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相干信号源DOA估计改进ESPRIT算法研究 总被引:7,自引:0,他引:7
在目标方位估计(DOA)的众多算法中,ESPRIT是一种运算速度快、精度高的常用算法,但它不能解相干信号。提出一种基于观测数据直接空间平滑的改进型ESPRIT算法,解决了常规ESPRIT算法不能解相干、对信噪比要求高等问题。该方法适用于所有信号(非相干和相干信号)的目标方位估计。 相似文献
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在低信噪比时,针对估计信源DOA实时性的问题,提出了一种新的适合于ESPRIT算法的多级维纳滤波器(MSWF)结构,找到了一种能判别信号子空间的方法。首先将多级维纳滤波器(MSWF)与ESPRIT算法相结合,采用多级维纳滤波器(MSWF)的前向递推,得到子空间,不需要通过特征值分解。低信噪比时,针对噪声子空间泄漏到信号子空间的现象,提出一种判别方法,找到了更精确的信号子空间,结合ESPRIT方法实现信号的DOA估计。由于该算法实现了真实的信号子空间的判断,因此,比传统基于MSWF算法具有更高地估计精度。特别是在低信噪比时,增强了算法的实用性,仿真结果证明了算法的有效性。 相似文献
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信号的信噪比较低时,旋转不变信号参数估计技术(Estimated Signal Parametersvia Rotational Invariance Technique,ESPRIT)算法的频率估计性能明显下降,针对这一问题,提出了一种基于ESPRIT的改进算法。该改进算法在基于ESPRIT的噪声抑制(Noise Suppressed based on ESPRIT,NS—ESPRIT)算法的基础上,利用DFT谱中的,个局部最大值点,缩小基于互相关矩阵迹模值曲线的ESPRIT算法中口的选择区域,在降低计算复杂度的同时,也有效地减弱了噪声对信号频率估计的影响。理论分析和仿真结果证明了该改进算法的可行性和有效性。 相似文献
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目标方位估计(DOA)的众多算法中,ESPRIT是一种运算速度快、精度高的常用算法,但它不能解相干信号.提出一种基于虚拟阵列平移方法的解相干信号的ESPRIT算法,解决了常规ESPRIT算法不能解相干的问题,和解相干的空间平滑算法相比,不损失直线阵列的孔径,使M元直线阵可估计相干信号源数目达到M个.该方法适用于所有信号(非相干和相干信号)的目标方位估计. 相似文献
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首先用矩量法精确分析了考虑互耦影响时天线阵元的电流分布,给出了计算电流的解析式,并仿真计算了单元直线阵的电流分布。然后以等效网络法为基础研究互耦影响存在时修正MUSIC算法的DOA估计性能,仿真实验表明在互耦影响存在时MUSIC算法失效,而修正MUSIC算法仍然具有良好的DOA估计性能。 相似文献
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MUSIC算法能对独立信号的波达方向(DOA)进行有效估计,但该算法对相干信号或强相关信号进行DOA估计时,算法性能会随着相关系数的增加而急剧恶化甚至失效.针对该问题,利用前后向空间平滑技术与修正MU—SIC算法进行去相关,研究了它们去相关的基本原理及优缺点;利用MUSIC算法通过实验仿真对相关信号的波达方向估计性能进行了研究,分析了信号间相关系数对前后向空间平滑算法与修正MUSIC算法的测向性能的影响,并验证了算法去相关的有效性. 相似文献