CA-CFAR 用于识别移动目标, FFT、MUSIC 和 CS 用于估计到达角度。 据观察,FFT 是其中最快的算法,但它的角分辨率也最差,这使得它对于需要高分辨率的应用没有吸引力。 它可用于不需要高分辨率且速度优先的应用程序(例如实时应用程序)。 另一方面,MUSIC 和 CS 都是超分辨率算法,它们能够分离距离很近的目标。 它们...
基于CS_MUSIC算法的DOA估计_吴小川
多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)方法在少快拍数或者存在相干信源的情况下不能准确估计信号的波达方向,而压缩感知(compressive sensing,CS)方法在多快拍数或低信噪比情况下分辨性能不稳定,估计准确率受限.提出了一种基于CS的MUSIC方法,简称CS-MUSIC,该方法针对不同的快拍数,建立二者之间的联系,构造出...
基于CS-MUSIC算法的DOA估计
B. 使用MUSIC 尽管FFT 是一种高效且易于实现的方法,但在大多数情况下,其分辨率不足以分离位置相近的目标。 多信号分类 (MUSIC) 是一种高分辨率测向算法,它基于在阵列上观察到的传感器协方差矩阵的特征值分解。 MUSIC 属于基于子空间的测向算法家族。 假设有 ...
B. 使用MUSIC 尽管FFT 是一种高效且易于实现的方法,但在大多数情况下,其分辨率不足以分离位置相近的目标。 多信号分类 (MUSIC) 是一种高分辨率测向算法,它基于在阵列上观察到的传感器协方差矩阵的特征值分解。 MUSIC 属于基于子空间的测向算法家族。 假设有 ...