针对二维多重信号分类算法可以估计出系统的到达时间(TOA,time-of-arrival)和波达方向(DOA,direction-of-arrival)参数，但需要复杂度非常高的二维谱峰搜索这一问题，提出了IR-UWB系统中基于求根MUSIC(root-MUSIC)的TOA和DOA联合估计算法，该算法对接收信号的频域形式建模，先估计出TOA，然后由TOA的差值计算出DOA，从而实现TOA和DOA的联合估计。该算法不需谱峰搜索，可直接给出估计参数的闭式解，还可实现参数配对。还推导了参数估计的误差方差。仿真结果表明，该算法的参数估计性能明显优于矩阵束算法、传播算子算法以及基于旋转不变技术估计信号参数算法，并且非常接近于2D-MUSIC算法，但该算法的复杂度却远远低于2D-MUSIC算法。
2023-04-13 12:32:32
1.6MB
1
多重信号分类算法的步骤
一、由阵列的接收数据得到数据协方差矩阵 ，即
二、对 进行特征分解；
三、由 的特征值进行信号源数判断；
四、确定信号子空间 与噪声子空间 ；
2021-09-09 09:47:40
300KB
1
MATLAB源代码。压缩包中有两个文件，将这两个文件一起放在MATLAB当前运行文件夹中即可。数字信号处理中一种处理信号的重要方法，music算法，多重信号分类。利用信号子空间和噪声子空间正交性，构造空间谱函数。
2021-04-27 14:54:21
13KB
1
多重信号分类（music)算法计算波达角(不同阵元数的比较分析）(matlab)
2021-03-29 21:00:47
1KB
1
现有各类子空间DOA测向算法为避免阵列模糊一般要求阵元间距小于半波长,但为获得更好的测向性能又需要较大的阵列尺寸,这需要大量的阵元,提高系统复杂度和成本.为克服这个问题,本文基于多重信号分类(MUSIC)算法提出一种采用半径不同的多口径组合阵列进行DOA测向方法.其中小尺寸阵列能够避免测向模糊问题,同时对空间谱起到平滑作用,从而降低空间谱计算复杂度;而具有较少阵元数目的大尺寸阵列主要用于提高测向算法精度和分辨力.本文给出算法的原理与实现步骤,并对算法精度和分辨力进行了分析和仿真,理论分析和仿真结果表明算法的有效性.
2021-03-16 18:10:29
1.34MB
1