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针对二次相关时延估计算法在低信噪比下存在正确率低、稳定性差等不足,提出一种将小波阈值去噪和二次相关信息积累运用于二次相关算法的静电放电信号时延估计算法。通过仿真与分析表明:新算法可在更低信噪比下正确估计出时延值,具有更高的正确率和稳定性,此外可通过增加积累次数有效提高时延估计的正确率和稳定性。 相似文献
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多重信号分类(Music)直接定位算法需要先估计目标个数,然后根据目标个数估计确定其噪声子空间,进而得到空间谱函数。在低信噪比情况下,目标个数估计的错误往往会导致直接定位算法的失效。针对上述问题,提出了一种基于m-Capon的多阵列目标直接定位算法。该算法综合了Capon算法无需目标个数估计和Music算法定位性能较高的优点,在不进行目标个数估计的情况下,利用近似估计的方法得到逼近于Music算法的空间谱函数,解决了Capon算法在低信噪比下性能不足的问题。仿真结果表明,在无需估计目标个数的条件下,所提算法的性能与Music算法的性能大致相同,且逼近于克拉美罗下界。 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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信号源数估计是智能天线技术的一个基本问题,经典的信号源数估计算法有:基于信息论"AIC"算法"MDL"算法、假设检验、平滑秩序列法以及盖氏圆算法等,这些算法在低信噪比、小采样、色噪声以及实际信源数近阵列阵元数时,会产生较大的误差。在Kullback准则基础上提出了一种基于虚拟阵列的改进算法,该算法通过对阵列接收的数据进行预处理,虚拟地增加阵元数,按照修正的规则,求取信源数。经仿真验证,该算法克服了经典算法在低信噪比、小采样、色噪声以及实际信源数接近阵列阵元数时,准确估计信源数的难题。 相似文献
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基于四阶累积量的约束自适应时延估计(FOC-ETDE)算法具有良好的时延估计性能,但它需要良好的时延估计初值。为了克服此缺点,引入遗传算法进行时延估计的寻优,无需时延的先验信息,在低信噪比的情况下可以准确地直接估计非整数倍采样间隔的时延。计算机仿真试验验证了新算法的有效性。 相似文献
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投影子空间正交性测试法(TOPS)是利用宽带信号多个频点的噪声子空间与信号子空间的正交性实现到达角(DOA)估计。在中等信噪比时该方法估计性能较好,而在其他信噪比条件下空间谱易存在多个"伪峰",算法性能依赖于参考频点的选择。针对该问题,提出了一种新的TOPS算法,该方法通过最大化各频率点信号子空间与噪声子空间特征值区分度选择参考频点,同时利用信号子空间投影代替其零空间投影,避免信号子空间估计误差导致空间谱中产生伪峰,最后利用子空间的正交性实现宽带DOA估计。仿真结果表明,相比于传统的TOPS算法,该方法在一定信噪比条件下,避免了伪峰的出现,提高了TOPS算法的估计精度和分辨率。 相似文献