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相似文献
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1.
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   

2.
针对卫星干扰源定位系统中时延估计的问题,在研究经典的广义互相关和二次相关时延估计算法的基础上,为避免不同加权系数的选取对广义互相关时延估计精度影响差异很大这一缺点,提出了一种基于LMS自适应滤波和希尔伯特差值的二次相关时延估计算法,该算法利用自适应滤波器对信号和噪声的先验知识需求较少、具有自动调节自身参数的能力,首先对信号进行前端滤波处理,再将处理后的信号进行二次相关,最后利用希尔伯特差值法对相关峰值进行锐化,以获得较为精确的时延估计结果。  相似文献   

3.
多径效应是影响通信、导航系统性能的关键因素,不仅影响信号传播的功率衰落,还会引起信号时延、频移、极化等参数的变化,导致通信、导航系统性能下降。针对多径效应,本文提出基于虚拟源树、环境分区处理、背向检测等加速技术的反向射线追踪算法进行快速三维路径追踪,准确预测多径信号的损耗、时延分布。在此基础上,以城市场景为例进行算法仿真,并对任意尖劈绕射算法进行了深入研究。最后以信号在简易街道传播为例,对比分别利用基于本文提出的算法原理的MATLAB程序和利用Wireless Insite仿真得到的反射路径与功率分布,验证了算法的有效性。  相似文献   

4.
多径效应是影响通信、导航系统性能的关键因素,其不仅影响信号传播的功率衰落,还会引起信号时延、频移、极化等参数的变化,导致通信、导航系统性能下降。针对多径效应,提出基于虚拟源树、环境分区处理、背向检测等加速技术的反向射线追踪算法进行快速三维路径追踪,准确预测多径信号的损耗、时延分布。在此基础上,以城市场景为例进行算法仿真,并对任意尖劈绕射算法进行深入研究。以信号在简易街道传播为例,对比分别利用所提算法原理的MATLAB程序和利用Wireless Insite仿真得到的反射路径与功率分布,验证了算法的有效性。  相似文献   

5.
功率时延剖面(PDP)可完全刻画无线信道的时间散射特性,同时也是栅格正交频分复用系统(LOFDM)自适应策略的重要信道参考。实际中,由于功率时延剖面的准确估计十分困难,常用时延扩展来描述信道功率时延剖面。文章利用Parseval’s定理和DFT-BEM信道模型实现了双散射信道下时延扩展的有效估计;同时运用抛物线拟合法进一步提高估值算法抗干扰性能。理论分析与计算机仿真表明:提出估计算法具有良好的均方误差性能。  相似文献   

6.
现有的双基地MIMO雷达目标角度和多普勒频率估计算法都要求已知目标的时延,然而实际中时延往往未知。对此该文提出了一种双基地MIMO雷达多目标的时延估计方法,可在角度和多普勒频率估计之前对目标的时延做出估计,从而为现有的角度和多普勒频率估计算法提供前提条件。方法将接收信号按周期切段,对各段信号进行滤波获得输出矩阵,时延的估计可通过对各矩阵F范数之和进行峰值搜索而获得。理论上论证了方法的可行性,并通过仿真实验进行了验证。  相似文献   

7.
针对常用宽带LFM信号DOA估计算法采样数据量大、运算量大的特点,提出了一种基于时延的宽带LFM信号DOA估计算法。先把阵元接收到的信号变换到频域,而后用极值频率点进行时延估计,并对各极值频率点的时延估计值进行加权平均,进而估计出宽带LFM信号的来波方位。仿真验证了该算法的合理性和有效性。  相似文献   

8.
由于2个测量站的通道幅相不一致而导致送给时延估计器的两路信号的频率有差异,继而影响时延估计和系统定位精度。首先理论推导了频率差异是如何影响广义相关时延估计的,接着应用频域相关函数对频率差异做准确估计和补偿,最后给出了频差补偿后的时延估计方法。以4种常用通信信号为例,仿真验证了不同信噪比下所提出方法的正确性和有效性。  相似文献   

9.
基于信号循环平稳特性的时延估计算法具有较强的抗干扰和抗噪声能力,但循环频率误差时性能下降严重。针对这一问题,首先分析了循环频率误差对循环时延估计算法中,循环互相关函数相关法估计性能的影响,进而提出了一种对循环频率误差稳健的改进循环时延估计算法。改进算法通过两次搜索确定循环频率的真实值。仿真实验结果表明,改进算法可以有效地校正循环频率误差,最终使时延估计误差与无循环频率误差时基本相同。  相似文献   

10.
结合目前跳频信号带宽越来越宽、跳频点越来越多的特点,提出了一种基于相关系数谱的宽带跳频信号时延估计方法,实验表明该方法能够有效实现宽带跳频信号的时延估计,估计精度不受限于采样间隔.并且该算法具有较好的实时性和数据扩展性,易于工程实现.  相似文献   

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