排序方式： 共有2条查询结果，搜索用时 31 毫秒
1
1.
首先将信号源的距离和到达角信息进行分离,构造出一个新的方向矩阵;利用此新的方向矩阵构造一个二阶协方差矩阵,并通过仅仅一维搜索获得了所有信号源的到达角.然后基于已得到的到达角信息,结合多重信号分类(MUSIC)算法,通过一维搜索将具有相同到达角的近场源和远场源进行了分离.最后,基于已获得的近场源的到达角信息,估计出了所有近场源的距离参数.此算法不需要构造高阶累计量、二维搜索和参数配对;所有的实现过程仅需一维搜索,计算量小,实现简便.数值实验证明了所提出算法的有效性. 相似文献
2.
提出了一种高精度的近场和远场混合信号源定位算法．此算法利用混合源阵列流形的对称性特点,从阵列流形里分离出到达角（directionofarrival,DOA）信息,并实现对所有近场与远场信号源DOA的估计．基于得到的DOA估计值,根据近场与远场源距离参数位于不同区间的特点实现对近场及远场源的分类,以及对近场源距离参数的估计．此算法由于充分利用了数据协方差矩阵的信息,并且基于多项式根值方法形成了一个统一的DOA估计器,所以获得了一个高精度的DOA估计性能,且进一步提高了近场源range参数的估计精度．此外,此算法不需要构造高阶累积量,不需要进行二维搜索,不需要进行参数配对;所有的实现过程仅需一维搜索,计算量小,实现简便．数值及与现有算法的对比实验验证了所提出算法的有效性及优越性． 相似文献
1