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熊秋 《电子信息对抗技术》2010,25(1):15-20
基于四阶累积量的自适应参数型多径时延估计(FOC—APMTDE)算法只能直接估计整数倍采样间隔的时延,为了克服此缺点,引入遗传算法进行时延估计的寻优,保留了FOC—APMTDE算法良好的抑制相关或非相关高斯噪声的性能,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方法的有效性。 相似文献
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在背景相关噪声的情况下,提出了一种基于四阶累积量和奇异值分解(SVD)的参数型时延估计方法。分析表明该方法能够准确进行多径传输情况下的时延估计,有效抑制相关高斯噪声的影响。最后采用Matlab进行仿真验证。 相似文献
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研究多径传输条件下的时延估计问题。利用三阶累积量的一维切片作为高阶统计量,结合相关算法原理,提出一种新的时延估计算法。为提高时延估计精度,对相关数据进行了加权处理。该算法可有效抑制空间相关高斯噪声或对称分布噪声,得到非高斯信号准确的时延估计。算法具有计算量小,易于实现的优点。仿真结果表明了该算法的有效性。 相似文献
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子空间DOA估计方法的一个缺点是在子空间分解过程中难以利用信号的相关信息或有关DOA估计的先验信息改善DOA估计的性能。该文结合子空间方法和四阶累积量矩阵拟合方法,利用信号四阶累积量矩阵的结构信息与信号间相互独立的先验信息,研究了一种新的不相关窄带信号波达方向(DOA)的迭代估计方法。理论分析和仿真实验结果表明,这种迭代DOA估计方法一般经过几次迭代就能获得稳定的高分辨率DOA估计。 相似文献
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针对现有稀疏重构DOA估计算法不能抑制噪声项以及在高斯色噪声背景下不再适用的问题,本文提出了基于四阶累积量稀疏重构的DOA估计方法。首先,利用接收数据的四阶累积量构建了稀疏表示模型,该模型抑制了噪声项;其次对四阶累计量矩阵进行奇异值分解,化简了稀疏表示模型,通过奇异值分解,不仅减小了数据规模,而且进一步抑制了噪声。对于稀疏表示模型的求解,先利用信号子空间与噪声子空间的正交特性选取权值矢量,然后利用加权l1范数法对模型求解实现DOA估计。理论分析和仿真实验表明本文算法在高斯白噪声和色噪声背景下均适用;能够处理非相干和相干信号,且在低信噪比条件下,对相干信号有更高的估计精度;较之同类的稀疏重构算法,本文算法具有较低的算法复杂度和更高的角度分辨力。 相似文献
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为了提高滤波器权系数收敛到真值的速度,提出了一种新的有约束条件的自适应时延估计方法,约束条件是让滤波器的权系数的平方和为1。仿真结果表明,新方法收敛到时延真实值的速度快于传统方法。 相似文献
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提出一种基于特征子空间的快速多径时延测量方法.新方法对参考信号与接收信号的互相关函数做离散傅里叶反变换,将时延测量问题转换成具有低通包络的正弦信号频率估计问题.重构互相关函数的离散傅里叶反变换序列,形成的信号矩阵用于构造低阶协方差矩阵,使新方法的运算量与传统MUSIC算法相比大幅减小.理论分析、仿真结果验证了新方法的正确性,表明新方法以稍微降低时延测量性能为代价换取运算量的大幅减小. 相似文献
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最小均方(LMS)算法可用来进行时延估计。当算法收敛后,可以根据滤波器权系数最大值的位置估计整数倍采样周期的时延。为了估计非整数倍采样周期的时延,常用SINC函数插值法和约束自适应方法。利用SINC函数的特点和拉格朗日条件极值,对自适应时延估计的滤波器权系数做了改进,提出了新的约束自适应时延估计方法。仿真实验表明,提出方法的性能优于传统的自适应时延估计算法。 相似文献
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本文提出了一种基于最小二乘(LS)自适应AR建模的时延估计方法。这种方法以接收信号的功率谱密度函数为时间序列,利用最小二乘格型自适应滤波器经由AR建模而得到高分辨率的时间延迟估计。文中给出了这种方法的原理、具体实现及性能分析,并以相关时延估计方法为参照进行了计算机模拟。 相似文献
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带约束的LMS-SCOT自适应时间延迟估计 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种带约束条件的LMS-SCOT自适应时延估计方法,这种方法以LMS自适应信号处理技术为基础,利用平滑相干变换(SCOT)函数的自适应估计来确定时延估值,并且在自适应的迭代过程中加入了约束条件。给出了这种方法的原理、性能和计算机仿真的结果。理论和实践表明:这种方法在估计精度,抗干扰能力,收敛速度和计算复杂度四个方面均优于LMS自适应时延估计。 相似文献