空域矩阵滤波器通过保持空域通带内的信号,抑制空域阻带内的干扰与噪声来提高DOA(Direction Of Arrival)估计的精度。本文使用二阶锥规划(Second-order Cone Programming)方法设计空域矩阵滤波器,利用滤波后数据的四阶累积量进行信号源...空域矩阵滤波器通过保持空域通带内的信号,抑制空域阻带内的干扰与噪声来提高DOA(Direction Of Arrival)估计的精度。本文使用二阶锥规划(Second-order Cone Programming)方法设计空域矩阵滤波器,利用滤波后数据的四阶累积量进行信号源到达角估计,以消除空域矩阵滤波作用时产生的色噪声的影响,从而提高信号源DOA估计的性能。此外,通过滑动空域矩阵滤波器的通带,还使得阵列具有估计多于阵元数目信号源到达角的能力。计算机仿真结果验证了算法的有效性。展开更多
强干扰的环境下,基于传感器阵列的波达方向(Direction of arrival,DOA)估计是阵列信号处理中的重要问题。虽然对于网格点目标现有方法的DOA估计精度较高,但对于离格点目标现有方法的DOA估计性能会严重下降。本文提出一种离格情况下的DO...强干扰的环境下,基于传感器阵列的波达方向(Direction of arrival,DOA)估计是阵列信号处理中的重要问题。虽然对于网格点目标现有方法的DOA估计精度较高,但对于离格点目标现有方法的DOA估计性能会严重下降。本文提出一种离格情况下的DOA估计方法,首先设计一种鲁棒的正交零陷矩阵滤波法(Robust orthogonal matrix filter with nulling,ROMFN),它结合了正交零陷滤波法(Orthogonal matrix filter with nulling,OMFN)和最差性能下的鲁棒自适应波束形成,在对离格点目标达到滤波效果的同时只需设计较少的网格点。此外,新的矩阵滤波法保留了高斯白噪声的特性,避免了噪声白化的预处理过程。其次基于离格点稀疏贝叶斯推断(Off?grid sparse Bayesian inference,OGSBI)和ROMFN,形成一种强干扰下DOA估计的新方法。与现有方法相比,仿真结果表明该方法可以在不同的网格间距、不同的信噪比和干噪比下获得更高的估计精度。展开更多
文摘空域矩阵滤波器通过保持空域通带内的信号,抑制空域阻带内的干扰与噪声来提高DOA(Direction Of Arrival)估计的精度。本文使用二阶锥规划(Second-order Cone Programming)方法设计空域矩阵滤波器,利用滤波后数据的四阶累积量进行信号源到达角估计,以消除空域矩阵滤波作用时产生的色噪声的影响,从而提高信号源DOA估计的性能。此外,通过滑动空域矩阵滤波器的通带,还使得阵列具有估计多于阵元数目信号源到达角的能力。计算机仿真结果验证了算法的有效性。
文摘强干扰的环境下,基于传感器阵列的波达方向(Direction of arrival,DOA)估计是阵列信号处理中的重要问题。虽然对于网格点目标现有方法的DOA估计精度较高,但对于离格点目标现有方法的DOA估计性能会严重下降。本文提出一种离格情况下的DOA估计方法,首先设计一种鲁棒的正交零陷矩阵滤波法(Robust orthogonal matrix filter with nulling,ROMFN),它结合了正交零陷滤波法(Orthogonal matrix filter with nulling,OMFN)和最差性能下的鲁棒自适应波束形成,在对离格点目标达到滤波效果的同时只需设计较少的网格点。此外,新的矩阵滤波法保留了高斯白噪声的特性,避免了噪声白化的预处理过程。其次基于离格点稀疏贝叶斯推断(Off?grid sparse Bayesian inference,OGSBI)和ROMFN,形成一种强干扰下DOA估计的新方法。与现有方法相比,仿真结果表明该方法可以在不同的网格间距、不同的信噪比和干噪比下获得更高的估计精度。
