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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 15 毫秒
1.
针对基站(BS)或第三方设备对移动终端快速定位的需求,为了提高最小均方误差(LMS)方法的收敛速度并降低稳态误差,提出了一种新的对数-sigmod可变步长LMS方法(LG-SVSLMS),并将该方法应用于正交频分复用多址(OFDMA)信号的波达方向(DOA)估计.基于LG-SVSLMS,构建了面向OFDMA信号的非盲DOA估计系统.LG-SVSLMS采用了结合sigmoid函数和对数函数的多参数步长更新函数,该方法控制了LMS初始和稳态阶段步长调整的幅度,从而同时实现了高的收敛速度和低的稳态误差.最后,通过仿真验证所提LG-SVSLMS的性能.仿真结果表明,在多源干扰信号和多径衰落信号与目标信号非同步到达第三方设备的场景下,基于LG-SVSLMS的非盲DOA估计系统能够准确估计目标信号的DOA,且估计误差在±3°之内.这种采用LG-SVSLMS的面向OFDMA信号的非盲DOA估计系统对基于自适应天线阵列的移动终端快速定位技术具有重要意义.  相似文献   

2.
针对DS—CDMA系统,提出一种基于三个相互垂直阵列结构的二维DOA估计算法,结合CDMA系统的特性,利用其中一个阵列与另外两个阵列组合分别估计一维DOA,该算法结构简单,分辨率高,弥补了传统MU—SIC的不足,能改善DOA的估计性能,仿真结果表明了此算法的可行性和有效性。  相似文献   

3.
对于水下目标的波达方向估计(DOA)问题,提出一种基于压缩感知的估计方法。压缩感知(CS)是近年来出现的一种新的数据获取方法,能以低于Nyquist的采样率对稀疏数据或可压缩数据进行采样并以高概率对采样数据恢复重构。以水下目标的方位信号为估计对象,采用CS的正交匹配跟踪(OMP)技术估计稀疏信号中能量较强的位置,从而实现对目标的定向。为了验证基于CS技术的DOA估计方法的性能,将其与传统的MUSIC算法进行了对比,仿真验证的结果表明,新方法在估计角分辨率和有效性方面均优于MUSIC算法。  相似文献   

4.
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   

5.
针对声纳水听器阵列比较突出的相位误差,研究了一种基于遗传算法的阵列校正方法。该方法利用无相位误差时阵列协方差矩阵具有Toeplitz结构的特性构造代价函数,并以此作为遗传算法中进化个体的适应度函数,由算法搜索的最优个体得到阵元相位误差的估值。计算机仿真结果表明,该方法可以明显地减小阵列相位误差对MUSIC算法DOA估计结果的影响。  相似文献   

6.
《考试周刊》2015,(99):119-120
对频率估计、DOA估计及频率-DOA联合(级联)估计技术进行了概括性介绍,旨在为感兴趣的学者提供借鉴。  相似文献   

7.
针对2D-MUSIC算法估计跳频信号2D-DOA时需要二维谱峰联合搜索和配对导致算法计算量过大问题,提出了一种基于求导降维MUSIC的均匀面阵跳频信号2D-DOA快速估计算法。首先根据阵列接收的跳频信号建立信号模型和空时频矩阵;然后将二维DOA估计问题转化为两级一维DOA估计问题,利用目标函数直接求导法估计出入射波与坐标轴的夹角;最后根据波达方向与所求夹角的关系得到跳频信号2D-DOA参数。理论分析与仿真结果表明,该算法在大大降低2DMUSIC算法计算量的前提下,提高了2D-DOA估计成功率和精度。  相似文献   

8.
欠定稀疏盲分离算法主要是采用"两步法":第一步用混叠信号估计混叠矩阵;第二步根据估计的混叠矩阵求解源信号.在两步法中,C-均值聚类算法和模糊C-均值聚类算法常用来估计混叠矩阵,这两种聚类的研究理论都较成熟,故它们得到很大的应用.该文在欠定稀疏盲分离中,比较了这两种算法.试验结果表明,模糊C-均值聚类算法比C-均值聚类算法估计混叠矩阵更加精确,恢复源信号精度更高,但算法复杂,分离的时间长.  相似文献   

9.
稀疏长时延水声信道的压缩感知估计(英文)   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出一种基于压缩感知框架下的长时延水声信道估计算法.用传统的自适应算法如最小二乘(LS)算法处理典型的长时延水声信道的估计问题时,会导致其收敛速率下降,即跟踪能力有限,而使用时延多普勒函数则加大了计算量和复杂度.通过训练序列构建一个Toeplitz矩阵作为测量矩阵,将长时延信道估计问题转为压缩感知问题,并利用信道的稀疏结构特性进行稀疏估计.与传统的l1范数或基于指数形式的近似l0范数稀疏恢复策略不同,所提出的是一种新的似l0范数稀算法(简称AL0),该算法通过融合最陡梯度和迭代投影寻优进行求解.仿真与海试数据结果验证了所提算法的优越性.  相似文献   

10.
如果 G(x)可以整除 F(x),即 F(x)/G(x) 是多项式。因为 x~((m 1)n)-1的所有因式是互不相同的,由此推知 x~(m 1)-1和 x~n-1除了有公因式 x-1之外不可能有其它的公因式。这样,m 1和 n 必须互质。  相似文献   

11.
我们知道任意一个有理数都可以用p/q(p、q互质)这样的分数形式表示,而2~(1/2)则不能,因为2~(1/2)不是有理数.但2~(1/2)能用另一种形式的分数——连分数来表示.  相似文献   

12.
致力于数值求解二维带δ函数奇异源的热方程.由于热源具有奇异性,如果能有一个网格点落在热源位置,就能实时跟踪热源的运动变化,为了达到这一目的,我们采用了区域分解.它还可以并行计算,提高计算效率.移动网格方法在网格点总数保持不变的前提下,通过调整网格点的位置使它集中于解变化较大的区域,从而获得比使用均匀网格时更高的精度.提...  相似文献   

13.
针对传统信用评价方法分类精度较低、数据集属性变量间存在相关性等问题,提出基于主成分分析的稀疏贝叶斯学习(PCA-SBL)算法。首先对数据集特征变量进行主成分分析,使降维后的变量无相关性|其次,对主成分分析后的数据进行稀疏贝叶斯分类|最后将 PCA-SBL 分类方法分类精度与传统分类方法精度进行比较。分析发现,在 German Credit Data 和 Australian Credit Data 上,与传统 KNN、朴素贝叶斯、SVM、随机森林、决策树相比,改进的 SBL 算法分类精度平均提高了 5.26%、4.65%、2.11%、2.125%、4.66%,与稀疏贝叶斯学习算法(SBL)相比,平均提高 0.965%,从而证明 PCA-SBL 算法具有更高的分类效果。  相似文献   

14.
针对主要用户(PUs)的动态行为会影响次要用户(SUs)以及次级用户阻塞丢包(Secondary User Blocking Loss,SBL)问题,探讨了造成SBL的两个主要因素,考虑CRSN的动态性,提出了新的拥塞控制算法.为了验证本机制的有效性,在NS2模拟器中实现了本研究的算法,并与一些著名的传输控制协议TFRC-CR,OHTP和TCP Reno做比较.  相似文献   

15.
提出了基于三维柏林噪声与位移贴图的真实感水面生成算法.三维柏林噪声图像可以看作是一系列连续的二维噪声图像,使用位移映射将这一系列的噪声图像作用到水面网格上,作为水面网格点的高度值的激励源.最终模拟了一个连续动态变化的水面环境.  相似文献   

16.
设计了信道估计算法实验的一个拓展内容——预估稀疏度的压缩感知超宽带信道估计算法研究与仿真实验,提出一种预估稀疏度的压缩感知超宽带信道估计算法。该算法引入稀疏度预估计,在自适应匹配之前快速估计出信号的稀疏度,避免自适应匹配时步长选择不合理对信道估计结果产生影响。在稀疏度预估计和匹配追踪两个阶段挑选原子时使用广义Dice系数准则来进行每一阶段的最优原子选择工作,并在匹配最优原子阶段引入正则化对已选原子进行二次筛选。  相似文献   

17.
猜想1的证明     
猜想1等价于猜想1’.猜想1’M是合数,M=U~2 V~2(U、V为一奇一偶,U、V互质),证明或否定M的每个因数均能用u~2 v~2(u、v为一奇一偶,u、v互质)表示.  相似文献   

18.
一组互相平行的点阵面在三个坐标轴上截距的倒数比总可化为互质的整数比,所以使用这三个互质的整数作为该点阵面的符号。对于取向较为简单,在三个坐标轴上的截距容易看出的点阵面,其符号比较容易确定,如图1中的点阵面,符号为(100),图2中的点阵面,符号为(110)。  相似文献   

19.
阐述了基于广义互相关(GCC)的互功率谱相位(CPSP)时延估计算法的基本原理,指出它在处理麦克风阵列接收信号时,使用整个频带估计时延存在的不足.提出了二值子带加权互功率谱相位时延估计算法(BSBW-CPSP).首先,在时域对所有通道的接收信号进行子带分解;之后,根据目标信号非活动时,各个子带的能量大小,给每个子带赋予一个二值权重;接着,在所有权重为1的子带分别利用CPSP算法估计时延;最后,求它们的平均值作为最终的时延估计值,并把它应用于声源定位.实验结果表明,与CPSP算法相比,BSBW-CPSP时延估计算法具有更高的精度,算法是有效可行的.  相似文献   

20.
为了提高稀疏信号贪婪算法的重构性能,提出了一种改进的贪婪重构算法,即稀疏度估计变步长匹配追踪算法.与现有的贪婪算法相比,该算法用约束等距常数和变步长分别来进行稀疏度估计和减少重构所需的时间.通过稀疏度估计,在重构的开始阶段得到估计的稀疏度和支撑集作为初始值,为信号重构提供了初始的稀疏信息.然后,根据初始值计算相关值以及残差,通过回溯思想和可变步长更新上一次迭代得到的支撑集.最后,当满足算法终止条件时,得到正确的信号支撑集,从而准确地重构出原始信号.仿真结果证明,针对稀疏信号重构,所提出的算法提高了重构性能,所需要的运算时间较之前的算法大幅减少.  相似文献   

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