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1.
在干扰条件下,卫星导航抗干扰波束形成算法往往需要卫星信号波达方向(Direction-of-Arrival,DOA)的先验信息。但当存在低信噪比信号或主动干扰源时,常规的DOA估计算法性能急剧下降甚至失效。针对此问题,提出了一种被干扰信号压制的低信噪比“北斗”信号的DOA估计算法。该算法首先通过对接收信号进行子空间投影抑制干扰信号,然后对抑制干扰后的信号进行解扩重构处理,最后通过多重信号分类算法完成对“北斗”信号的DOA估计。仿真结果表明,在干扰信号干信比80 dB条件下,“北斗”信号DOA估计误差在5°以内,为下一步进行波束形成计算提供了高精度的入射角信息。 相似文献
2.
3.
相干源二维波达方向估计 总被引:4,自引:0,他引:4
本文分析了平面阵接收信号的协方差矩阵,发现它可分解为一个广义对称矩阵与一个非广义对称矩阵之和,利用信号协方差矩阵的这一结构特征,重点研究了相干源二维波达方向(DOA)估计.该方法通过构造一个差矩阵,求出其本特征值对应的任一特征向量,利用谱函数估计相干源二维DOA.简要分析了二维DOA估计的分维处理。 相似文献
4.
利用多普勒信息的波达方向最大似然估计方法 总被引:11,自引:3,他引:8
为了充分利用信号的时域特性来改善信号波达方向(DOA)的估计性能,本文从最大似然估计出发,推导出了有限快拍,低信噪比情况下多普勒信号波达方向的迭代估计计算法,为进一步减小运算量,本文还推导了一种简化算法,本文提出的两种算法对低信噪比,少快拍数下多普勒信号的DOA估计性能比不利用时域特性的ML方法有明显改善,Monte-Carlo实验验证了本文方法的有效性。 相似文献
5.
一种多径环境下基于四阶累积量的阵列扩展测向方法 总被引:3,自引:0,他引:3
本文分析了基于四阶累积量的测向方法不能正确测量多径信号方向的原因,提出了一种多径环境下的基于四阶累积量的新型测向方法。该方法利用零点领处理方法抑制多径信号,然后采用四阶累积量进行阵列扩展测向。计算机模拟结果表明该方法在多径环境下具有良好的性能并且可能实现对足够多的信号进行测向。 相似文献
6.
基于空间平滑的矩阵分解算法 总被引:2,自引:1,他引:1
本文研究了协方差矩阵分解算法解相关的问题,提出了一种修正的矩阵分解算法-基于空间平滑的矩阵分解(SSMD)算法。SMMD算法能在低信噪比条件下的估计相干信源,且估计精度比原修正的算法高,计算量比原修正算法小,最后通过大量的计算机仿真实验来说明矩阵修正算法的性能。 相似文献
7.
脉冲噪声环境下宽带循环平稳信号DOA估计算法 总被引:1,自引:1,他引:0
针对传统二阶循环相关算法在脉冲噪声环境中的显著退化问题,本文以α稳定分布为噪声模型,提出基于分数低阶循环相关的波达方向(Direction of arrival,DOA)估计算法。利用分数低阶循环相关的相移特性,将宽带循环平稳信号的DOA估计问题转化为"中心频率"为ε的窄带问题,解决了宽带情况下DOA估计困难的问题。计算机仿真结果进一步验证了此算法的有效性,且性能优于传统SC-SSF(Spectral correlation signal subspacefitting)算法。 相似文献
8.
Efficiently performing high-resolution direction of arrival (DOA) estimation under low signal-to-noise ratio (SNR) conditions has always been a challenge task in the literatures. Obvi-ously, in order to address this problem, the key is how to mine or reveal as much DOA related in-formation as possible from the degraded array outputs. However, it is certain that there is no per-fect solution for low SNR DOA estimation designed in the way of winner-takes-all. Therefore, this paper proposes to explore in depth the complementary DOA related information that exists in spa-tial spectrums acquired by different basic DOA estimators. Specifically, these basic spatial spec-trums are employed as the input of multi-source information fusion model. And the multi-source in-formation fusion model is composed of three heterogeneous meta learning machines, namely neural networks (NN), support vector machine (SVM), and random forests (RF). The final meta-spec-trum can be obtained by performing a final decision-making method. Experimental results illus-trate that the proposed information fusion based DOA estimation method can really make full use of the complementary information in the spatial spectrums obtained by different basic DOA estim-ators. Even under low SNR conditions, promising DOA estimation performance can be achieved. 相似文献
9.
磁性纳米SO4^2-/Fe3O4-ZrO2固体超强酸催化合成己二酸二正辛酯 总被引:3,自引:0,他引:3
利用磁性对纳米固体超强酸组合,制备出磁性纳米SO4^2-/Fe3O4-ZrO2固体超强酸催化剂,并用TEM、IR、Hammett指示剂检测磁性纳米固体超强酸催化剂性能。将其用于己二酸二正辛酯(DOA)的合成反应中。得到最佳反应条件为负压下,反应温度155℃,n(正辛醇):n(己二酸)=3.2:1,反应时间2h,w(催化剂)=1.5%,己二酸的转化率达99%。利用催化剂的磁性可将纳米颗粒催化剂迅速分离,回收率达93.8%,并能重复使用。 相似文献
10.