信息与控制
信息與控製
신식여공제
INFORMATION AND CONTROL
2010年
6期
686-693
,共8页
极化差分平滑算法%波达角%最小均方/归一化最小均方%自适应估计%跟踪
極化差分平滑算法%波達角%最小均方/歸一化最小均方%自適應估計%跟蹤
겁화차분평활산법%파체각%최소균방/귀일화최소균방%자괄응고계%근종
研究了利用阵元稀疏分布的电磁矢量传感器阵列对相干目标二维波达方向(DOA)进行自适应估计和跟踪的问题.首先,提出了一种新的解相干预处理方法--极化差分平滑算法(PSDA),并结合传播算子给出一种相干目标DOA的估计方法(PSDA-propagator),无需特征值分解以获得信号/噪声子空间,与基于极化平滑算法(PSA)的同类子空间方法相比,提出的方法在非均匀噪声环境有更好的估计性能.其次,为了实现DOA的自适应估计或对时变DOA的跟踪,论文结合最小均方(LMS)或归一化最小均方(NLMS)算法估计瞬时传播算子,并且通过近似牛顿(approximate Newton)算法更新方位角/仰角的估计.实验结果显示了算法有良好的自适心估计和跟踪性能.
研究瞭利用陣元稀疏分佈的電磁矢量傳感器陣列對相榦目標二維波達方嚮(DOA)進行自適應估計和跟蹤的問題.首先,提齣瞭一種新的解相榦預處理方法--極化差分平滑算法(PSDA),併結閤傳播算子給齣一種相榦目標DOA的估計方法(PSDA-propagator),無需特徵值分解以穫得信號/譟聲子空間,與基于極化平滑算法(PSA)的同類子空間方法相比,提齣的方法在非均勻譟聲環境有更好的估計性能.其次,為瞭實現DOA的自適應估計或對時變DOA的跟蹤,論文結閤最小均方(LMS)或歸一化最小均方(NLMS)算法估計瞬時傳播算子,併且通過近似牛頓(approximate Newton)算法更新方位角/仰角的估計.實驗結果顯示瞭算法有良好的自適心估計和跟蹤性能.
연구료이용진원희소분포적전자시량전감기진렬대상간목표이유파체방향(DOA)진행자괄응고계화근종적문제.수선,제출료일충신적해상간예처리방법--겁화차분평활산법(PSDA),병결합전파산자급출일충상간목표DOA적고계방법(PSDA-propagator),무수특정치분해이획득신호/조성자공간,여기우겁화평활산법(PSA)적동류자공간방법상비,제출적방법재비균균조성배경유경호적고계성능.기차,위료실현DOA적자괄응고계혹대시변DOA적근종,논문결합최소균방(LMS)혹귀일화최소균방(NLMS)산법고계순시전파산자,병차통과근사우돈(approximate Newton)산법경신방위각/앙각적고계.실험결과현시료산법유량호적자괄심고계화근종성능.
