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相似文献
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1.
针对为解决对雷达和通信中宽带信号定位问题,并提高定位精度,提出了一种均匀圆阵下的DOA估计方法,该方法对宽带信号进行快速傅里叶变换(FFT),以窄带多重信号分类(MUSIC)算法为依据,将宽带信号分解为不同频带上的窄带信号,通过对每个频带进行窄带信号子空间处理,获得信号角度的估计,将多重信号角度估计组合得到宽带信号的方位角和俯仰角。经过理论推导及仿真验证,该算法具有高精确定位及全向测向的优点。  相似文献   

2.
孔径信息能改善阵列信号参数估计。提出一种利用阵列孔径信息的到达角估计新方法,阵列由三个电磁矢量传感器呈L型排列构成,阵元间距不要求一致,且能超过入射信号最小波长的半波长。解模糊时将矢量叉乘方法获得的方向余弦值与利用孔径信息获得的方向余弦值相比较,通过模糊次数的搜索得到方向余弦的精确估计值。仿真结果证明上述方法的有效性。  相似文献   

3.
谐波检测是电力系统中无功补偿和谐波滤除等电能质量分析与控制的前提。本文结合四阶累积量和TAM算法,提出基于四阶累积量的TAM算法电力系统谐波检测。本文方法以信号空间为模型,首先用盖氏圆检测出信号源数,然后利用四阶累积量定义的矩阵代替传统二阶多信号分类法中的自相关矩阵做特征分解,将特征值对应的特征向量分为信号子空间和噪声子空间,再结合信号子空间和噪声子空间的正交性以及子空间的旋转不变性,估计出信号的频率。最后采用总体最小二乘法(TLS)计算得到信号的幅值。通过MATLAB软件仿真实验验证和实际电力系统数据分析表明该方法能有效地抑制高斯噪声,精确度高、抗噪性强,具有一定的应用价值。  相似文献   

4.
针对移动通信中目标方位变化比信道衰落变化慢的特点,首先利用子空间分解法估计出目标信号的导向矢量,并用估计出的导向矢量构造一个约束条件,然后用业务信号在约束最小二乘准则下估计信道失量,本用带投影的迭代最小二乘(ILSP)算法求解约束最小二乘问题,导频用于ILSP算法的初始化,通过ILSP算法的迭代过程,可以逐步提高信道矢量估计和符号检测的精度.仿真结果表明:与传统二维RAKE接收机相比,本提出的算法使系统的性能得到了有效改善.  相似文献   

5.
提出基于听觉滤波器波束形成的声源定位方法.利用听觉滤波器把每个通道接收的宽带音频信号分解为若干个窄带频率通道信号,分别估计每个频率通道的"空间谱".根据各个频率通道的信噪比对所有频率通道的"空间谱"进行二值加权累积求"总空间谱",由"总空间谱"可得声源的波达方向.实验结果表明提出的算法是有效的,与经典的算法相比具有更高的精度.  相似文献   

6.
讨论了均匀圆阵中宽带信号的谱估计问题.将目标带宽分成若干个不重叠的子频带,并将时延抽头模型方法用于均匀圆阵宽带信号的采集中,然后用MUSIC算法估计信号的来波方向.仿真结果表明该方法的有效性.  相似文献   

7.
针对传统GSC算法在处理大型阵列天线时,所需运算量大、工程上难以应用等问题,提出一种基于波束域LC-GSC的降秩波束形成算法。与传统GSC算法相比,它能够在期望信号和特定干扰方向上形成约束响应,利用构造的转换矩阵将信号变换到波束域,并能够降低计算量,加快自适应收敛速度。根据信号特征值大于噪声特征值,可以得到波束域协方差矩阵逆的高次幂基本等价于信号子空间,信号子空间的求取也方便构造阻塞矩阵。降秩矩阵可以利用GSC下支路的快拍数构造,进一步降低运算量。最终根据算法得到自适应权矢量,为了使系统有更好的信噪比稳健性,可以将权矢量向信号子空间投影。通过对GSC算法进行分析并改进,给出算法在FPGA上的实现方案。实验仿真表明,该算法能够在期望信号方向准确形成主瓣,干扰方向准确形成零陷且副瓣电平降低5~10dB。基于波束域LC-GSC的降秩波束形成算法有很好的波束形成性能,算法稳健性较好。  相似文献   

8.
为提高OFDM系统的传输效率,提出了一种利用接收信号的二阶统计特性实现信道盲估计的子空间算法.首先将OFDM信号分成3部分,利用循环前缀(CP)引入的信息冗余,对OFDM系统的传输方程作矩阵变换,得到一个信道矩阵为Toeplitz矩阵的新方程.基于此方程推导出信道估计的子空间算法.Toeplitz矩阵结构使算法的推导和实际的计算大为简化.该算法不需要改变OFDM系统结构,不受信道零点位置的限制,在信道过估计的情况下也适用.实验结果验证了算法的有效性.  相似文献   

9.
提出了一种新的只基于所对应协方差矩阵主特征矢量的同步CDMA频率选择性衰落信道的多径信号的解相关DOA或AOA估计算法 .所提出的算法具有能消除其他多径信号干扰独立地估计期望信号到达角的优点 .仿真结果表明该算法可高效、精确地估计出多径信号的到达角  相似文献   

10.
提出了一个基于声矢量传感器阵列的快速二维波达方向(Direction of arrival,DOA)估计算法。首先,利用选择矩阵将阵列接收数据分成两组,并且利用这两组数据构造一个互协方差矩阵。然后再利用ESPRIT算法将仰角估计出来。最后,利用已估计出来的仰角结合(Array manifold matching,AMM)算法将方位角快速的估计出来。在对方位角的估计过程中,不需要谱峰搜索和特征值分解,而且方位角可以与已估计出来的仰角实现自动配对。与传统的ESPRIT相比,本算法能在保证估计精确度的前提下,明显降低计算的复杂度,也能防止参数失配的情况出现。仿真实验证明了本算法的有效性。  相似文献   

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