针对稀疏线阵波达方向估计精度较低问题,提出一种稀疏线阵双迭代傅里叶优化方法。基于阵列孔径原理,利用阵列因子与阵元激励间的傅里叶变换关系,构建稀疏线阵构型优化目标函数;提出双迭代傅里叶变换算法,制定合理的旁瓣阈值和旁瓣约束条...针对稀疏线阵波达方向估计精度较低问题,提出一种稀疏线阵双迭代傅里叶优化方法。基于阵列孔径原理,利用阵列因子与阵元激励间的傅里叶变换关系,构建稀疏线阵构型优化目标函数;提出双迭代傅里叶变换算法,制定合理的旁瓣阈值和旁瓣约束条件,依据稀疏率和阵元数将孔径自适应分区,以阵列峰值旁瓣和孔径为约束,由双层嵌套循环迭代优化阵列麦克风数量和位置,获得更低的阵列峰值旁瓣电平。数值仿真和实验结果表明,根据该方法获得的49.5λ孔径、23%稀疏率的稀疏阵列峰值旁瓣电平为-21.59 dB,主瓣宽度为1.03°,角度分辨率为1°,估计误差小于0.01。与其他方法对比,峰值旁瓣低1 d B,优化效率提升50%,由此可证明该方法的有效性和快速性。展开更多
针对短波突发通信中存在的频偏问题,结合短波调解器的波形格式以及低信噪比的信道条件,提出了一种基于傅里叶系数插值的迭代频偏估计算法.该算法首先利用离散傅里叶变换(DFT)确定频谱峰值;然后对其结果进行Jacobsen插值,通过对插值结果...针对短波突发通信中存在的频偏问题,结合短波调解器的波形格式以及低信噪比的信道条件,提出了一种基于傅里叶系数插值的迭代频偏估计算法.该算法首先利用离散傅里叶变换(DFT)确定频谱峰值;然后对其结果进行Jacobsen插值,通过对插值结果进行误差分析,得出其方差与训练序列长度及信噪比的函数关系,并依此自适应调节其置信度为0.99999时的置信区间,将其作为精频偏估计的搜索区间;最后在搜索区间内进行迭代,并利用抛物线插值获取更精确的结果.仿真结果表明:对于长度为128、256、512的训练序列,在低信噪比条件下,文中算法均可逼近Cramer-Rao下界(CRLB),特别是在信噪比为0 d B时,两次迭代即可使算法的均方误差与CRLB的比值达到1.005左右.展开更多
文摘针对稀疏线阵波达方向估计精度较低问题,提出一种稀疏线阵双迭代傅里叶优化方法。基于阵列孔径原理,利用阵列因子与阵元激励间的傅里叶变换关系,构建稀疏线阵构型优化目标函数;提出双迭代傅里叶变换算法,制定合理的旁瓣阈值和旁瓣约束条件,依据稀疏率和阵元数将孔径自适应分区,以阵列峰值旁瓣和孔径为约束,由双层嵌套循环迭代优化阵列麦克风数量和位置,获得更低的阵列峰值旁瓣电平。数值仿真和实验结果表明,根据该方法获得的49.5λ孔径、23%稀疏率的稀疏阵列峰值旁瓣电平为-21.59 dB,主瓣宽度为1.03°,角度分辨率为1°,估计误差小于0.01。与其他方法对比,峰值旁瓣低1 d B,优化效率提升50%,由此可证明该方法的有效性和快速性。
文摘针对短波突发通信中存在的频偏问题,结合短波调解器的波形格式以及低信噪比的信道条件,提出了一种基于傅里叶系数插值的迭代频偏估计算法.该算法首先利用离散傅里叶变换(DFT)确定频谱峰值;然后对其结果进行Jacobsen插值,通过对插值结果进行误差分析,得出其方差与训练序列长度及信噪比的函数关系,并依此自适应调节其置信度为0.99999时的置信区间,将其作为精频偏估计的搜索区间;最后在搜索区间内进行迭代,并利用抛物线插值获取更精确的结果.仿真结果表明:对于长度为128、256、512的训练序列,在低信噪比条件下,文中算法均可逼近Cramer-Rao下界(CRLB),特别是在信噪比为0 d B时,两次迭代即可使算法的均方误差与CRLB的比值达到1.005左右.
