针对传统二阶循环相关算法在脉冲噪声环境中的显著退化问题,本文以α稳定分布为噪声模型,提出基于分数低阶循环相关的波达方向(Direction of arrival,DOA)估计算法。利用分数低阶循环相关的相移特性,将宽带循环平稳信号的DOA估计问题转...针对传统二阶循环相关算法在脉冲噪声环境中的显著退化问题,本文以α稳定分布为噪声模型,提出基于分数低阶循环相关的波达方向(Direction of arrival,DOA)估计算法。利用分数低阶循环相关的相移特性,将宽带循环平稳信号的DOA估计问题转化为"中心频率"为ε的窄带问题,解决了宽带情况下DOA估计困难的问题。计算机仿真结果进一步验证了此算法的有效性,且性能优于传统SC-SSF(Spectral correlation signal subspacefitting)算法。展开更多
给出了基于循环互相关运算的信号模型 ,根据该信号模型 ,运用改进的循环互相关 MU SIC算法得到了对具有循环平稳特性的空间源信号波达方向进行估计的有效方法 ICCC MU SIC算法 ;定性的分析和仿真实验均表明该方法具有较好的抑制噪声和...给出了基于循环互相关运算的信号模型 ,根据该信号模型 ,运用改进的循环互相关 MU SIC算法得到了对具有循环平稳特性的空间源信号波达方向进行估计的有效方法 ICCC MU SIC算法 ;定性的分析和仿真实验均表明该方法具有较好的抑制噪声和选择信号的能力 ,为利用天线阵列提取具有循环平稳特性的源信号提供了较好的实现方法。展开更多
文摘针对传统二阶循环相关算法在脉冲噪声环境中的显著退化问题,本文以α稳定分布为噪声模型,提出基于分数低阶循环相关的波达方向(Direction of arrival,DOA)估计算法。利用分数低阶循环相关的相移特性,将宽带循环平稳信号的DOA估计问题转化为"中心频率"为ε的窄带问题,解决了宽带情况下DOA估计困难的问题。计算机仿真结果进一步验证了此算法的有效性,且性能优于传统SC-SSF(Spectral correlation signal subspacefitting)算法。
文摘给出了基于循环互相关运算的信号模型 ,根据该信号模型 ,运用改进的循环互相关 MU SIC算法得到了对具有循环平稳特性的空间源信号波达方向进行估计的有效方法 ICCC MU SIC算法 ;定性的分析和仿真实验均表明该方法具有较好的抑制噪声和选择信号的能力 ,为利用天线阵列提取具有循环平稳特性的源信号提供了较好的实现方法。