本文選題：陣列信號(hào)處理　切入點(diǎn)：高分辨率　出處：《電子與信息學(xué)報(bào)》2014年12期

【摘要】：該文針對(duì)非等功率信號(hào)波達(dá)方向(DOA)估計(jì)問題,提出一種基于噪聲子空間特征值重構(gòu)(Eigenvalue Reconstruction of Noise Subspace,ERNS)的超分辨算法。算法對(duì)接收信號(hào)自相關(guān)矩陣進(jìn)行特征值分解,通過重構(gòu)噪聲空間特征值以及引入虛擬信源來構(gòu)造新的接收信號(hào)自相關(guān)矩陣,對(duì)該矩陣進(jìn)行特征值分解得到新的噪聲空間特征值。當(dāng)虛擬信源與實(shí)際信源入射方向相同時(shí),新噪聲空間特征值與重構(gòu)后噪聲空間特征值保持不變,利用這一特性來估計(jì)信源入射方向。該文給出算法的原理及實(shí)現(xiàn)步驟,并通過仿真進(jìn)行原理驗(yàn)證與性能分析,仿真結(jié)果表明與其他子空間算法和MUSIC算法相比,ERNS算法能夠提高弱信號(hào)估計(jì)成功的概率。
[Abstract]:In this paper, a super-resolution algorithm based on noise subspace eigenvalue Reconstruction of Noise subspace Reconstruction is proposed to estimate the DOA (Direction of arrival) of unequal power signals.The received signal autocorrelation matrix is decomposed by eigenvalue decomposition, and a new noise spatial eigenvalue is obtained by reconstruction of noise spatial eigenvalue and introduction of virtual information source to construct a new autocorrelation matrix of received signal.When the incident direction of the virtual source is the same as that of the actual source, the new noise spatial eigenvalue and the reconstructed noise spatial eigenvalue remain unchanged.The principle and implementation steps of the algorithm are given in this paper. The simulation results show that the algorithm can improve the probability of weak signal estimation compared with other subspace algorithms and MUSIC algorithms.
【作者單位】： 哈爾濱工業(yè)大學(xué)電子與信息工程學(xué)院;毫米波國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61171181) 毫米波國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放課題(K201328) 哈爾濱工業(yè)大學(xué)科技創(chuàng)新基金(HIT.NSRIF2013130) 哈爾濱工業(yè)大學(xué)(威海)校科學(xué)研究基金(HIT(WH)XBQD201022)資助課題
【分類號(hào)】：TN911.7

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1704094