该项目主要研究了经典DOA估计算法:MUSIC、CAPON、ESPRIT、ML、LP到稀疏贝叶斯SBL、深度学习CNN等测向定位技术,带领大家从经典超分辨DOA估计技术到稀疏重构DOA估计技术再到现代人工智能DOA估计技术,逐步了解测向定位算法的发展,废话不多说,下面我们依次介绍相应算法原理。 Bartlett(CBF) 参考文献:
DOA估计算法，即方向到达（Direction of Arrival）估计算法，是指通过接收信号的时间差或相位差等特征来估计信号源的方向。在无线通信、雷达、声源定位等领域有着广泛的应用。下面将介绍几种常见的DOA估计算法。1. 波束形成算法（Beamforming）：波束形成算法是通过对阵列天线的信号进行加权叠加，使得特定方向的信号增强，...
DoA 估计是指根据天线阵列的接收信号估计出单个或多个信号源的方位信息。由于激励信号和方向图之间存在傅里叶关系,DoA 估计也可以等效为谱估计问题。 多重信号分类(Mutiple Signal Classification)算法,简称 MUSIC 算法,是一种常用的 DoA 估计方法。它的基本思想是将任意阵列输出数据的协方差矩阵进行特征分解,从而得到...
目前宽带信号DOA估计算法主要有两大类:一类是非相干信号子空间法(ISM)[1],这类算法计算量大,分辨率低,且不能分辨相干信号源;另一类是相干信号子空间法(CSM)[2],这类算法分辨率高且能分辨相干信号源,但需要根据已知的预估计角度求解聚焦矩阵。 近几年提出的通过稀疏信号表示[3-4]进行DOA估计的算法(FOCUSS[5]...
非子空间的DOA估计算法主要是基于滑窗和特定统计模型进行DOA估计。基于滑窗的算法包括波达法（Beamforming），它通过将接收阵列的信号合成一个波束，使得波束指向信号源的方向来估计DOA。波达法在较高信噪比情况下具有较好的性能，但在多源信号和近场源情况下容易出现混淆。特定统计模型的DOA估计算法包括最大似然法（...
不过具体到可以应用到车载毫米波雷达的DOA估计算法却不多,因为车载毫米波雷达会随着车一起运动,这就将那些需要多快拍才能实现测角的算法排除在外。此外,车载毫米波雷达对更新率的要求很高(一般是20Hz左右,50ms),在有限的硬件条件下,也排除了复杂度高、计算时间长的角度估计算法。 本文尽可能囊括足够多的DOA估计算法...
DOA估计是无线通信领域中的一个重要问题,它是指通过接收到的信号来确定信号源的方向。在实际应用中,DOA估计有很多种方法,其中常用的方法包括MUSIC、root-MUSIC、MVDR算法、空间平滑MUSIC算法等。 均匀线阵是一种常见的接收天线阵列,它由若干个等间距的天线组成。在均匀线阵中,由于天线间距相等,因此可以采用简单的MUSIC...
其中,对相干或强相关信号的 DOA 估计算法又称为解相干或者去相关 DOA 估计算法。 解相干算法的分类 在相干信源存在下的空间谱估计技术发展的几十年来,中外学者从多种不同的研究角度,如根据算法本身构造机理与预处理方式,对数据矩阵是否降低维度处理,针对信源的类型同时或分离处理,以及采用特殊阵列或一般阵列结构等,...
DOA估计算法——Capon算法 1.波速形成基本思想 ��在理解Capon算法之前,我们有必要先了解波束形成的基本思想以及原理到底是什么。这有助于我们更好的理解Capon算法的思想。 图1 如图1展示了均匀阵列波束导向的示意图。图中wm表示加权值,波速形成(DBF)的基本思想就是将各阵元输出进行加权求和,在一定时间内将天线...