叶域,构造分数阶傅里叶域的方向向量,利用MUSIC算法进行DOA估计。数值仿真验证了该算法对方位估计的有效性,并仿真分析信噪比(SNR)和脉冲信号时间宽度对方位估计结果的影响。随着SNR的增大、脉冲信号时间宽度的增加,方位估计方差减小。 相似文献