控制工程
控製工程
공제공정
CONTROL ENGINEERING OF CHINA
2009年
5期
602-605
,共4页
时空相关矩阵%联合对角化%空间谱分解%相关信号源%最小方差无畸变响应
時空相關矩陣%聯閤對角化%空間譜分解%相關信號源%最小方差無畸變響應
시공상관구진%연합대각화%공간보분해%상관신호원%최소방차무기변향응
采用基于Jacobi算法的矩阵联合对角化方法对阵列接收数据的空时相关矩阵进行联合对角化,能够获取关于目标方位的尽可能多的信息,即空时相关矩阵"平均"特征值和特征向量,将这些平均值应用于Capon提出的最小方差无畸变响应(MVDR)空间谱估计算法,得到修正MVDR算法.由于修正MVDR算法充分利用了目标方位信息,且不需要信号源数目的先验信息,所以,其性能优于MVDR算法和MUSIC算法.仿真试验表明,在信号源相关程度比较高的情况下,修正MVSDR算法不需要信源数目的先验信息,仍能分辨出信号方位,其性能明显优于MUSIC算法,特别是当信源数目欠估计时,而其他基于子空间的算法得不出任何有意义的结果.修正MVDR算法空时相关矩阵联合对角化能提高空间谱的分辨能力,在一定程度上增加算法的稳健性.
採用基于Jacobi算法的矩陣聯閤對角化方法對陣列接收數據的空時相關矩陣進行聯閤對角化,能夠穫取關于目標方位的儘可能多的信息,即空時相關矩陣"平均"特徵值和特徵嚮量,將這些平均值應用于Capon提齣的最小方差無畸變響應(MVDR)空間譜估計算法,得到脩正MVDR算法.由于脩正MVDR算法充分利用瞭目標方位信息,且不需要信號源數目的先驗信息,所以,其性能優于MVDR算法和MUSIC算法.倣真試驗錶明,在信號源相關程度比較高的情況下,脩正MVSDR算法不需要信源數目的先驗信息,仍能分辨齣信號方位,其性能明顯優于MUSIC算法,特彆是噹信源數目欠估計時,而其他基于子空間的算法得不齣任何有意義的結果.脩正MVDR算法空時相關矩陣聯閤對角化能提高空間譜的分辨能力,在一定程度上增加算法的穩健性.
채용기우Jacobi산법적구진연합대각화방법대진렬접수수거적공시상관구진진행연합대각화,능구획취관우목표방위적진가능다적신식,즉공시상관구진"평균"특정치화특정향량,장저사평균치응용우Capon제출적최소방차무기변향응(MVDR)공간보고계산법,득도수정MVDR산법.유우수정MVDR산법충분이용료목표방위신식,차불수요신호원수목적선험신식,소이,기성능우우MVDR산법화MUSIC산법.방진시험표명,재신호원상관정도비교고적정황하,수정MVSDR산법불수요신원수목적선험신식,잉능분변출신호방위,기성능명현우우MUSIC산법,특별시당신원수목흠고계시,이기타기우자공간적산법득불출임하유의의적결과.수정MVDR산법공시상관구진연합대각화능제고공간보적분변능력,재일정정도상증가산법적은건성.
