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1.
针对多约束条件下的矩形稀布阵列优化问题,提出了一种基于自调整映射法则的矩形稀布阵列优化方法。该方法首先提出一种新的最优化问题用于确定阵元坐标矩阵维数以平衡放置阵元数的自由度和阵列孔径可调整空间,并引入用于稀疏阵元的阵元状态矩阵;其次,构建自调整映射法则,对矩形阵列不同方向进行相应的映射,并对阵列短轴方向进行自调整,使得阵元位置满足最小阵元间距,避免出现不可行解;然后,通过粒子群优化算法优化阵元位置得到最优阵元坐标;最后,考虑适应度函数为单波束指向和多波束指向,对算法进行仿真验证。仿真结果发现该算法可以满足多约束条件并有效降低阵列的峰值旁瓣电平,从而提高矩形稀布阵列的性能。 相似文献
2.
在相干信号源情形下,常用的极化敏感阵列信号处理方法(如参数估计、波束形成等)会出现性能下降甚至失效的现象。该文在极化平滑算法的基础上提出一种改进的解相干算法,通过对各子相关矩阵选择适当的加权系数,使平滑之后的相关矩阵具有Toeplitz的形式,进而消除信号之间的相干性。该文推导了最优加权系数的表达式及最大解相干信号个数,并利用加权平滑之后的相关矩阵完成了参数估计和波束形成。计算机仿真结果表明改进的方法具有比常规极化平滑算法更优越的性能,且适用于非均匀噪声和相干噪声的情况。 相似文献
3.
当接收数据中存在期望信号时,即使是入射信号互相独立, 最小方差无失真响应(minimum variance distortionless response ,MVDR)算法性能都受期望信号功率的影响。在各入射信号相互独立的前提下,本文先是分析了期望信号功率对期望信号输出功率和干扰加噪声输出功率的影响,接着分析了该影响下的输出信干噪比(SINR,signal-to-interference-plus-noise ratio)以及它的收敛速度的变化情况。分析表明,输出SINR在一定范围内是随着期望信号功率的变大而增加,但是当期望信号功率变大到一定程度后,干扰被抑制的强度会随着期望信号功率的变大而减弱,从而导致输出SINR不再随期望信号功率的增大发生变化。SINR的收敛速度也随期望信号功率的增大而变慢。仿真验证了分析结果的有效性。 相似文献
4.
提出了一种新的均匀圆阵解相干算法。在模式空间中,均匀圆阵被转换为一虚拟的均匀线阵。利用该虚拟线阵的特殊阵列模型结构可重构一差分矩阵,使其秩只与相干(或相关)信号的波达方向(DOA)有关。该算法可使得非相干信源与相关(或相干)信源分辨开,且通过利用常规超分辨方法估计不相关源和相关源的空间谱,再利用差分矩阵中包含的相干及相关源信息分辨相关及相干信源,可重复利用阵列接收数据,从而分辨更多信源。仿真结果验证了该算法的有效性。 相似文献
5.
A novel incremental nonlinear detection algorithm is presented for Multiple-Input Multiple-Output (MIMO) system. In this algorithm, the received data at multiple receiver antennas are nonlinearly mapped and then summed with weights. The weight coefficients are incrementally computed to avoid direct computation of the inverse of a matrix, which greatly reduce the computational complexity. Simulation and comparison show that the proposed algorithm can obtain better performance of Bit Error Rate (BER) than linear Minimum Mean Square Error (MMSE). 相似文献
6.
7.
8.
在宽带自适应波束形成中,若干扰信号从主瓣进入,往往引起主瓣畸变且副瓣电平增高,波束性能严重恶化。随着圆型阵列的广泛应用,该文针对均匀圆阵的宽带波束形成,合理地构造出阻塞矩阵,对主瓣干扰进行干扰相消预处理,再进行自适应波束形成,解决了主瓣畸变问题,提高了自适应波束的性能。结合均匀分布圆阵所作的计算机仿真验证了该方法的有效性。 相似文献
9.
10.