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运用特征子空间方法的关键在于信号子空间或噪声子空间的估计,实际上有些信号的统计特性随时间变化,于是要求得到参数的实时估计值,为此,需要随时根据新的阵列接收数据对信号或噪声子空间进行更新。本文首先分析了一种自适应子空间估计算法,即MALASE(MaximumLikelihoodAdaptiveSubspaceEstimation)算法。然后,把MALASE算法与传统的最小范数(Mini-Norm)高分辨算法相结合,并应用零点跟踪技术,提出了一种自适应Mini-Norm高分辨算法,可用于对时变的信号波达方向(DOA)进行跟踪估计。计算机仿真结果验证了该算法的有效性。 相似文献
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基于平稳小波变换及奇异值分解的湖底回波分类 总被引:6,自引:0,他引:6
提出一种水下目标回波的特征提取方法。该方法根据平稳小波变换的冗余性和奇异值的稳健性,将湖底回波信号的平稳小波变换系数矩阵的奇异值作为特征向量。它本质上是利用平稳小波变换将信号分解到多个子空间,再采用K-L变换实现对子信号的特征压缩。实测数据分析表明,本文方法与子带能量特征法相比: (1)在相同的样本集和类内距条件下,得到的类间距大于后者, (2)不论所选测试样本和训练样本是否属于同次湖试所得,分类正确识别率均高于后者, (3)随样本集的变动,其正确识别率抖动程度远小于后者。因此,该方法能得到更加稳健、有效的特征以及更好的分类效果。 相似文献
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基于Wigner-Ville分布的宽带回波瞬时多普勒估计方法 总被引:5,自引:0,他引:5
研究了基于 Wigner-Ville分布的宽带回波瞬时多普勒估计方法。利用时频分析特有的时、频特征分离的特点,通过信号Wigner-Ville分布的时频相关,进行回波信号瞬时多普勒的估计,并通过理论证明其等价与传统的多普勒估计方法;在此基础上,本文提出了一种基于互 Wigner-Ville分布峰值估计的瞬时多普勒估计方法。通过仿真研究,发现基于互 Wigner-Ville分布峰值估计的方法具有更低的估计信噪比门限,大大降低了运算量,有利于工程实时应用。 相似文献
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基于时频阵列模型的波达方向估计 总被引:4,自引:2,他引:2
提出一种非平稳信号的波达方向估计方法。该方法将时频分析引入阵列处理,通过参考阵元和两个对称子阵的互时频分布建立起一种时频域的阵列数据模型,用平均的时频阵列数据模型代替传统的阵列模型,采用子空间方法得到多个非平稳信号的波达方向估计。空间平均和时频分析的结合使得该方法具有很好的信号选择性和抗干扰噪声的性能,该方法还具有运算量小和处理非平稳信号的能力。 相似文献
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宽带波达方向估计的克拉美-罗界研究 总被引:1,自引:1,他引:0
推导了多源情况下宽带波达分析(DOA)估计的克拉美一罗界(CRB),给出了任意阵列情况下Fisher信息矩阵元素的直接计算公式。将CRB的表达式分成与信号和阵列相关的两部分,深入揭示了CRB的特点和影响DOA估计性能的因素。与信号相关的部分表明DOA估计性能除了与信噪比有关外,还与信号带宽和谱密度有关,当信号在高频部分分布更多的能量时可以获得更佳的估计性能。与阵列相关的部分表明DOA估计结果受阵列几何配置和信号入射方位的影响,不同的阵列会对DOA估计结果产生极大的影响。 CRB的这些特性提供了宽带阵列处理中信号选择和阵列结构设计的一些基本原则。计算机仿真结果验证了理论分析的正确性。 相似文献
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