1.基于深度学习重构协方差矩阵的互质阵波达方向估计方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤一,互质阵列布阵;设正整数对m、n,且m<n,构造一对稀疏均匀线阵子阵列,其中第一个子阵列包含n个间距为md的天线阵元,其阵元位置为0,md,...,(n-1)md,第二个子阵列包含2m个间距为nd的天线阵元,其阵元位置为0,nd,......
基于干扰噪声协方差矩阵重构的稳健波束形成算法研究一、引言波束形成技术是阵列信号处理领域的重要分支,广泛应用于雷达、声纳、通信等系统中。在复杂多变的电磁环境中,干扰和噪声的存往往导致波束形成算法性能下降,因此发展稳健的波束形成算法成为当前研究的重要方向。本文旨在研究基于干扰噪声协方差矩阵重构的稳健波束形成...
基于协方差矩阵重构的互质阵列DOA估计方法可以减小直接估计协方差矩阵的相关问题。该方法利用两个互质的阵列中的子阵列,通过协方差矩阵的重构完成互质阵列的DOA估计。具体实现过程如下 - 利用两个互质阵列组成的组合阵列分别获取信号,并取得两个互质阵列的协方差矩阵。 - 将互质阵列的协方差矩阵进行重构,得到反矩阵估计值...
基于重构频域协方差矩阵的DOA估计方法则通过分析信号在频域中的特性,从根本上改进了传统方法的性能。 这种方法可以有效地减小环境噪声对DOA估计的影响。通过对接收到的信号进行频域滤波和重构,可以消除大部分的环境噪声,使得信号在频域中的特性更加突出。这有助于提高DOA估计的准确性和鲁棒性。 基于重构频域协方差矩阵的...
在自适应波束形成中,由于期望信号(SOI)导向矢量(SV)的误差、采样点数较少、训练数据中存在期望信号成分等原因,造成波束形成的性能严重下降。针对以上问题,提出了一种稳健波束形成方法。首先利用MUSIC算法和参数估计来重构不包含SOI的干扰噪声协方差矩阵,再通过利用相关
参见图1,本发明的基于协方差矩阵重构和导向矢量估计的稳健波束形成方法,首先对天线接收数据的协方差矩阵进行特征值分解得到噪声子空间,使用music算法估计出干扰信号的doa,根据阵列结构得到其导向矢量;然后分别对这些干扰信号导向矢量使用rcb算法进行校正,根据导向矢量的正交性求解出干扰信号的功率,构造出干扰加噪声协方差矩阵...
摘要:针对传统波束形成算法在导向矢量失配和协方差矩阵误差情况下输出信干噪比下降严重的问题,提出了一种基于协方差矩阵重构和导向矢量优化的稳健自适应波束形成算法。该算法通过估计信号和干扰的功率及方向,重构干扰加噪声协方差矩阵,同时结合投影和空域积分...
1.基于协方差矩阵重构的稳健Capon波束形成的算法,其特征在于,包括如下步骤: 一、系统建模: 阵列信号的模型描述为:p个远场窄带信源信号:包含1个期望信号,p-1个干扰信号,入射到阵元数为M(p<M)、阵元间距为半波长的均匀线阵上,其中:期望信号与干扰信号为两两互不相关的窄带信号,各阵元噪声为平稳高斯白噪声,经...
本发明公开了一种基于协方差矩阵重构的自适应波束形成方法,思路为:建立M个阵元的均匀直线阵列接收Q个不同方向信号的数学模型,其中包含1个待检测期望信号和Q#1个干扰信号;进而得到样本矩阵的干扰加噪声采样协方差矩阵pathDDA0001214777020000011.TIF" wi="59" he="46" />对pathDDA0001214777020000012.TIF" wi="35"...
基于协方差矩阵重构的DOA估计方法