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一种奇异值分解与子空间加权联合的改进MUSIC算法
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作者 石依山 尚尚 +2 位作者 乔铁柱 刘强 祝健 《航天电子对抗》 2024年第1期44-49,共6页
在低信噪比、小快拍数等非理想条件下,经典DOA估计算法对邻近目标的分辨率严重下降,甚至失去分辨能力。针对这一问题,提出了一种将重构的接收信号协方差矩阵进行奇异值分解并与改进的加权子空间方法相结合的改进算法。该算法充分利用互... 在低信噪比、小快拍数等非理想条件下,经典DOA估计算法对邻近目标的分辨率严重下降,甚至失去分辨能力。针对这一问题,提出了一种将重构的接收信号协方差矩阵进行奇异值分解并与改进的加权子空间方法相结合的改进算法。该算法充分利用互相关信息构建新的接收信号协方差矩阵,并对噪声子空间信息采用新的校正方法,对噪声特征值进行改造,之后对噪声子空间进行加权,最后与信号子空间加权技术相联合。仿真实验证明,改进算法在低信噪比和小快拍数条件下可以分辨间隔4°的相邻目标,统计分析表明该算法的分辨率明显优于经典MUSIC算法。 展开更多
关键词 波达方向估计 MUSIC算法 奇异分解 噪声子空间 分辨率
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一种用于多径环境的超分辨率TOA定位算法 被引量:14
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作者 李晶 裴亮 +1 位作者 曹茂永 郁道银 《电波科学学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第5期771-776,共6页
分析了基于来波到达时间(TOA)的定位技术中存在的问题,把时域超分辨率最小范数(Min-Norm)谱估计算法引入到频域TOA估计领域,提出了互相关Min-Norm超分辨率TOA算法,利用互相关技术理论上可消除非相关噪声对算法的影响。仿真结果表明,该... 分析了基于来波到达时间(TOA)的定位技术中存在的问题,把时域超分辨率最小范数(Min-Norm)谱估计算法引入到频域TOA估计领域,提出了互相关Min-Norm超分辨率TOA算法,利用互相关技术理论上可消除非相关噪声对算法的影响。仿真结果表明,该算法具有超分辨率特性及强抗噪性,可在小带宽、强噪声背景下获得稳定、准确的时延估计结果,适于在多径效应严重的环境中应用。 展开更多
关键词 无线定位 TOA 奇异分解 子空间方法 分辨率
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基于一种超分辨率算法的三维散射中心提取方法 被引量:4
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作者 孙厚军 李世勇 +1 位作者 吕昕 胡伟东 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第3期467-472,共6页
针对转台-弧形导轨测量方法,在二维MEMP方法的基础上,提出一种适用于三维散射中心提取的超分辨率算法.该方法利用Hankel矩阵的结构特性,以及子空间不变技术等,实现对信号三维参数的正确估计,并且无需额外的配对步骤.对八个散射点组成的... 针对转台-弧形导轨测量方法,在二维MEMP方法的基础上,提出一种适用于三维散射中心提取的超分辨率算法.该方法利用Hankel矩阵的结构特性,以及子空间不变技术等,实现对信号三维参数的正确估计,并且无需额外的配对步骤.对八个散射点组成的立方体模型的数值仿真表明,该算法可以正确估计信号参数对,并对噪声的鲁棒性较强.进一步将三维参数估计问题扩展到N维情况,给出了具有较普遍意义的N维参数估计公式. 展开更多
关键词 雷达 散射中心提取 分辨率 奇异分解
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基于DWT和奇异值分解的图像增强算法 被引量:2
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作者 郑良仁 代文征 +1 位作者 靳宗信 杨勇 《现代电子技术》 北大核心 2017年第15期21-24,共4页
提出一种基于离散小波变换(DWT)和奇异值分解技术的图像质量增强方法,能够同时增强分辨率和对比度。首先,该算法通过DWT将输入图像分解为4个子带,对低频子带图像的奇异值矩阵进行估计,然后通过逆DWT重构增强图像。将提出算法应用于灰度... 提出一种基于离散小波变换(DWT)和奇异值分解技术的图像质量增强方法,能够同时增强分辨率和对比度。首先,该算法通过DWT将输入图像分解为4个子带,对低频子带图像的奇异值矩阵进行估计,然后通过逆DWT重构增强图像。将提出算法应用于灰度图像、彩色图像以及卫星图像,并与其他图像增强方法进行比较分析。实验结果表明,相较于其他传统技术,提出的方法性能更好。 展开更多
关键词 图像增强 对比度 分辨率 离散小波变换 奇异分解
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改进CEEMD–MRSVD降噪方法及应用研究
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作者 徐睿 白云 《航空制造技术》 CSCD 北大核心 2022年第7期77-82,共6页
针对总体经验模态分解(Ensemble empirical mode decomposition,EEMD)阈值降噪处理方法难以取得理想效果问题,提出了改进互补集合经验模态分解–多分辨率奇异值分解(Complementary ensemble empirical mode decomposition–multi-resolu... 针对总体经验模态分解(Ensemble empirical mode decomposition,EEMD)阈值降噪处理方法难以取得理想效果问题,提出了改进互补集合经验模态分解–多分辨率奇异值分解(Complementary ensemble empirical mode decomposition–multi-resolution singular value decomposition,CEEMD–MRSVD)降噪方法。含噪信号经CEEMD处理,克服了EEMD时效性差及EMD模式混叠缺陷,然后利用信号和噪声的相关特性对分解得到的本征模态分量进行信号主导和噪声主导分量区分,根据噪声强度不同,提出对噪声主导和信号主导的本征模态分量进行策略性优化的多分辨率奇异值处理方法,最后经Savitzky–Golay平滑滤波,剔除信号粗糙细节,重构达到降噪目的。试验通过仿真信号和超声回波信号降噪处理,结果表明,此方法不仅有效剔除了噪声干扰,而且减少了有用细节流失。 展开更多
关键词 互补集合经验模态分解(CEEMD) 多分辨率奇异分解(mrsvd) Savitzky–Golay平滑滤波 降噪 超声回波
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