【摘要】：基于特征分解的子空間類測(cè)向算法均要知道信源個(gè)數(shù),但在小快拍數(shù)、低信噪比,且信源間的信號(hào)強(qiáng)度差異明顯的場(chǎng)合中,傳統(tǒng)的AIC信息準(zhǔn)則和MDL準(zhǔn)則均不能準(zhǔn)確判斷信源個(gè)數(shù)。這直接惡化了基于特征分解類算法(如MUSIC法)的測(cè)向性能。針對(duì)該問(wèn)題,提出了一種利用信源先驗(yàn)特征的混合測(cè)向算法。該算法既利用了信源在角度上呈稀疏分布的信息提高了信源數(shù)判決的準(zhǔn)確性,也利用了信源的非圓特性改進(jìn)了測(cè)向性能。計(jì)算機(jī)仿真證實(shí)了該方法的正確性。
[Abstract]:The subspace class direction finding algorithm based on feature decomposition should know the number of sources, but in the case of small fast beat number, low signal-to-noise ratio and obvious signal strength difference between the sources, The traditional AIC information criterion and MDL criterion can not accurately judge the number of sources. This directly degrades the direction finding performance based on feature decomposition class algorithms, such as MUSIC method. In order to solve this problem, a hybrid direction finding algorithm based on the prior characteristics of sources is proposed. The algorithm not only makes use of the information that the source is sparse in angle to improve the accuracy of the number of sources, but also makes use of the non-circular characteristics of the source to improve the direction finding performance. The correctness of the method is verified by computer simulation.
【作者單位】： 電子科技大學(xué)電子工程學(xué)院;同方電子科技有限公司;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61172140)
【分類號(hào)】：TN911.7

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前2條

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【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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本文編號(hào)：2495509