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相似文献
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1.
线形阵列栅瓣的抑制   总被引:1,自引:0,他引:1  
潘敏 《大众科技》2009,(12):32-33,22
由于稀疏天线阵列所具有的特性,使其正得到日益广泛地应用,但是稀疏阵方向图却具有栅瓣。文章针对如何通过适当地选取稀疏天线阵列的阵元位置来最大限度地抑制阵列的栅瓣这一综合问题展开研究。采用的分析方法为设计一种由不同周期的发射稀疏阵列和接收稀疏阵列组成的稀疏非周期阵列。仿真结果表明,这种方法可有效地消除阵列栅瓣或使其低于期望值。  相似文献   

2.
对传统的波束域波束形成进行改进,提出一种改进的阵元域波束形成算法检测网络纠缠入侵信号。把传统的波束域旋转矢量的变换到阵元域中改善阵元域自适应算法的性能,利用纠缠入侵信号的特征值大于噪声的特征值这一性能,采用空间协方差矩阵逆的高阶次幂来逼近信号子空间,将求得权矢量投影于改进的阵元域的特征信号子空间。将求得权矢量投影于改进的阵元域的特征信号子空间,实现对网络纠缠入侵信号的检测。仿真实验表明,提出的改进的阵元域波束形成信号检测算法具有较好的自适应检测性能,计算量和信号检测稳健性有明显改善,在网络入侵检测中具有较好的工程实用价值。  相似文献   

3.
<正>宽带数字阵列侦察系统利用采样后的数字信号进行信号合成,具备较高的幅度和相位控制精度,可瞬时形成多个宽带数字波束,兼备宽空域覆盖和高天线增益的特点,解决了传统侦察设备中宽空域覆盖与高天线增益相互矛盾的问题。这些特点使其广泛应用于电子侦察、频谱管控等领域。数字波束形成(Digital Beam Forming,DBF)算法是宽带数字阵列侦察系统的核心技术之一。复杂的电磁环境要求其形成的波束具有高主瓣增益、窄波束、低旁瓣增益等特点。然而,目前已有的旁瓣控制DBF算法,  相似文献   

4.
分析了信号子空间方法可以提高信噪比的原因,讨论了信号子空间方法在语音增强中的应用及信号子空间分解的常用方法.同时,将将单个麦克风信号子空间语音增强方法推广到多个麦克风的情况,并结合了波束形成算法.实验结果表明,基于信号子空间的麦克风阵语音增强算法消噪后语音的波形失真很小,信噪比提高多.  相似文献   

5.
针对阵列信号中部分自适应信号处理问题,提出了一种新的基于平滑阵列的降维方法. 该方法将全阵列平滑处理,通过分割成相互重叠的子阵达到降维的目的. 该波束形成器使用了两级加权的结构. 根据方向图相乘原理,天线方向图是两级加权矢量独立产生的方向图的乘积,此波束形成器可以等效为一种空域滤波器的级联形式. 通过大量的计算机仿真验证了此方法的有效性和优越性.  相似文献   

6.
提出了一种基于真实时间延迟技术的相控阵宽带抗干扰方法,在阵列的边缘增加接负载的单元,减少阵列边缘的截断效应,使用阵中的单元方向图替代普通方法的点源进行低副瓣设计,减少设计的波束形状与实际阵列波束的误差。最后使用真实时间延迟器件替代普通相控阵的移相器进行波束扫描控制,提高相控阵的宽带抗干扰能力。使用该方法设计了一个9~11GHz的1×32直线阵,仿真得到阵列具有-30 dB的副瓣电平,在扫描到40°时,整个频段时的波束指向一致。  相似文献   

7.
樊伟  曾庆宁 《大众科技》2008,(12):38-40
文章介绍了一种常见的固定波束形成技术——Ds波束形成器,针对语音信号特点,结合多通道自适应滤波技术,利用归一化最小均方(NLMS)自适应算法,构造一个麦克风阵列宽带语音信号自适应降噪模型。通过采集真实环境下含噪语音,经过软件仿真验证了算法。试验表明,新模型的算法实现只在时域中进行,计算复杂度小,自适应部分收敛速度快,消噪效果显著。  相似文献   

8.
通过对智能无人驾驶汽车的发动机故障检测方法的改进提高对发动机故障的诊断能力。传统方法中对智能无人驾驶汽车发动机故障诊断方法采用机械振动系统信号分析方法,对于智能无人驾驶汽车发动机低噪声、低振动工作条件下故障检测效果不好。提出一种基于多阵元超声换能波束指向性分析的智能无人驾驶汽车的发动机故障检测方法。进行发动机故障检测信号模型构建,提取多阵元超声换能波束指向性特征,计算无人驾驶汽车发动机故障特征的最优分类平面,将故障信号模拟为一个调幅信号,得到多阵元超声换能波束指向性特征的约束函数,实现故障检测。最后在提取故障特征的基础上进行专家系统识别和故障分类诊断,实现诊断决策。仿真结果表明,该方法能准确实现对发动机故障的诊断和判别,检测性能提高明显,展示了较好的应用价值。  相似文献   

9.
田国强  李根起 《科技风》2011,(13):177-178
介绍了一种基于维纳滤波器的波束形成技术,并给出了滤波器参数的算法及实际设计的步骤,其算法简单、设计较为容易,在实际的宽带波束形成设计中有一定的实用价值。  相似文献   

10.
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   

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