本文關(guān)鍵詞： 非平穩(wěn)信號 到達角估計 局部多項式傅里葉變換 時頻多信號分類　出處：《系統(tǒng)工程與電子技術(shù)》2017年01期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：對非平穩(wěn)陣列信號處理來說,通過時頻分析預(yù)處理可以提高對不同信源到達角(direction of arrival,DOA)的分辨能力和估計精度。本文以提高在多信號分量環(huán)境下時頻表示的能量聚集性為目標,提出一種自適應(yīng)的局部多項式傅里葉變換(local polynomial Fourier transform,LPFT)方法,通過對信號瞬時頻率曲線進行多項式擬合,確定LPFT的窗函數(shù)長度及各階系數(shù),以較小的計算量實現(xiàn)自適應(yīng)時頻分析。在此基礎(chǔ)上,提出一種基于自適應(yīng)LPFT的多信號分類(multiple signal classification,MUSIC)算法。仿真結(jié)果表明,與其他時頻MUSIC算法相比,該方法對信號形式的適應(yīng)能力強,在DOA估計精度、多信源角度分辨能力方面具有一定優(yōu)勢。
[Abstract]:For non-stationary array signal processing, the resolution and estimation accuracy of different sources of arrival angle direction of arrival direction can be improved by time-frequency preprocessing. The aim of this paper is to improve the energy aggregation of time-frequency representation in multi-signal component environment. An adaptive local polynomial Fourier transform (LPFT) method is proposed. By polynomial fitting of the instantaneous frequency curve of the signal, the length of the window function and the coefficients of each order of the LPFT are determined. Adaptive time-frequency analysis is realized with less computation. On the basis of this, a multi-signal classification signal classification algorithm based on adaptive LPFT is proposed. The simulation results show that compared with other time-frequency MUSIC algorithms, the proposed algorithm is more efficient than other time-frequency MUSIC algorithms. This method has strong adaptability to signal form and has some advantages in DOA estimation accuracy and multi-source angle resolution.
【作者單位】： 北京理工大學機電學院;北京遙感設(shè)備研究所;
【分類號】：TN911

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本文編號：1511985