针对傅里叶方法估计线性调频连续波差频信号频率在小尺度上精度低的缺陷,提出利用多重信号分类法(Multiple Signal Classification,MUSIC)估计差频信号频率。该方法在频域上对自相关功率谱进行信号和噪声的空间分解,利用信号空间和噪声...针对傅里叶方法估计线性调频连续波差频信号频率在小尺度上精度低的缺陷,提出利用多重信号分类法(Multiple Signal Classification,MUSIC)估计差频信号频率。该方法在频域上对自相关功率谱进行信号和噪声的空间分解,利用信号空间和噪声空间的正交性,完成对信号频率的超分辨估计。仿真计算和实验室测试表明,该方法有效减小了距离分辨单元的影响,其单一目标距离测量精度优于傅里叶法。展开更多
通感一体化(integrated sensing and communication, ISAC)是6G的重要特征,而波达方向(direction of arrival, DOA)估计是ISAC的关键问题之一。基于大规模多输入多输出(multiple-input multiple-output, MIMO)-正交频分复用(orthogonal ...通感一体化(integrated sensing and communication, ISAC)是6G的重要特征,而波达方向(direction of arrival, DOA)估计是ISAC的关键问题之一。基于大规模多输入多输出(multiple-input multiple-output, MIMO)-正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)系统的均匀线性接收天线阵列模型,直接采用多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)算法进行多目标DOA估计。仿真实验结果表明,相比于其他算法,MUSIC算法在大规模MIMO-OFDM系统中具有良好的性能。展开更多
针对空间谱估计算法在实际应用中的误差问题,讨论了在存在阵列幅相误差背景下,多重信号分类法(MUSIC:MUltiple SIgnal Classification)测向算法在DSP(Digital Signal Processor)上实现的一种方法。通过设置方位精确的辅助阵元对幅相误...针对空间谱估计算法在实际应用中的误差问题,讨论了在存在阵列幅相误差背景下,多重信号分类法(MUSIC:MUltiple SIgnal Classification)测向算法在DSP(Digital Signal Processor)上实现的一种方法。通过设置方位精确的辅助阵元对幅相误差进行校正,辅助阵元的方位信息为误差参数的计算提供了必要的信息量,然后利用MUSIC算法进行波达方向估计,同时利用TI公司高速DSP芯片(TMS320C6713)实现了在阵列幅相误差背景下的MUSIC测向方法。仿真结果证明了该方法的有效性。展开更多
多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法是一种经典的空间谱估计算法,其利用信号子空间和噪声子空间相互正交的特性,估计出入射信号的波达方向(direction of arrival,DOA)。文章以二维高精度DOA估计的应用需求为目标,...多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法是一种经典的空间谱估计算法,其利用信号子空间和噪声子空间相互正交的特性,估计出入射信号的波达方向(direction of arrival,DOA)。文章以二维高精度DOA估计的应用需求为目标,通过分析MUSIC算法中各个步骤的计算特点,提出了一种算法的实现方法,并在现场可编程门阵列(field programmable gate array,FPGA)上完成了各个模块硬件电路的设计验证。该方法利用矩阵元素行列序号的对称性,得到了一种计算协方差矩阵的并行化分解方案;采用阈值比较法提高特征分解速度的同时,避免了最值求解,降低了硬件复杂度;在谱峰搜索中使用分步搜索法来提高实时性,并设计了专用硬件电路计算方向向量,以节省存储资源和避免数据读取延时带来的性能损失;与传统实现方法相比,实现了高精度和高实时性的统一。实验结果表明,该方法中的硬件实现方案在100 MHz工作频率的FPGA芯片上,完成一次精度为0.1°的二维DOA估计耗时3~5ms,具有精度高、速度快、资源消耗少的优势。展开更多
针对阵元之间存在互耦误差,阵列流型会出现一定程度的偏差和扰动的问题,提出了基于MUSIC(MUlti-ple SIgnal Classification)迭代法的互耦误差自校正算法及在互耦误差条件下的DOA(Direction of Arrival)估计算法。利用MUSIC迭代法对波达...针对阵元之间存在互耦误差,阵列流型会出现一定程度的偏差和扰动的问题,提出了基于MUSIC(MUlti-ple SIgnal Classification)迭代法的互耦误差自校正算法及在互耦误差条件下的DOA(Direction of Arrival)估计算法。利用MUSIC迭代法对波达方向和互耦误差同时进行估计。该算法能够在互耦误差存在的情况下,有效地估计出波达方向和互耦矩阵,仿真实验证明了该算法的有效性。展开更多
文摘针对傅里叶方法估计线性调频连续波差频信号频率在小尺度上精度低的缺陷,提出利用多重信号分类法(Multiple Signal Classification,MUSIC)估计差频信号频率。该方法在频域上对自相关功率谱进行信号和噪声的空间分解,利用信号空间和噪声空间的正交性,完成对信号频率的超分辨估计。仿真计算和实验室测试表明,该方法有效减小了距离分辨单元的影响,其单一目标距离测量精度优于傅里叶法。
文摘通感一体化(integrated sensing and communication, ISAC)是6G的重要特征,而波达方向(direction of arrival, DOA)估计是ISAC的关键问题之一。基于大规模多输入多输出(multiple-input multiple-output, MIMO)-正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)系统的均匀线性接收天线阵列模型,直接采用多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)算法进行多目标DOA估计。仿真实验结果表明,相比于其他算法,MUSIC算法在大规模MIMO-OFDM系统中具有良好的性能。
文摘针对空间谱估计算法在实际应用中的误差问题,讨论了在存在阵列幅相误差背景下,多重信号分类法(MUSIC:MUltiple SIgnal Classification)测向算法在DSP(Digital Signal Processor)上实现的一种方法。通过设置方位精确的辅助阵元对幅相误差进行校正,辅助阵元的方位信息为误差参数的计算提供了必要的信息量,然后利用MUSIC算法进行波达方向估计,同时利用TI公司高速DSP芯片(TMS320C6713)实现了在阵列幅相误差背景下的MUSIC测向方法。仿真结果证明了该方法的有效性。
文摘多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法是一种经典的空间谱估计算法,其利用信号子空间和噪声子空间相互正交的特性,估计出入射信号的波达方向(direction of arrival,DOA)。文章以二维高精度DOA估计的应用需求为目标,通过分析MUSIC算法中各个步骤的计算特点,提出了一种算法的实现方法,并在现场可编程门阵列(field programmable gate array,FPGA)上完成了各个模块硬件电路的设计验证。该方法利用矩阵元素行列序号的对称性,得到了一种计算协方差矩阵的并行化分解方案;采用阈值比较法提高特征分解速度的同时,避免了最值求解,降低了硬件复杂度;在谱峰搜索中使用分步搜索法来提高实时性,并设计了专用硬件电路计算方向向量,以节省存储资源和避免数据读取延时带来的性能损失;与传统实现方法相比,实现了高精度和高实时性的统一。实验结果表明,该方法中的硬件实现方案在100 MHz工作频率的FPGA芯片上,完成一次精度为0.1°的二维DOA估计耗时3~5ms,具有精度高、速度快、资源消耗少的优势。
文摘针对阵元之间存在互耦误差,阵列流型会出现一定程度的偏差和扰动的问题,提出了基于MUSIC(MUlti-ple SIgnal Classification)迭代法的互耦误差自校正算法及在互耦误差条件下的DOA(Direction of Arrival)估计算法。利用MUSIC迭代法对波达方向和互耦误差同时进行估计。该算法能够在互耦误差存在的情况下,有效地估计出波达方向和互耦矩阵,仿真实验证明了该算法的有效性。
