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作为一种经典的DOA估计方法,MUSIC算法是Schmidt博士提出的一种高分辨率算法。它在所估计的信号为互不相干的窄带远场信号的前提下,能以较高的计算效率实现对信号的DOA渐进无偏估计,讨论了MUSIC算法的原理和具体实现,并在matlab下对其性能作了仿真。其仿真结果表明改进的算法可以对信号的方向更准确地估计。 相似文献
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自适应调零天线被广泛应用在卫星通信和舰载雷达通信等领域,对调零天线的DOA均衡处理是保证在高信噪比下实现波达方向估计和信道均衡的关键技术。传统方法采用功率谱估计算法实现对调零跳线的DOA均衡处理,算法在强干扰环境下均衡效果不好。提出一种基于空间谱瞬时值聚类的调零天线DOA均衡算法。首先进行调零天线中的自适应滤波处理和信号模型构建,基于自适应滤波算法估计误差自动调整滤波器参数,计算接收信号的协方差矩阵,接收信号同参考信号的互相关矢量分别满足系统Wiener解。进行调零天线期望信号的空间谱瞬时值信息特征提取和聚类算法设计,实现调零天线的自适应滤波的DOA均衡算法改进设计。仿真结果表明,该算法具有较好的码间抗干扰性能,收敛速度和精度上相比传统算法有了较大提升,提高了调零天线的波达信号识别能力,DOA均衡处理性能提高,展示了较好的应用价值。 相似文献
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论述了一种适用于自适应天线系统的波束成形算法,针对于传统的DOA估计算法分辨率较低,计算复杂的缺点。多维的MUSIC算法更适用于AAS中,不论是在波束成形还是到达角估计中都有着良好的计算性能。 相似文献
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分析了基于二阶统计的CSPRIT算法在空间相关高斯噪声环境中存在的问题，提出将四阶累积量与CSPRIT算法相结合，处理一维二元相移键控信号（BPSK）和多元幅移键控信号（MASK），实现信号到达角（DOA）的估计和波束形成器的构造。与基于二阶统计的CSPRIT算法相比，基于四阶累积量的改进算法能够有效抑制空间相关的高斯噪声，提高信号估计精度。计算机仿真验证了该算法的有效性。 相似文献
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危险品运输车流在动态移位中产生动态差分毗邻干扰,卫星定位信号对车流进行监控过程中受到车流位置数据动态差分更新影响较大,对车流的方位估计较为困难。传统方法采用MUSIC参数估计方法估计车流参数,导致车流快拍数动态变化时对车流方位和速度估计不准。为解决这一问题,提出一种基于均匀矩形阵列危险品运输车流建模方法,采用改进的MUSIC算法实现对车流的方位-速度联合估计,达到车流监控的目的。仿真实验表明,采用改进的方位估计算法监控危险物品运输车流,速度和方位参数估计精度提高明显,能为车流监控系统提供准确的数据参考。 相似文献
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《科技通报》2015,(12)
在网络持续波动攻击中出现一种小扰动信号,由于该类攻击信号的振幅不大,常规的检测算法难以有效定位检测,无法保证网络安全。提出一种基于小扰动多普勒扩散参量估计的网络波动入侵源定位检测算法。首先进行网络攻击模型构建,分析网络攻击信号的小扰动振幅特性,由于高阶累积量对噪声有盲分离作用,利用高阶累积量切片对小扰动入侵信号的能量聚集和噪声抑制特性,引入高阶累积量后置处理算子,进行小扰动入侵源定位聚焦,采用DOA参量估计算法进行网络攻击信号的多普勒扩散参量估计,实现对小扰动入侵源定位和检测。仿真结果表明,采用该算法能有效实现了对网络波动攻击的小扰动入侵信号的准确定位和检测,分离出振幅较小入侵信号,检测准确率较传统方法高。 相似文献
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针对声矢量DOA估计问题,根据声矢量阵的特点,结合MVDR算法的思想,本文提出了一种声矢量阵DOA估计新算法。该算法将声矢量阵振速通道的数据协方差矩阵相加得到新的协方差矩阵,然后结合声矢量阵声压通道的数据协方差矩阵,通过类似于V-MVDR算法的角度扫描过程实现目标的DOA估计,该算法无需已知信源数目且不需要特征值分解运算,具有良好的DOA方位估计和分辨性能,计算机仿真结果验证了本文算法的有效性。 相似文献
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在多径通信环境下,常涉及到估计路径的入射角度(DOA)和相对时延(TDOA)问题。因此,提出通过估计信道响应实现信道参数估计的方法,并最终给出一种无须搜索的闭式解。该算法首先根据最小二乘法估计信道冲击响应,再对估计的信道进行傅里叶变换,将时延流型矩阵映射为一个具有Vandermonde结构的矩阵,使得信道具有双重的Vandermonde结构。最后,基于信道模型的平移不变特性,使用类ESPRIT算法求解广义特征值,直接计算出可以自动配对的入射角度和时延。仿真结果证明该算法在DOA或TDOA相距非常近时也能够得到较好的估计性能。 相似文献
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为进一步降低噪声对采集语音的干扰,提出了一种新的谱减改进方法。采用阈值法对非平稳背景噪声信号进行估计,计算出先验信噪比,得到还原的纯净语音信号。用MATLAB实现了整个算法的仿真,并与传统谱减法结果相比较,仿真结果表明,该算法对非平稳噪声追踪性较好,在抑制背景噪声,减少音乐噪声前提下,提高了语音的可懂度,其计算复杂度也可以接受。 相似文献
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多目标无限方差网络攻击作为一种新的病毒攻击方式,对网络安全造成严重威胁,通过对多目标攻击源的时频盲源分离,准确检测和发掘攻击信号源和特征,提高检测性能。传统方法中对攻击源的分离算法采用随机场谱峰搜索算法,存在计算量大的问题。提出一种基于近场源DOA估计的多目标无限方差网络攻击下时频盲源分离算法。为了提高多目标无限方差网络攻击近场源的识别概率,对提取得到的波束域约束指向性特征输出结果进行频分复用分解,通过时频特征提取,得到相关的攻击信号源参数,在多目标无限方差网络攻击近场源模型中,设计匹配滤波器,把近场源的参数估计问题变成了一个三维参数联合DOA估计问题,实现对网络攻击源时频盲源分离。仿真结果表明,具有较好的网络攻击时频盲分离性能,对攻击源估计的均方根误差较传统算法明显减小,实现了对攻击信源的准确识别和检测。 相似文献
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提出一种基于Hough变换的单谱特征分析的异质网通信信道脉冲响应频率估计算法。采用正交频率复用OFDM训练起始帧,加入多径分量的相位偏移进行相位偏转修正,构建了信道模型与脉冲响应信号模型。频率估计中采用Hough变换把信号空间中的直线的检测问题转换为参数空间中对点的检测问题,计算多普勒单谱脉冲响应信号的约束经验模态值,实现Hough变换单谱脉冲信号检测和脉冲响应频率估计算法改进。仿真实验表明,该算法能准确估计出异质网间通信脉冲响应信号的频率值,精度较传统方法高,在最小的迭代步数下实现算法收敛,误码率为0,性能较优。 相似文献
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对电磁脉冲信号相位特征的准确挖掘和参量估计可以有效准确地确定信号源的方位,实现对识别目标的准确定位。传统的相位特征挖掘算法采用贝叶斯估计算法,算法在受到脉冲干扰时估计性能不好。提出一种基于机器学习的电磁脉冲信号相位特征挖掘算法,实现对相位估计精度的改进提高。首先构建电磁脉冲信号的模型,得到相位特征挖掘模型原始模型,求解相位模糊数搜索结合解得到两个阵列输出数据的相位差。计算电磁脉冲信号参数相位补偿项,采用机器学习算法进行电磁脉冲信号相位特征挖掘,构建调频信号作为估计目标方位角的载波信号,采用最小二乘拟合求斜率最终实现相位特征等相关信息的挖掘。仿真实验表明,该算法能准确估计出电磁脉冲信号辐射源的相位等参数信息,相位特征挖掘性能较好,展示了优越的数据挖掘和目标检测定位性能。 相似文献
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本文对MUSIC算法对于阵列误差的敏感度进行了分析,推导出敏感度公式,并对均匀线阵对干相位误差和增益误差的敏感度进行了仿真计算,最后对结果进行了分析.仿真结果表明,MUSIC算法的敏感度随入射信号的夹角和阵元的间距增大而降低,但是对于相位误差的敏感度独立于信号的夹角.然而,当入射信号的夹角接近或大干阵列的波束宽度时,上述规律将失效. 相似文献
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针对窄CW脉冲经水声信道畸变后频率估计的特点,利用二阶自适应陷波器构成频率估计器,分别采用基本LMS算法和几种变步长LMS算法优化估计器的参数。通过仿真和进行性能分析,给出一种精度高、运算量小、易于实现的实用算法,克服了传统和现代方法对噪声中的正弦信号频率估计上的缺陷。 相似文献