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针对L型阵列,提出一种在高斯白噪声环境下的二维波达方向( DOA)快速估计方法。首先利用阵列结构特点构建两个互协方差矩阵,同时实现了噪声分量的有效抑制,再依据协方差矩阵的性质构造了波达方向矩阵。对该矩阵进行一次特征分解即可分别得到包含方位角和俯仰角信息的方向矢量和方向元素,实现二维DOA估计。该算法避免了传统算法的谱峰搜索或大矩阵构造及其特征分解过程,计算量小,且参数自动配对。仿真结果表明,该算法在低性噪比和少快拍下的估计精度与2 D ESPRIT算法近似,但计算复杂度大幅降低,适用于实时性高的工程应用背景。 相似文献
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作为一种针对脉冲压缩接收机的灵巧干扰信号,卷积调制干扰能够对线性调频引信造成有效的欺骗干扰效果。为了使引信正常工作,有效抑制卷积干扰,首先通过推导卷积调制干扰的数学模型,分析了卷积干扰的干扰机理;然后从数学理论上推导了卷积干扰信号与引信回波信号存在正交的关系特点,提出通过正交投影技术对卷积干扰的抑制方法,在保持有效回波信号的情况下,对脉内多假目标欺骗干扰产生有效的抑制作用;最后以线性调频脉冲压缩信号为例进行仿真分析,验证了正交投影技术对卷积调制干扰的有效抗干扰效果。研究表明正交投影技术能够有效抑制卷积干扰对线性调频引信的干扰。 相似文献
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为解决快速独立分量分析算法(FastICA)对初值权值敏感的问题,提出了一种双收敛因子FastICA算法(Double Convergence Factor FastICA,DCF—FastICA)。该算法利用两个不同步长因子的FastICA算法进行组合,并通过梯度算法自适应调节两分离权值矩阵的组合系数,从而得到最优权值分离矩阵。理论分析与实验结果表明DCF—FastICA算法较之以往改进算法具有明显的优势,该算法不仅改善了初值权值敏感问题,而且可在几乎不损失分离精度的情况下,使平均分离速度较原算法提高近70%,迭代次数较原算法减少近80%。 相似文献
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为解决改进的基于Sigmoid函数变步长最小均方(G-SVSLMS)算法步长更新公式易受噪声干扰的问题,根据高斯白噪声的零均值特性,对G-SVSLMS算法进行改进,提出基于零均值特性的改进G-SVSLMS算法,使算法的抗噪声干扰能力明显增强。理论分析和仿真结果表明:若两算法选取相同参数α、β,则基于零均值特性的改进G-SVSLMS算法相对于G-SVSLMS算法具有小的稳态误差;在保证算法收敛的条件下,基于零均值特性的改进G-SVSLMS算法相对于G-SVSLMS算法具有较快的收敛速度。 相似文献
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针对双平行线阵的二维波达方向(DOA)估计问题,为有效降低计算复杂度,提出了一种基于降秩多级维纳滤波器(MSWF)的快速算法。首先利用MSWF的前向递推实现信号子空间的快速估计,无需估计协方差矩阵和特征分解;然后,通过MUSIC算法对方位角和俯仰角的估计进行分维估计,使二维DOA估计退化为两个一维DOA估计问题,且方位角和俯仰角自动配对,进一步降低了运算量。仿真结果表明,该方法的估计精度优于同样基于双平行线阵提出的波达方向矩阵法(DOAM),俯仰角兼并时同样适用,计算复杂度低,适用于实时性要求高的应用背景。 相似文献
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针对单通道LFM引信欺骗干扰抑制问题,提出了一种基于时频解耦盲分离(TFD-BSS)的干扰抑制算法。该方法首先通过Stretch变换将时频混叠的LFM信号转化为两差频信号,然后利用自适应滤波技术滤出干扰差频信号,并对其进行二次Stretch变换将干扰差频转化为欺骗信号以构造虚拟通道,从而将欠定盲分离转化为非欠定问题,最后通过延时差量法将干扰滤除。实验仿真表明,回波和干扰延时相差5 ns以上即可取得良好的分离效果。该方法不仅可为引信抗欺骗干扰提供借鉴,也是单通道盲分离算法的理论扩展。 相似文献