当宽带OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)独立信号和相干信号共存时,传统四阶累积量方法无法估计出宽带OFDM相干信号的来波方向,针对这个问题提出了一种新算法。该算法首先通过离散傅里叶变换,将宽带阵列接收数据分解...当宽带OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)独立信号和相干信号共存时,传统四阶累积量方法无法估计出宽带OFDM相干信号的来波方向,针对这个问题提出了一种新算法。该算法首先通过离散傅里叶变换,将宽带阵列接收数据分解为若干个窄带信号,通过四阶累积量方法估计出各个频点处独立信号的来波方向,将各个频点处的独立信号的DOA估计相加求平均即为宽带OFDM独立信号的DOA估计;然后分离出独立信号的信息,构造出一个只包含OFDM相干信号信息的矩阵,最后通过稀疏重构的方法估计出OFDM相干信号的DOA。计算机仿真结果证明该算法适用于非高斯信号和色噪声情况。展开更多
当独立信号和相干信号共存时,传统四阶累积量方法无法估计出宽带相干信号的来波方向(DOA),针对这个问题提出了一种新方法。该方法首先通过离散傅里叶变换,将宽带阵列接收数据分解为若干个窄带信号,构造出各个窄带频率处的自相关矩阵,再...当独立信号和相干信号共存时,传统四阶累积量方法无法估计出宽带相干信号的来波方向(DOA),针对这个问题提出了一种新方法。该方法首先通过离散傅里叶变换,将宽带阵列接收数据分解为若干个窄带信号,构造出各个窄带频率处的自相关矩阵,再通过MUSIC(Multiple Signal Classification)算法估计出各个窄带信号的DOA,将各个窄带信号的空间谱相加求平均,通过谱峰搜索得到宽带独立信号的DOA;然后分离出独立信号的信息,构造出一个只包含宽带相干信号信息的矩阵,最后通过稀疏重构的方法估计出相干信号的DOA。计算机仿真结果证明该算法的正确性和有效性。展开更多
文摘当宽带OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)独立信号和相干信号共存时,传统四阶累积量方法无法估计出宽带OFDM相干信号的来波方向,针对这个问题提出了一种新算法。该算法首先通过离散傅里叶变换,将宽带阵列接收数据分解为若干个窄带信号,通过四阶累积量方法估计出各个频点处独立信号的来波方向,将各个频点处的独立信号的DOA估计相加求平均即为宽带OFDM独立信号的DOA估计;然后分离出独立信号的信息,构造出一个只包含OFDM相干信号信息的矩阵,最后通过稀疏重构的方法估计出OFDM相干信号的DOA。计算机仿真结果证明该算法适用于非高斯信号和色噪声情况。
文摘当独立信号和相干信号共存时,传统四阶累积量方法无法估计出宽带相干信号的来波方向(DOA),针对这个问题提出了一种新方法。该方法首先通过离散傅里叶变换,将宽带阵列接收数据分解为若干个窄带信号,构造出各个窄带频率处的自相关矩阵,再通过MUSIC(Multiple Signal Classification)算法估计出各个窄带信号的DOA,将各个窄带信号的空间谱相加求平均,通过谱峰搜索得到宽带独立信号的DOA;然后分离出独立信号的信息,构造出一个只包含宽带相干信号信息的矩阵,最后通过稀疏重构的方法估计出相干信号的DOA。计算机仿真结果证明该算法的正确性和有效性。
