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二维波达方向估计算法研究(3)

时间:2022-03-15 21:55来源:毕业论文
(M 1) 维矢量x(t) As(t) e(t)(2。1。1) 其中 s(t) [s1 (t), s2 (t),。, sK (t)] 为 (K 1) 维的信源矢量, e(t) 为加性高斯噪声,这里 其中k 是一维方位角

(M 1) 维矢量x(t) As(t) e(t)(2。1。1)

其中 s(t) [s1 (t), s2 (t),。, sK (t)] 为 (K 1) 维的信源矢量, e(t) 为加性高斯噪声,这里

其中k 是一维方位角的估计值, {a(k )}为第 k 个阵元在所有阵元处构成的的方向矢量。

2。2一维 MUSIC 算法

一维 DOA 估计中,多重信号分类(MUSIC)算法的提出实现了 DOA 估计的飞跃,其基 本原理是以阵列接收信号为基础来计算空间谱函数,并对空间谱函数进行谱峰搜索以得到信 源方向。由于其利用天线阵列协方差矩阵进行特征分解的原理,因此只要阵列的布阵形式已 知,便可使用 MUSIC 算法进行估计。来`自+优-尔^论:文,网www.youerw.com +QQ752018766-

阵列协方差矩阵通过特征值分解划分成两个子空间,分别为信号子空间和噪声子空间,

其中信号子空间由 K 个较大的特征值对应的特征向量决定,而噪声子空间由其余较小的特征 值对应的特征向量决定,由此可得

本科毕业设计说明书第 5  页

根据式(2。2。2)得到

矩阵 RS 为非奇异,满秩,所以有逆矩阵存在,两边同时乘以 A() 的逆和 RS 的逆,可将

上式简化为 AH ()E0 。

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