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提出了一种基于Krylov子空间的宽带信号DOA(Direction of Arrival)快速估计方法。该方法首先对方向矩阵进行Jacobi—Anger展开来构造“聚焦”矩阵,然后通过多级维纳滤波(MSWF:Multi-Stage Weiner Filter)算法求得聚焦后的阵列协方差矩阵的Krylov子空间,因为在满足一定的条件下,Krylov子空间等价于阵列的信号子空间,所以可以求得信号的DOA。采用Jacobi-Anger展开式构造聚焦矩阵不需要进行角度的预估计,通过MSWF算法求Krylov子空间不需对观测数据的协方差矩阵进行特征值或奇异值分解,从而使得该方法运算量比常用的宽带空间谱估计方法要小。计算机仿真试验证实了方法的有效性。 相似文献
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为在色高斯噪声背景下估计相干信源DOA,提出一种基于四阶累积量的相干信源DOA估计算法。对各个阵元接收数据与参考阵元接收数据的四阶累积量进行排列,构造Toeplitz矩阵,该矩阵的秩仅等于信号个数,而与信号间的相干性无关。通过特征值分解得到信号子空间和噪声子空间,从而实现相干信源DOA估计。仿真实验结果表明,在色高斯噪声背景下,此算法能有效地估计出相干信源的DOA,并且相对于空间平滑算法具有更好的估计性能。 相似文献
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为在色高斯噪声背景下估计相干信源 DOA,提出一种基于四阶累积量的相干信源 DOA 估计算法.对各个阵元接收数据与参考阵元接收数据的四阶累积量进行排列,构造Toeplitz矩阵,该矩阵的秩仅等于信号个数,而与信号间的相干性无关.通过特征值分解得到信号子空间和噪声子空间,从而实现相干信源 DOA 估计.仿真实验结果表明,在色高斯噪声背景下,此算法能有效地估计出相干信源的 DOA,并且相对于空间平滑算法具有更好的估计性能. 相似文献
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在强相关或相干信号源环境下,基于子空间分解的高分辨方法无法准确估计信号到达角,而许多传统的解相干方法,如空间平滑法等,会减少阵列的有效孔径,且只适用于具有移不变性的阵列结构。针对相干信源DOA估计问题,提出了一种基于投影矩阵搜索的DOA估计算法。首先根据阵列流型构造噪声子空间的投影矩阵,并将阵列接收信号投影到噪声子空间;然后通过遍历搜索所有可能的投影矩阵获得空间谱,进而得到相干源的DOA估计。该算法能有效进行相干信源DOA估计,与传统的相干源DOA估计方法相比,该算法不会减小阵列的有效孔径,且适用于任意阵列结构,并具有良好的估计精度和超分辨能力,但计算复杂度较高。通过仿真实验,验证了该算法的有效性,比较了该算法与传统算法的性能。 相似文献
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为了对辐射源目标进行精确定位,需要对来波信号进行二维到达角估计。将一维MUSIC算法推广到空间阵列可以对辐射源进行二维高精度测向,但由于其需要估计接收数据的协方差矩阵和进行特征分解,因而计算量较大。为了降低MUSIC算法特征分解的计算量,提出一种基于多级维纳滤波器的子空间分解算法,通过多级维纳滤波器的前向递推估计信号子空间和噪声子空间,获得噪声子空间后采用MUSIC算法实现波达方向的估计,该算法不需要估计协方差矩阵和特征分解。应用于空间阵列的二维DOA估计中进行计算机仿真和DSP实现,仿真结果表明该方法有效地降低了计算量、节省了计算时间,且达到了MUSIC算法的估计性能。 相似文献
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针对低信噪比条件下多通道信号特征参数估计问题,提出了两种基于张量子空间的信号参数估计算法,分别是基于矩阵堆叠的张量分解算法和基于张量矩阵因子的联合算法。通过研究参数化信号模型、信号子空间旋转不变性和张量范德蒙分解原理,分析了多通道数据的三维张量数据模型的构建;矩阵堆叠的张量分解算法验证了张量高阶奇异值分解是矩阵奇异值分解的推广,矩阵因子联合算法进一步提高了低信噪比条件下的信号参数估计精度。仿真以信号频率和初相位的估计精度为衡量指标,验证了低信噪比的条件下,张量子空间信号参数估计算法要优于传统的矩阵子空间信号参数估计算法。
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为减少雷达正交投影自适应波束形成算法中采样协方差矩阵特征分解的运算量,提出了一种改进的正交投影自适应波束形成算法。改进算法利用总体最小二乘法得到噪声子空间。推导了算法的公式,并给出了计算步骤。该算法的计算量小于正交投影算法而性能相当。理论分析和计算机仿真结果表明此算法有效。 相似文献
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提出了一种基于时频子空间的到达角 (DOA)估计新方法。传统的子空间测向方法由于本身固有的原因 ,存在三个缺陷 :无法分辨到达角相近甚至重合的信号 ;信号个数必须小于阵元个数 ;对多个不同中心频率的窄带信号测角时 ,必须进行频域搜索。把时频分析用于阵列信号处理 ,利用信号的时频脊点构造空域时频分布矩阵 (STFD) ,以代替传统的阵列相关矩阵 ,同时可以确定信号的导向矢量。通过对STFD矩阵进行特征分解来估计出信号子空间和噪声子空间 ,从而估计出信号的到达角。克服了传统子空间测向方法的缺陷 ,提高了测向能力。最后对非平稳信号进行了仿真 ,证实了时频子空间测向的优越性。 相似文献
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针对微惯性测量单元信号进行小波多分辨率分析后在各尺度空间呈现的不同特性,提出了一种分解层数和阈值门限自适应选取的滤波去噪方法,同时采用具有紧支集特性的Daubechies正交小波基和改进的阈值函数,自适应选取分解层数并逐层进行阈值自适应滤波,然后经小波逆变换重构原始信号,最后应用实际的M IMU信号进行滤波仿真。实验结果表明该方法能有效消除M IMU信号随机误差,大幅改善其零偏稳定性和信噪比,且算法简练通用性强,有很强的实用性。 相似文献
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提出一种基于空时扩展虚拟传感器阵列的未知噪声环境下方位、俯仰、多普勒频移和相对时延四维参数联合估计新算法。未知噪声背景下的UN-MUSIC、UN-CLE等算法不易于完成多参数联合估计任务,而UN-ESPRIT算法又需要信号具有空、时域子空间旋转不变特性,对阵列结构要求严格。文中通过对原始数据的时延补偿等处理,利用虚拟数据阵的时移旋转不变特性,经由构建空时扩展波达方向矩阵同时获得诸参数的联合估计。虚拟传感器阵列的理论孔径为物理阵列的数倍,具有在低信噪比、未知分布噪声环境下更强的适应能力;且算法对于物理阵列阵元分布无特殊要求,具有很好的理论和实用价值。理论分析以及计算机仿真都证明了算法的有效性。 相似文献
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针对自由漂浮空间机器人抓捕目标后的动力学参数辨识问题,提出一种参数辨识的持续激励轨迹设计方法。首先,基于动量守恒原理建立了自由漂浮空间机器人的动力学参数辨识模型;然后,采用有限傅里叶级数对空间机器人的机械臂关节运动轨迹进行参数化表示,并以参数辨识回归矩阵条件数最小化为指标,通过求解一个包含多约束的非线性优化问题得到傅里叶级数的待定系数;最后,采用基于QR分解的递推最小二乘估计方法实现对采样数据的序贯处理,并求解出待辨识参数。仿真结果表明,提出的激励轨迹设计方法可以显著提高空间机器人参数辨识的收敛速度和准确性。 相似文献
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