本文關鍵詞： 陣列天線 信源數(shù)估計 獨立信源與相干信源 矩陣重構 特征子空間投影　出處：《系統(tǒng)工程與電子技術》2014年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：大多數(shù)子空間類譜估計算法,需要預先估計信源個數(shù),而且當信號源相干或強相關時,不能直接應用基于信息論的估計方法。針對接收信號為獨立源與相干源并存的情況,提出一種新的基于矩陣重構的信源數(shù)估計算法。算法利用各個陣元接收數(shù)據(jù)與參考陣元接收數(shù)據(jù)的互相關信息,構造一個Toeplitz等效協(xié)方差矩陣解相干。理論分析證明,相比于復信號解相干的常規(guī)Toeplitz矩陣重構方法,算法節(jié)省一半的陣列孔徑,而且對噪聲發(fā)散性有一定抑制作用�；诖藰嬙炀仃嚥捎锰卣髯涌臻g投影與特征值加權的方法構造判決函數(shù)來估計信源個數(shù),仿真結果表明,算法在獨立源和相干源并存的情況下,能準確估計出信源個數(shù),性能優(yōu)于空間平滑Akaike信息論準則法和空間平滑最小描述長度法。
[Abstract]:Most subspace spectral estimation algorithms need to estimate the number of sources in advance, and when the signal source is coherent or strongly correlated, the estimation method based on information theory can not be applied directly. A new source number estimation algorithm based on matrix reconstruction is proposed, in which a Toeplitz equivalent covariance matrix is constructed by using the cross-correlation information between the received data of each array element and the data received by the reference element. Compared with the conventional Toeplitz matrix reconstruction method of complex signal decoherence, the algorithm saves half of the array aperture. Based on the method of feature subspace projection and eigenvalue weighting, the decision function is constructed to estimate the number of sources. The simulation results show that, The algorithm can accurately estimate the number of information sources when the independent source and coherent source coexist. The performance of the algorithm is superior to that of the spatial smooth Akaike information theory criterion and spatial smoothing minimum description length method.
【作者單位】： 海軍航空工程學院研究生管理大隊;海軍航空工程學院七系;
【基金】：國家自然科學基金(60902054)資助課題
【分類號】：TN911.7

【參考文獻】

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