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在干扰条件下,卫星导航抗干扰波束形成算法往往需要卫星信号波达方向(Direction-of-Arrival,DOA)的先验信息。但当存在低信噪比信号或主动干扰源时,常规的DOA估计算法性能急剧下降甚至失效。针对此问题,提出了一种被干扰信号压制的低信噪比“北斗”信号的DOA估计算法。该算法首先通过对接收信号进行子空间投影抑制干扰信号,然后对抑制干扰后的信号进行解扩重构处理,最后通过多重信号分类算法完成对“北斗”信号的DOA估计。仿真结果表明,在干扰信号干信比80 dB条件下,“北斗”信号DOA估计误差在5°以内,为下一步进行波束形成计算提供了高精度的入射角信息。 相似文献
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提出利用粒子群算法优化BP神经网络来改善来波到达角估计性能的方法。传统的BP神经网络
易
陷入局部最优,因此采用粒子群算法对网络的权值和阈值进行优化,并将其应用到来波到达
角估计中。所提方法仅利用阵列协方差矩阵的第一行作为来波方位特征,与常用的
协方差矩阵
上三角特征相比,在不损失有效方位信息的基础上使特征维数极大降低。仿真实验
证明:同经典的RBF神经网络方法相比,基于所提方法的神经网络结构更简洁,泛化性能更
好,来波方位估计精度更高。 相似文献
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基于Matching Pursuit算法的阵列信号降噪方法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于Matching Pursuit算法的阵列信号降噪方法,有效改进了DOA估计的性能。该算法首先依据信号模型构建过完备原子库,然后通过梯度跟踪的稀疏分解方法找到最优原子。利用最优原子重构的信号在有效消除噪声的同时保留了信号的全部空间方位特征。计算机仿真证明,新方法与传统的DOA估计方法相结合有效地提高了阵列信号DOA估计的精度和准确度。 相似文献
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理想条件下,均匀线阵的互耦矩阵可用一带状、对称Toeplitz矩阵进行建模。然而实测数据表明,均匀线阵的互耦矩阵具有对称性,但不具有Toeplitz性,此时仍按理想情况建模,会导致DOA估计不准甚至完全失效。基于RBF神经网络,提出了互耦矩阵非Toeplitz条件下的DOA估计方法。算法利用了信号协方差矩阵的对称性和对角线元素不含信号DOA信息的特点,取协方差矩阵的上三角的元素作为网络输入,不仅减少了网络的输入数,同时还提高了与阵列法线夹角60°外的DOA估计精度。实验仿真结果验证了算法的有效性。 相似文献
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为了获取较高的宽带信号的DOA(direction-of-arrival)估计精度,提出了基于改进的广义回归神经网络(IGRNN,improved generalized regression neural network)和主成分分析(PCA,principalcomponent analysis)的宽带DOA估计算法。选用PCA方法对训练样本进行降维,以降低神经网络的复杂度;利用粒子群算法优化GRNN的参数;根据选取不同的聚焦角度确定粗估计、精估计的训练模型,通过粗估计得出目标的大致方位后,利用精估计模型得出最终的估计结果,避免了聚焦角度对估计精度的影响。仿真结果表明,本文提出的算法具有较好的估计精度和较高的工作效率。 相似文献
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提出了一种新的基于径向基(RBF)神经网络的相关干涉仪测向方法,实现了自组织学习选取中心、正交最小二乘法及基于遗传算法的进化优选算法等训练方法,经训练后的RBF神经网络可用于多源信号波达角(DOA)估计。仿真结果表明,在一定范围内,该方法对信道噪声不敏感,测向精度与传统相关干涉仪相当,且测向处理时间和测向设备的存储量大大降低。 相似文献
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