The wide-band direction finding is one of hit and difficult task in array signal processing. This paper generalizes narrow-band deterministic maximum likelihood direction finding algorithm to the wideband case, and so...The wide-band direction finding is one of hit and difficult task in array signal processing. This paper generalizes narrow-band deterministic maximum likelihood direction finding algorithm to the wideband case, and so constructions an object function, then utilizes genetic algorithm for nonlinear global optimization. Direction of arrival is estimated without preprocessing of array data and so the algorithm eliminates the effect of pre-estimate on the final estimation. The algorithm is applied on uniform linear array and extensive simulation results prove the efficacy of the algorithm. In the process of simulation, we obtain the relation between estimation error and parameters of genetic algorithm.展开更多
随着无线传感器网络的发展,日益需要更加精确的位置信息来支撑其相关的应用。通过分析待定位节点定位过程中产生的误差,对二阶段定位算法、接收信号强度指示(received signal strength indicator,RSSI)定位技术和质心算法进行深入的研究...随着无线传感器网络的发展,日益需要更加精确的位置信息来支撑其相关的应用。通过分析待定位节点定位过程中产生的误差,对二阶段定位算法、接收信号强度指示(received signal strength indicator,RSSI)定位技术和质心算法进行深入的研究,提出了极大似然与加权质心混合定位算法:首先通过极大似然估计法对待定位节点进行粗略估计,然后利用加权质心算法对待定位节点坐标估计求精,进一步提高定位精度。仿真实验结果表明,该算法能够在定位精度方面有较大的提高。展开更多
随机最大似然算法(Stochastic Maximum Likelihood,SML)具有优越的波达方位(Direction-of-Arrival,DOA)估计性能,但SML解析过程较高的计算复杂度限制了该算法在实际系统中的应用.针对SML计算复杂度高的问题,提出一种低复杂度的粒子群优...随机最大似然算法(Stochastic Maximum Likelihood,SML)具有优越的波达方位(Direction-of-Arrival,DOA)估计性能,但SML解析过程较高的计算复杂度限制了该算法在实际系统中的应用.针对SML计算复杂度高的问题,提出一种低复杂度的粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO),解决了传统PSO算法中粒子数多和迭代次数多的双重缺点.首先,根据天线获得的信号,将旋转不变子空间法(Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques,ESPRIT)求得的闭式解作为DOA的预估计值,同时计算系统此时的信噪比以及SML在此信噪比下的克拉-美罗界(Cramer-Rao bound,CRB).然后,根据DOA预估计值和当前CRB值在SML最优解的近邻范围内确定较小的初始化空间,并在该空间初始化少量粒子.最后通过设计合适的惯性因子w,使粒子以合理的速度搜索最优解.实验结果表明,改进PSO算法所需的粒子个数和迭代次数大约是传统PSO算法的1/5,降低了SML的解析复杂度,计算时间是传统PSO算法的1/10,因此在收敛速度上也有显著的优势.展开更多
为解决有记忆非线性的连续相位调制(CPM)信号调制方式识别精度低的问题,该文提出一种基于记忆因子的CPM信号最大似然调制识别新方法。该方法定义具有时齐马尔科夫性的映射符号,通过计算其后验概率构造记忆因子,进一步结合CPM分解和EM算...为解决有记忆非线性的连续相位调制(CPM)信号调制方式识别精度低的问题,该文提出一种基于记忆因子的CPM信号最大似然调制识别新方法。该方法定义具有时齐马尔科夫性的映射符号,通过计算其后验概率构造记忆因子,进一步结合CPM分解和EM算法,推导出时间可分离,信道参数可估计的CPM信号似然函数。该调制识别方法所需符号数目少,适用信噪比范围广,识别CPM信号种类多且精度高,对相位误差鲁棒性强。仿真结果证明,当符号数目为200,信噪比为0 d B,相位误差任意时,该方法对8种CPM信号的识别率可达95%以上。展开更多
基金This project was supported by the Teaching and Research Award Programfor Outstanding Young Teachersin Higher Educa-tion Institutions of MOE (2001226) .
文摘The wide-band direction finding is one of hit and difficult task in array signal processing. This paper generalizes narrow-band deterministic maximum likelihood direction finding algorithm to the wideband case, and so constructions an object function, then utilizes genetic algorithm for nonlinear global optimization. Direction of arrival is estimated without preprocessing of array data and so the algorithm eliminates the effect of pre-estimate on the final estimation. The algorithm is applied on uniform linear array and extensive simulation results prove the efficacy of the algorithm. In the process of simulation, we obtain the relation between estimation error and parameters of genetic algorithm.
文摘随着无线传感器网络的发展,日益需要更加精确的位置信息来支撑其相关的应用。通过分析待定位节点定位过程中产生的误差,对二阶段定位算法、接收信号强度指示(received signal strength indicator,RSSI)定位技术和质心算法进行深入的研究,提出了极大似然与加权质心混合定位算法:首先通过极大似然估计法对待定位节点进行粗略估计,然后利用加权质心算法对待定位节点坐标估计求精,进一步提高定位精度。仿真实验结果表明,该算法能够在定位精度方面有较大的提高。
文摘随机最大似然算法(Stochastic Maximum Likelihood,SML)具有优越的波达方位(Direction-of-Arrival,DOA)估计性能,但SML解析过程较高的计算复杂度限制了该算法在实际系统中的应用.针对SML计算复杂度高的问题,提出一种低复杂度的粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO),解决了传统PSO算法中粒子数多和迭代次数多的双重缺点.首先,根据天线获得的信号,将旋转不变子空间法(Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques,ESPRIT)求得的闭式解作为DOA的预估计值,同时计算系统此时的信噪比以及SML在此信噪比下的克拉-美罗界(Cramer-Rao bound,CRB).然后,根据DOA预估计值和当前CRB值在SML最优解的近邻范围内确定较小的初始化空间,并在该空间初始化少量粒子.最后通过设计合适的惯性因子w,使粒子以合理的速度搜索最优解.实验结果表明,改进PSO算法所需的粒子个数和迭代次数大约是传统PSO算法的1/5,降低了SML的解析复杂度,计算时间是传统PSO算法的1/10,因此在收敛速度上也有显著的优势.
基金湖南省自然科学基金(the Natural Science Foundation of Hunan Province of China under Grant No.04JJ40051)湖南省教育厅资助科研课题(the Research Project of Department of Education of Hunan ProvinceChina under Grant No.06c724)
文摘为解决有记忆非线性的连续相位调制(CPM)信号调制方式识别精度低的问题,该文提出一种基于记忆因子的CPM信号最大似然调制识别新方法。该方法定义具有时齐马尔科夫性的映射符号,通过计算其后验概率构造记忆因子,进一步结合CPM分解和EM算法,推导出时间可分离,信道参数可估计的CPM信号似然函数。该调制识别方法所需符号数目少,适用信噪比范围广,识别CPM信号种类多且精度高,对相位误差鲁棒性强。仿真结果证明,当符号数目为200,信噪比为0 d B,相位误差任意时,该方法对8种CPM信号的识别率可达95%以上。
