共查询到20条相似文献,搜索用时 62 毫秒
1.
在对称α稳定分布噪声的假设下,现有的基于共变和分数低阶矩的MUSIC(即ROC-MUSIC和FLOM-MUSIC)方法不能用于均匀圆阵信源相干情况下的波达方向(DOA)估计.为了解决这一问题,基于模式空间变换算法以及空间平滑算法的思想,结合ROC-MUSIC算法和FLOM-MUSIC算法,实现在冲击噪声背景下均匀圆阵相干信源的DOA估计.仿真实验验证了该方法的有效性. 相似文献
2.
讨论了异步直接序列码分多址(DS-CDMA)系统中多用户环境下的波达方向(DOA)估计问题,针对路径总数大干天线阵元数这一问题,提出了一种有效的DOA估计模式.通过抵消干扰信号的相关阵,可方便地提取出感兴趣信息;此时,采用传统的DOA估计算法即可逐次估计出各DOA信息.为改善系统性能,本文提出了2种改进措施:Mahalanobis变换法及矩阵点除算法.前者能够大幅度地提高估计精度,而后者则可避免特征值分解运算,大大降低算法复杂度.仿真实验验证了算法的有效性. 相似文献
3.
相干信源的DOA估计一直是一个十分棘手的问题,由此提出了一种基于均匀圆阵的利用信号循环平稳特性进行DOA估计的方法.利用模式空间变换算法以及矩阵分解算法的思想,结合信号的循环平稳特性和Cyclic MUSIC算法,实现在高斯白噪声背景下均匀圆阵相干信源的DOA估计.通过MATLAB仿真验证了该算法具有良好的解相干能力,在低信噪比条件下具有比常规的循环空间平滑算法更好的解相干性能. 相似文献
4.
基于中心对称的圆阵,提出了一种针对不相关源和成对相干源的波达方向(DOA)估计方法.这是一种分两步估计的方法,首先利用阵列流形的唯一性条件估计出不相关源;然后通过构造中心对称的阵列流形来去除不相关源的干扰,同时达到去除成对相干源相干性的目的.这种方法简单有效,由于直接在阵元空间进行估计而不需要进行波束变换,因此具有较高的估计精度.仿真实验结果验证了该方法的有效性. 相似文献
5.
讨论了一种新的用于阵元间互辊校正的方法,它的优点是只需要一个辅助校正信号源,并且它的方向可以是未知的,这种方法可以使得测向算法的分辨率得到明显提高,并将这种方法应用于均匀圆阵,计算机的仿真结果证明了这种方法的优越性.① 相似文献
6.
作为第三代移动通信系统中普遍采有的关键技术之一,智能天线可以有效的提高移动通信系统的容量,克服共信道干扰等日益严惩的问题.由于第三代移动通信的基站系统普遍采用的是圆形阵列的接收天线,所以本文从实际需要出发、给出了相应的基于ESPRIT的DOA估计和波束赋形算法并根据该算法在衰落信道模型中的性能仿真结果对其进行了详细分析. 相似文献
7.
针对传统信号DOA估计技术的不足,采用近年来时频分析技术与传统DOA估计相结合的估计方法—时频MUSIC,对线性调频信号进行DOA估计,得到了较传统DOA估计方法精度高的估计结果,并简叙了这种方法的主要基本思想及适用背景。 相似文献
8.
均匀圆阵来波方向估计的解模糊算法 总被引:2,自引:0,他引:2
均匀圆阵在半径大于半波长的情况下,由于来波方向(DOA)估计模糊会导致测向性能下降,为解决这一问题,提出了一种新算法.通过调整阵列中某阵元为小半径阵元,可以打破来波方向估计中虚假角度和真实角度形成的导向矢量近似或者相同的平衡,实现对来波方向估计中模糊伪峰的抑制.通过应用虚拟阵列变换方法,解决了该算法需要改动原有天线阵列... 相似文献
9.
基于智能天线DOA估计方法 总被引:2,自引:0,他引:2
主要研究了基于智能天线的几种DOA估计方法,即旋转不变信号参数估计(ESPRIT)算法、多重信号分类(MUSIC)算法、加权子窨拟合9WSF)算法、最小范数(Min-norm)算法等。第三代移动通信已将智能天线技术作为其关键技术之一。通过理论和仿真实验相结合,将各算法与克拉美-罗限(Cramer-Rao Bound)比较,分析了基于智能天线DOA估计方法的性能。研究结果不仅有利于智能天线的研究与开发,而且有利于智能天线在移动通信中的应用。 相似文献
10.
11.
均匀圆形阵列的联合二维角度-频率估计 总被引:1,自引:0,他引:1
研究均匀圆形阵列的联合二维角度-频率估计问题.基于数据矩阵的重新排列、信号子空间的实数化处理、复数移不变方程以及联合特征值估计,推导出联合估计参数的ESPRIT类算法,该算法将参数估计问题转化为3个具有实特征值的实数矩阵的联合特征值估计问题.通过同时对角化算法估计矩阵的联合特征值,获得了参数联合估计的强可辨识性,即允许信号参数在任何一维任意重复,并可以使估计参数实现自动配对.理论分析和仿真证明了所提算法的有效性. 相似文献
12.
提出一种基于均匀圆阵单次快拍数据的相干信源波达方向(direction of arrival,DOA)估计方法——直接数据特征值分解(direct data eigenvalue decomposition,DD-EVD)法. 算法通过模式空间转换将均匀圆阵虚拟为均匀线阵,再直接利用波束空间的快拍数据,构造一个Toeplitz矩阵,并对矩阵按阵列流形分解. 理论推导证明,矩阵的秩得到恢复,只与入射信号个数有关. 对该矩阵进行特征值分解可得到正确的信号子空间和噪声子空间,进而完成相干信源DOA估计. 算法使用单次快拍数据构造矩阵,适合非平稳信号参数的估计,同时不需要快拍累计和相关运算,降低了计算复杂度. 仿真结果验证了算法的有效性. 相似文献
13.
针对欠定波达方向(direction of arrival,DOA)估计问题,研究了一种基于非圆信号的互质阵列DOA估计方法.对互质阵列输出互协方差矩阵和椭圆协方差矩阵进行向量化处理,通过数据重新链接并去冗余得到一个虚拟均匀线阵输出数据,实现阵列的充分扩展且扩展后的虚拟阵元进一步得到增加;结合入射信号的空域稀疏性,在连续角度域将DOA估计问题转化为一个连续稀疏重构问题,有效避免了传统稀疏重构算法中由于角度域离散化所导致的基不匹配问题对估计性能的影响;通过求解相应的凸优化问题以及多项式求根实现DOA的估计.理论分析和仿真结果表明,该方法具有阵列扩展能力强、估计精度和分辨性能高等优良性能. 相似文献
14.
针对Music-like方法能很好地扩展阵列孔径,但计算量较大的问题,提出了一种虚拟阵列扩展的新方法。该方法基于四阶累积量孔径扩展的性质,由实际阵元的坐标与方向矢量直接计算出虚拟阵元的坐标与方向矢量,利用两种阵元坐标之间的关系构造四阶协方差矩阵,运用MUSIC(Mu ltip le S ignal C lassification)算法对非高斯独立信号源进行DOA(D irection of Arrival)估计。该方法在任意阵列的情况下,对非高斯独立信号源进行一维与二维DOA估计,均能准确估计出多于实际阵元数目的方向角与仰角。实验表明,对一N元阵列,该方法最多能够扩展N2-N 1个虚拟阵元,能够估计出N2-N个非高斯独立信源,提高了阵列的空间分辨能力,有效抑制了高斯噪声的干扰,减少了高阶累积量协方差矩阵的计算量。 相似文献
15.
一种基于FFT估计DOA方法的双均匀线阵设计 总被引:3,自引:0,他引:3
在传统的快速傅立叶变换(FFT)估计空间信号波达方向(DOA)方法的基础上,针对信号集中在一定空间区域里的情况,设计了一种双均匀线阵及相应的DOA估计方法,理论和仿真结果都证明了基于此双均匀线阵的DOA估计方法在解决了角度模糊问题的同时。与基于具相同阵元数目及半波长阵元间距的均匀线阵的常规DOA估计方法相比,可成倍地提高角分辨率,而计算量却显著减小。 相似文献
16.
提出了一种阵列天线MC-CDMA系统用户波达方向估计算法.该算法首先利用MC-CDMA系统用户扩频码的正交性、子载波频域分集性,进行用户信号的分离、多址干扰的抑制和用户信号的增强,然后再通过传统波达方向估计的子空间算法实现用户信号波达方向的估计.仿真结果显示所提出算法在估计阵列天线MC-CDMA系统用户波达方向时,波达角估计误差很小,表明了算法的有效性. 相似文献
17.
为提高声场空域中目标参数估计的精度, 将四元数理论应用于均匀圆型声矢量阵列的二维空间角度估计中, 建立了基于四元数模型的信号接收模型, 推导了圆型声矢量阵的四元数导向矢量, 给出了二维波达角估计的四元数域空间谱算法。考虑算法的软硬件可实现性, 理论分析了算法的内存占用空间和计算量。此外, 分析了圆阵半径对侧向性能的影响, 为实际工作中圆阵的半径选取提供了一定的依据。仿真结果表明, 基于四元数模型的MUSIC(Multiple Signal Classification)算法的分辨力较高, 抗干扰能力较强, 提高了信号参数估计的精度。 相似文献
18.
针对导向矢量偏差和转换误差导致传统波束形成器的性能下降及均匀圆阵不具有范德蒙结构的问题,提出了一种基于均匀圆阵的稳健迭代波束形成算法.该算法利用相位模式转换技术推导出虚拟自相关矩阵,并把导向矢量限定于确定的椭圆集合中.从最差性能优化的设计思想出发,构造基于均匀圆阵的二阶凸规划的代价函数,再利用拉格朗日乘子法求得权重矢量的闭式解表达式且能够准确求出优化解中的对角载入值.仿真结果表明:所提算法能够提高系统的稳健性,改善了阵列的输出性能. 相似文献
19.
提出一种宽带相干信号方位角与仰角二维波达方向估计方法.该方法利用相干信号子空间法对带宽内各个频点的信号子空间进行聚焦,然后用均匀圆形阵建立数学模型,来进行二维波达方向的估计.仿真实验结果验证了方法的有效性.同时研究了信噪比,快拍数,相对带宽对方向估计误差的影响.此外,与现行的方法相比具有较小的计算复杂度. 相似文献
20.
针对共形阵列天线信源方位与极化状态联合估计算法计算量大的问题,给出了一种基于多级维纳滤波器前向递推的柱面共形阵列天线信源方位与极化参数高效联合估计算法.新算法推导了柱面共形阵列天线多级维纳滤波器的前向递推.算法以某一期望信号的训练信号为已知条件,通过多级维纳滤波器的前向递推,来实现信号子空间和噪声子空间的快速估计,避免了协方差矩阵估计与特征值分解,大大减少了已有联合估计算法的运算量,使计算量由原来的O(N3+N2L)降低到O(N2L).仿真实验表明:算法在降低算法复杂度的同时,可保证算法的估计精度,在信噪比大于10 dB时,与已有算法具有近似相同的估计精度,证明了算法的有效性. 相似文献