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不同信号的DOA估计算法比较
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2020-10-16
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:波达方向(Direct of Arrival,DOA)估计技术渐渐成为移动通信中的研究热点,当用户的信号方向未知时,可以根据经典算法多重信号分类(Multiple Signal Classification, MUSIC)和旋转不变技术信号参数估计(Estimating Signal Parameters Viarotational Invariance Techniques,ESPRIT)等方法估计信号DOA。针对不同的信号采取不同的算法分析。对窄带信号,从信噪比、阵元数、快拍数等不同情况下对TLSESPRIT算法和MUSIC算法进行了仿真实验,并比较了TLSESPRIT算法与MUSIC算法的DOA性能。对宽带信号,主要重点分析了基于非相干信号处理算法(Incoherent Signalsubspace Method, ISM)的两种改进的方法,对低信噪比子带赋予低权重或舍弃。通过仿真实验,证明了改进算法的优越性,同时对两种改进算法的使用场合作了简单的分析。
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不同信号的不同信号的DOA估计算法比较估计算法比较
:波达方向(Direct of Arrival,DOA)估计技术渐渐成为移动通信中的研究热点,当用户的信号方向未知时,
可以根据经典算法多重信号分类(Multiple Signal Classification, MUSIC)和旋转不变技术信号参数估计
(Estimating Signal Parameters Viarotational Invariance Techniques,ESPRIT)等方法估计信号DOA。针对
不同的信号采取不同的算法分析。对窄带信号,从信噪比、阵元数、快拍数等不同情况下对TLSESPRIT算法和
MUSIC算法进行了仿真实验,并比较了TLSESPRIT算法与MUSIC算法的DOA性能。对宽带信号,主要重点分
析了基于非相干信号处理算法(Incoherent Signalsubspace Method, ISM)的两种改进的方法,对低信噪比子
带赋予低权重或舍弃。通过仿真实验,证明了改进算法的优越性,同时对两种改进算法的使用场合作了简单的
分析。
陈富琴,周渊平
(四川大学 电子信息学院 ,四川 成都610065)
摘要:波达方向(Direct of Arrival,DOA)估计技术渐渐成为移动通信中的研究热点,当用户的信号方向未知时,可以
根据经典算法多重信号分类(Multiple Signal Classification, MUSIC)和旋转不变技术信号参数估计(Estimating Signal
Parameters Viarotational Invariance Techniques,ESPRIT)等方法估计信号DOA。针对不同的信号采取不同的算法分析。
对窄带信号,从信噪比、阵元数、快拍数等不同情况下对TLSESPRIT算法和MUSIC算法进行了仿真实验,并比较了
TLSESPRIT算法与MUSIC算法的DOA性能。对宽带信号,主要重点分析了基于非相干信号处理算法(Incoherent
Signalsubspace Method, ISM)的两种改进的方法,对低信噪比子带赋予低权重或舍弃。通过仿真实验,证明了改进算法的
优越性,同时对两种改进算法的使用场合作了简单的分析。
关键词关键词:DOA;MUSIC算法;窄带信号;宽带信号
中图分类号中图分类号:TN911文献标识码:ADOI: 10.19358/j.issn.1674-7720.2017.10.018
引用格式 引用格式:陈富琴,周渊平.不同信号的DOA估计算法比较[J].微型机与应用,2017,36(10):61-64,69.
0引言引言
近年来,用阵列信号处理技术实现对信号的波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计成为了研究热点。DOA估计是在空
域、时域谱估计的基础上发展来的一种技术,是阵列信号处理中的一个重要研究方向。DOA估计就是确定同时处在空间某一
区域内多个感兴趣的信号的空间位置( 即多个信号到达阵列参考阵元的方向角)。DOA估计技术在近二十多年来得到了广泛的
发展,并取得了大量的成果。
窄带信号的MUSIC算法利用的是接收数据协方差阵的噪声子空间的正交特性,而ESPRIT算法则是利用了数据协方差阵信
号子空间的旋转不变性[1]。本文着重分析了MUSIC和 TLSESPRIT算法,然后在不同条件下对这两种算法的性能进行了
MATLAB的仿真和分析。窄带信号的频率相对不变,故阵列流型依赖于信源方位角 ,因此从时域的快拍数即可进行DOA估
计,而信源为宽带信号时,阵列流型矩阵依赖于频率和角度,故需要在频域构建多个窄带模型,进而利用窄带DOA估计的方
法进行处理。ISM算法是最早出现的宽带DOA估计算法,该方法在高信噪比时简单有效,然而在低信噪比时,由于某些频段上
的DOA估计效果非常差,导致整体性能较差,但是能量加权法(EWISM)和能量门限法(ETISM)两种改进算法有效地改善了
ISM算法存在的不足[2]。
1MUSIC算法模型算法模型
对于远场信号,波阵面考虑为平面波,在此假设信源为点源, 空间中有D个窄带的远场信号辐射到以均匀线阵上,阵元个
数为M,阵元间距为d,阵元接收信号为nm(t),m=1,2,…,M(噪声互不相干且与信号不相干)。互不相关的信源信号为
Sk(t),k=1,2,…,D。
信号可用如下的复包络形式表示:
Xm(t)=∑Dk=1sk(t)e-j2π(m-1)dλsinθk+nm(t)(1)
写成矩阵为形式为:
X(t)=AS(t)+N(t)(2)
求出接收矩阵的相关矩阵:
R=E{X(t)XH(t)}=APAH+σ2I(3)
其中,P=E{S(t)S(t)H},σ2为噪声功率 。
对式(3)中的协方差矩阵R求其特征值和特征向量。
在理想的条件下,协方差矩阵R的最小特征值为噪声方差σ2,且其重数为MD,即有:
λD+1=…=λM=σ2(4)
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weixin_38500664
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