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传统的波束形成算法在期望信号和干扰信号来向相近的情况下性能下降,不能很好地完成信源分离,针对此问题提出了一种高角度分辨率的信源分离算法。首先选取一种适合任意阵型的AR模型预测方法进行阵列扩展,然后利用基于独立分量分析的鲁棒性分离算法完成信号分离,通过结合阵列扩展和盲源分离的优点,本文提出的分离算法在不增加实际阵元数目的前提下具备比原阵列更高的角度分辨率。实际数据测试表明提出的算法能够在9元均匀圆阵上分离方位角来向间隔为0.5度的信号。 相似文献
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相关干涉仪测向算法的应用广泛,使用FPGA能够解决其应用DSP很难实现宽带信号的实时测向问题.介绍一种适于FPGA实现的相关干涉仪测向算法——最小间距法.与使用相位差值进行相关处理的传统相关干涉仪不同,最小间距法不需要求解采向信号的相位差,并且该算法摒弃了传统算法中求解相关系数的设计思路,引入求取空间点最小距离的方法来获取信号来向,降低了算法复杂度,减少了FPGA内部逻辑资源的使用. 相似文献
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针对恒模波束形成算法在干扰信号功率较强的情况下不能收敛到期望信号的问题,提出了一种基于独立分量分析的盲波束形成算法。该算法应用独立分量分析的方法来分离阵列接收信号,通过期望信号来向约束分离向量使其收敛到期望信号,算法在强干扰信号情况下能够收敛到期望信号、对非恒模信号有效并且运算量适中。理论分析和仿真实验表明提出的算法在强干扰和幅相误差存在的情况下相比恒模算法性能优越。 相似文献
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介绍了在信号来向和阵列流型未知情况下进行波束形成的常用方法,阐述了盲波束形成的恒模算法和高阶累积量算法。提出了基于独立分量分析的盲波束形成算法,结合目前阵列信号处理系统中的实际问题对基于恒模、高阶累积量和独立分量分析的盲波束形成算法进行了仿真比较。理论分析和仿真实验表明,基于独立分量分析的盲波束形成算法在强干扰信号、信号来向相近和收敛速度等方面性能优越。 相似文献