阵列信号处理

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阵列信号处理

阵列信号处理

B
B
1 有 zB t 2
B

2
z e jt d z B t
因此
s r , t z B t e j0t e j0 s 0, t e j0
2
小结: 信号带宽足够小使得波到达 r 处时的复包络基本 不变。 T r 表示了波传播的空间信息(方向、位置), 它仅含于载波项中,而与信号复包络无关。




s exp[ j t r ]d
T


这里函数 s 是任意的,只要其Fourier变换存在即 可。该式表达了沿同一方向 传播的任意波形(信 号),其频率分量任意。
B. 波动方程球坐标系中的解
球坐标系 r , , ,但是,当波动方程的解具有球形 对称时,函数s r , , , t 并不依赖于 和 ,使解简化, 这时波动方程可简化为:
T

波动方程的任意解可以分解为无穷多个“单频” 解的迭加(传播方向和频率分量均任意)。
波动方程的单频解可以写成单变量的函数:
s r , t A exp[ j (t k r ) A exp[ j t r ]
T T


k ,其大小等于传播速度的倒数,其方向与 式中
时间频率 空间频率
b) 任意解:由四维Fourier变换表示: j t k r 1 s r, t s u , e d kd 4 2 j t k r s k , s t , r e d rdt 其中
T
a t 带宽越宽,信号起伏越快。窄带条件即要求a t cos 变化比 0t t 变化慢。

阵列信号处理原理、方法与新

阵列信号处理原理、方法与新

阵列信号处理原理、方法与新
阵列信号处理是一种利用多个传感器(如麦克风、天线等)获取信号,通过信号处理
算法将其合成为一个复合信号,并在此基础上分离、定位、去除、增强等操作的新型信号
处理技术。

在目前的通信、雷达、声学、医学等领域都有广泛应用。

阵列信号处理的基本原理是通过获取多个传感器采样的信号,根据它们的相对位置和
接收到信号的时间差异,构建一个信号阵列,然后通过信号合成的方法将这些信号合成为
一个复合信号。

根据复合信号的特征,进行后续的信号处理。

阵列信号处理的主要方法包括波束形成、空间滤波、方向估计等。

波束形成的主要目
的是聚焦探测器的接收能力,使其在目标方向上获得更高的灵敏度。

空间滤波的主要目的
是通过利用阵列传感器之间的相对位置和互相之间的传感器响应差异,对信号进行滤波,
达到抑制噪声、增强信号等效果。

方向估计则是通过对信号在阵列中传播的速度和波束方
向的监测,对信号的方向进行估计。

阵列信号处理技术的应用十分广泛,其中最为常见的应用领域是通信、雷达和声学等。

在通信中,利用阵列信号处理技术进行信号增强和去除干扰,并根据信号的传播速度和方
向进行信号定位和跟踪。

在雷达中,利用阵列信号处理技术对雷达信号进行波束形成和目
标方向估计,提高雷达的探测效率和目标定位精度。

在声学中,利用阵列信号处理技术进
行声波信号的定位、分离和降噪等操作,提高语音识别和音频娱乐的质量。

总之,阵列信号处理技术是一种高效、可靠的信号处理方法,可以广泛应用于各个领域,有着十分重要的实际应用价值。

阵列信号处理 psf 点扩散函数 反卷积

阵列信号处理 psf 点扩散函数 反卷积

阵列信号处理(Array Signal Processing)1. 简介阵列信号处理是一种利用多个传感器或微phones接收到的信号进行处理的技术。

这些传感器通常以阵列的形式排列在一起,可以在空间上对信号进行采样。

阵列信号处理技术可以用于各种应用,包括无线通信、雷达、声音定位和语音增强等领域。

在阵列信号处理中,经常会使用到点扩散函数(Point Spread Function,PSF)和反卷积(Deconvolution)等概念。

本文将详细介绍这些特定函数的定义、用途和工作方式。

2. 点扩散函数(Point Spread Function,PSF)2.1 定义点扩散函数(PSF)是指在观察到一个点源时,系统输出的响应。

点源可以是一个理想的点光源、点声源或点热源等。

PSF描述了系统对于一个点源的感知能力,可以用于评估系统的分辨率和信号传输特性。

2.2 用途PSF在阵列信号处理中具有广泛的应用,主要用于以下几个方面:2.2.1 分辨率评估PSF可以用于评估系统的分辨率,即系统能够分辨并显示的最小特征尺寸。

通过分析PSF的形状和尺寸,可以确定系统的分辨率限制,进而优化系统设计和参数设置。

2.2.2 反卷积PSF还可以用于图像或信号的反卷积处理。

在实际应用中,由于传感器和系统的限制,观测到的信号往往受到模糊和失真的影响。

通过将观测到的信号与PSF进行卷积运算的逆过程,可以恢复出原始信号的更清晰的图像或声音。

2.2.3 信号重构PSF在阵列信号处理中也可以用于信号重构。

通过对多个传感器接收到的信号进行处理和分析,可以利用PSF将信号的不同成分分离出来,从而实现信号的重构和定位。

2.3 工作方式PSF的工作方式可以通过以下几个步骤来理解:2.3.1 系统建模首先,需要对阵列系统进行建模。

这包括确定阵列的几何结构、传感器的位置和响应特性等。

通过建模,可以得到系统的传递函数,即系统对于输入信号的响应。

2.3.2 点源输入接下来,将一个点源输入到系统中,观察系统的输出。

阵列信号处理技术

阵列信号处理技术

动通信的用户很多,一方面通过空间不同位置进行区分,另 一方面通过不同的编码等方法实现多用户和大容量。 现代超分辨技术,使系统能够分辨空间和时间上都很靠 近的信号。
概括起来说:
波束的控制和管理
时间和空间信号的高分辨 五、主要研究内容 1、阵列构形研究 均匀直线阵、平面阵、元阵、随机阵、共形阵。 2、波束形成和超分辨新方法的研究(不是热点)
军用雷达:
火炮雷动:炮位侦校雷达、炮瞄雷达
战场侦察雷达:(坦克、直升机等目标的检测与识别)
步兵侦察雷达:
空中警戒雷达:(对空监视雷达) 机载雷达气象雷达: 天气预报、人工降雨)
探地雷达: (探测地下管道,检查高速公路施工质量,
接收信号
X T = [ x1 , x 2 , L , x N ]
(2.1.1)
方向图形成网络: W = [ w1 , w 2 , L , w N ]
(2.1.2)
(形成最优权 和系统输出)
y(t ) = W T X = X T W
(2.1.3)
自适应处理器: ( 例如MVDR:Minimum Variance Distortionless Response) 求解约束性问题:
0 ≤ t ≤ T
(2.2.5)
所需信号和噪声的矢量可以表达为:
s1 (t ) S (t ) = 2 M s N (t )
n1 (t ) n (t ) = 2 M n N (t )
0 ≤ t ≤ T
所需信号分量可精确已知,粗略近视已知,或仅在统计意 义上已知。
3、理想的传播模型
3、应用性研究(热点)
在一个具体的领域或工程项目上,如何应用这些理论和
方法,实际系统的误差很大,比如阵列通道之间的性能差异, 频率特性,阵列传感器的位置误差等情况下的一些理论算法 和性能。

多通道信号处理中的阵列信号处理技术

多通道信号处理中的阵列信号处理技术

多通道信号处理中的阵列信号处理技术在现代通信领域中,多通道信号处理已成为一项重要的技术,能够在众多应用中实现高效的信号提取和处理。

而其中,阵列信号处理技术则是多通道信号处理中的关键技术之一。

本文将以阵列信号处理技术为主题,探讨其在多通道信号处理中的应用和重要性。

一、阵列信号处理技术的基本概念阵列信号处理技术是指利用多个接收通道对信号进行采集和处理的一种信号处理方法。

这些接收通道可以部署在不同的位置上,通过对各通道接收到的信号进行分析和处理,可以获得目标信号的方向、距离和频率等信息。

阵列信号处理技术在无线通信、雷达、声纳等领域中都有着广泛的应用。

二、阵列信号处理技术的原理在阵列信号处理中,通过合理地设计和部署接收通道,并利用差分和合成等技术,可以实现对信号的增强和抑制。

其基本原理可以概括为以下几个方面:1. 时差测量:通过计算不同通道接收到信号的时间差,可以确定信号的到达方向。

这种方法被广泛应用于声纳和雷达领域,用于目标定位和跟踪。

2. 相关性分析:通过对不同通道接收到的信号进行相关性分析,可以提取出目标信号并抑制噪声。

这种方法在无线通信和雷达等领域中被广泛应用,可以提高信号的质量和可靠性。

3. 波束形成:通过对接收到的信号进行加权合成,可以实现对信号的增强和抑制。

这种方法在天线和无线通信系统中被广泛应用,可以提高通信质量和距离。

三、阵列信号处理技术在多通道信号处理中的应用阵列信号处理技术在多通道信号处理中有着重要的应用。

以下列举了几个常见的应用场景:1. 无线通信系统:在无线通信系统中,利用阵列技术可以实现多天线发射和接收。

通过对接收到的信号进行处理,可以提高无线信号的覆盖范围和传输速率。

2. 声纳系统:在声纳系统中,通过部署多个接收通道,可以实现对海洋中的声波信号进行定位和跟踪。

阵列信号处理技术可以提高声纳系统的性能和探测范围。

3. 雷达系统:在雷达系统中,利用阵列技术可以实现对目标信号的定位和跟踪。

阵列信号处理(知识点)

阵列信号处理(知识点)

信号子空间:设N 元阵接收p 个信源,则其信号模型为:()()()()1piiii x t s t a N t θ==+∑在无噪声条件下,()()()()()12,,,P x t span a a a θθθ∈称()()()()12,,,P span a a a θθθ为信号子空间,是N 维线性空间中的P 维子空间,记为P N S 。

P N S 的正交补空间称为噪声子空间,记为N P N N -。

正交投影设子空间m S R ∈,如果线性变换P 满足,()1),,,2),,,0m mx R Px S x S Px x x R y S x Px y ∀∈∈∀∈=∀∈∀∈-=且则称线性变换P 为正交投影。

导向矢量、阵列流形设N 元阵接收p 个信源,则其信号模型为:()()()()1piiii x t s t a N t θ==+∑,其中矢量()i ia θ称为导向矢量,当改变空间角θ,使其在空间扫描,所形成的矩阵称为阵列流形,用符号A 表示,即(){|(0,2)}a A θθπ=∈波束形成波束形成(空域滤波)技术与时间滤波相类似,是对采样数据作加权求和,以增强特定方向信号的功率,即()()()()HHy t W X t s t W a θ==,通过加权系数W 实现对θ的选择。

最大似然已知一组服从某概率模型()f X θ的样本集12,,,N X X X ,其中θ为参数集合,使条件概率()12,,,N f X X X θ最大的参数θ估计称为最大似然估计。

不同几何形态的阵列的阵列流形矢量计算问题假设有P 个信源,N 元阵列,则先建立阵列的几何模型求第i 个信源的导向矢量()i i a θ 选择阵元中的一个作为第一阵元,其导向矢量()1[1]i a θ=然后根据阵列的几何模型求得其他各阵元与第一阵元之间的波程差n ∆,则确定其导向矢量()2jn i a eπλθ∆=最后形成N 元阵的阵列流形矢量()11221N j j N Pe A e πλπλθ-∆∆⨯⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦ 例如各向同性的NxM 元矩形阵,阵元间隔为半个波长,当信源与阵列共面时:首先建立阵列几何模型:对于第m 行、第n 列的阵元,其与第1行、第1列阵元之间的波程差为(1)sin()(1)cos()mn i i n d m d θθ∆=---故:()1122(sin()cos())22((1)sin()(1)cos())11N j j d j j d N M NM P NM Pe e A e e ππθθλλππθθλλθ-∆-∆---⨯⨯⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥==⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦而当信源与阵列不共面时: 首先将信源投影到阵列平面然后建立阵列模型对于第m 行、第n 列的阵元,其与第1行、第1列阵元之间的波程差为[(1)sin()(1)cos()]sin()mn i i i n d m d θθϕ∆=-+-故:()1122(sin()cos())cos()22((1)sin()(1)cos())cos()11N j j d j j d N M NM P NM Pe e A e e ππθθϕλλππθθϕλλθ-∆-∆---⨯⨯⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥==⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦线性约束最小方差准则(LCMV )的自适应波束形成算法: 对于信号模型:()()()0X t s t a J N θ=++, 波束形成输出:()()()()0()H H H yt W X t s t W a W J N θ==++LCMV 准则实际上是使()0HW a θ为一个固定值的条件下,求取使得()HWJ N +方差最小的W 作为最有权值,即:()0min .H X W HW R Ws t W a Fθ⎧⎪⎨⎪=⎩,其中F 为常数利用拉格朗日乘子法可解得:()10X opt W R a μθ-=当取1F =时,则()()11H X a R a μθθ-=,μ的取值不影响SNR 和方向图。

第四章 阵列信号处理

第四章 阵列信号处理
si (t ) = s (t − 1 riT α ) exp[ j (ωt − riT k )] c
通常信号的频带B比载波 ω 小很多,即s(t)变化 相对 ω 缓慢,则延时
1 c
r α <<
T
1 B
则可以认为 s (t − r α ) ≈ s (t ) 即信号包络 在各阵元上差异可忽略——窄带信号。
4.2 等距线阵与均匀圆阵
一、等距线阵 M个阵元等距排成一直线,阵元间距为d,到达波 的方向角定义为与阵列法线的夹角 θ ,称为波 达方向(DOA)。 在三维空间中还可以 θ θ 确定信源方位角 ψ
d
5
4
y
ψ
2
1
x
等距线阵(ULA)的方向向量
aULA (θ ) = [1, e = [1, e
−j 2π − j k d sin θ −j
,L, e

− j k ( M −1) d sin θ T
]
λ
d sin θ
,L, e
λ
( M −1) d sin θ
]T
若有多个信源(p个),波达方向分别为 θ i (i − 1, L, p) 方向矩阵为
A = [a(θ1 ), a(θ 2 ),L, a(θ p )] = 1 ⎡ ⎢ e − j 2λπ d sin θ1 =⎢ ⎢ L ⎢ − j 2λπ ( M −1) d sin θ1 ⎣e ⎤ π − j 2λ d sin θ p ⎥ L e ⎥ ⎥ L L π − j 2λ ( M −1) d sin θ p ⎥ L e ⎦ L 1
θ
d sin θ
Vandermonde矩阵
阵列结构不允许其方向向量和空间角之间模糊, 等距线阵阵元间距不能大于 λ ,则可以保证 2 方向矩阵中各个列向量线性独立。 二、等距线阵的阵列响应与方向图 在单个信源情况下,阵列输出为各阵元信号的加 权和(不考虑噪声),

阵列接收信号处理流程

阵列接收信号处理流程

阵列接收信号处理流程一、信号接收阵列接收信号处理的第一步是信号接收。

在阵列中,有多个接收器同时接收信号。

这些接收器可以是天线、传感器或其他接收设备。

每个接收器都可以独立地接收到信号,并将信号传输到后续的信号处理单元。

二、信号预处理接收到的信号可能会受到噪声、干扰或其他不完美因素的影响,因此需要进行信号预处理。

信号预处理的目的是提高信号的质量和准确性。

常见的信号预处理方法包括滤波、增益控制、噪声消除和时序校正等。

滤波是信号预处理的一种常用方法。

通过滤波可以去除信号中的噪声和干扰,提高信号的清晰度和可辨识度。

常见的滤波方法有低通滤波、高通滤波和带通滤波等。

增益控制是调整信号强度的方法。

通过增益控制可以使信号的强度达到最佳状态,避免信号过强或过弱的问题。

噪声消除是去除信号中噪声成分的方法。

噪声是信号中的不完美因素,可能会干扰信号的质量和准确性。

通过噪声消除可以提高信号的清晰度和准确性。

时序校正是调整信号的时序关系的方法。

在多个接收器同时接收信号时,由于信号传输路径的不同,信号到达各个接收器的时间可能存在微小的差异。

通过时序校正可以使信号的时序关系达到一致,提高信号的同步性和准确性。

三、信号合并经过信号预处理后,接收到的信号可以进行合并。

信号合并是将多个接收器接收到的信号进行综合和整合的过程。

通过信号合并可以提高信号的强度和准确性,增加信号的可靠性和鲁棒性。

常见的信号合并方法有加权平均法、最大比例合并法和最大比例合并法等。

加权平均法是将每个接收器接收到的信号按照一定的权重进行加权平均,得到综合的信号。

最大比例合并法是选择接收到信号强度最大的接收器的信号作为综合的信号。

最大比例合并法是根据接收到信号的强度比例进行综合,提高信号的强度和准确性。

四、信号解调和解码信号合并后,接下来需要进行信号的解调和解码。

信号解调是将调制信号转化为原始信号的过程。

常见的调制方式有频率调制、相位调制和振幅调制等。

通过信号解调可以恢复出原始信号的特征和信息。

阵列信号处理(知识点)

阵列信号处理(知识点)

信号子空间:设N 元阵接收p 个信源,则其信号模型为:()()()()1piiii x t s t a N t θ==+∑在无噪声条件下,()()()()()12,,,P x t span a a a θθθ∈L称()()()()12,,,P span a a a θθθL 为信号子空间,是N 维线性空间中的P 维子空间,记为P N S 。

P N S 的正交补空间称为噪声子空间,记为N P N N -。

正交投影设子空间m S R ∈,如果线性变换P 满足,()1),,,2),,,0m mx R Px S x S Px x x R y S x Px y ∀∈∈∀∈=∀∈∀∈-=且则称线性变换P 为正交投影。

导向矢量、阵列流形设N 元阵接收p 个信源,则其信号模型为:()()()()1piiii x t s t a N t θ==+∑,其中矢量()i ia θ称为导向矢量,当改变空间角θ,使其在空间扫描,所形成的矩阵称为阵列流形,用符号A 表示,即(){|(0,2)}a A θθπ=∈波束形成波束形成(空域滤波)技术与时间滤波相类似,是对采样数据作加权求和,以增强特定方向信号的功率,即()()()()HHy t W X t s t W a θ==,通过加权系数W 实现对θ的选择。

最大似然已知一组服从某概率模型()f X θ的样本集12,,,N X X X K ,其中θ为参数集合,使条件概率()12,,,N f X X X θK 最大的参数θ估计称为最大似然估计。

不同几何形态的阵列的阵列流形矢量计算问题假设有P 个信源,N 元阵列,则先建立阵列的几何模型求第i 个信源的导向矢量()i i a θ 选择阵元中的一个作为第一阵元,其导向矢量()1[1]i a θ=然后根据阵列的几何模型求得其他各阵元与第一阵元之间的波程差n ∆,则确定其导向矢量()2jn i a eπλθ∆=最后形成N 元阵的阵列流形矢量()11221N j j N Pe A e πλπλθ-∆∆⨯⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦M 例如各向同性的NxM 元矩形阵,阵元间隔为半个波长,当信源与阵列共面时:首先建立阵列几何模型:对于第m 行、第n 列的阵元,其与第1行、第1列阵元之间的波程差为(1)sin()(1)cos()mn i i n d m d θθ∆=---故:()1122(sin()cos())22((1)sin()(1)cos())11N j j d j j d N M NM P NM Pe e A e e ππθθλλππθθλλθ-∆-∆---⨯⨯⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥==⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦M M而当信源与阵列不共面时: 首先将信源投影到阵列平面然后建立阵列模型对于第m 行、第n 列的阵元,其与第1行、第1列阵元之间的波程差为[(1)sin()(1)cos()]sin()mn i i i n d m d θθϕ∆=-+-故:()1122(sin()cos())cos()22((1)sin()(1)cos())cos()11N j j d j j d N M NM P NM Pe e A e e ππθθϕλλππθθϕλλθ-∆-∆---⨯⨯⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥==⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦M M线性约束最小方差准则(LCMV )的自适应波束形成算法: 对于信号模型:()()()0X t s t a J N θ=++, 波束形成输出:()()()()0()H H H yt W X t s t W a W J N θ==++LCMV 准则实际上是使()0HW a θ为一个固定值的条件下,求取使得()HWJ N +方差最小的W 作为最有权值,即:()0min .H X W HW R Ws t W a Fθ⎧⎪⎨⎪=⎩,其中F 为常数利用拉格朗日乘子法可解得:()10X opt W R a μθ-=当取1F =时,则()()11H X a R a μθθ-=,μ的取值不影响SNR 和方向图。

阵列信号处理

阵列信号处理

阵列信号处理是信号处理的一个年青的分支,属于现代信号处理的重要研究内容之一,其应用范围很广,可用于雷达、声呐、通信、地震勘察、射电天文和医用成像等众多领域。

阵列信号处理是将一组传感器在空间的不同位置按一定规则布置形成的传感器阵列(尽管采用的传感器的类型可以不同,如天线、水听器、听地器、超声探头、X射线检测器,但是传感器的功能是相同的,它是连接信号处理器和感兴趣的空间纽带),用传感器阵列发射能量和(或)接收空间信号,获得信号源的观测数据并加以处理。

阵列信号处理的目的是从这些观测数据中提取信号的有用特征,获取信号源的属性等信息。

目前,阵列信号处理在雷达及移动通信等领域有着广泛而重要的应用。

在相控阵雷达体制中,自适应波束形成技术在抑制杂波干扰方面起着关键的作用。

在移动通信中,基于阵列信号处理的波达方向估计技术,使移动通信进入一个崭新的阶段。

本论文首先介绍阵列信号处理的基础知识。

在此基础上,着重讨论阵列波束形成技术,非理想线性阵列的雷达信号波达方向和多普勒频率估计,均匀圆形阵列的信号波达方向估计和复杂信号的波达方向及参数估计等四方面内容。

这些内容都是阵列信号处理领域的研究热点。

它们无论对阵列信号处理的理论发展还是实际应用,都有重要的意义。

目前,人们普遍关注在阵列响应矢量未知情况下,自适应波束形成问题,即盲自适应波束形成技术。

本文第一方面介绍了最基本的阵列波束形成方法,即最小均方误差波束形成器,线性约束最小方差波束形成器和基于特征空间的波束形成器(ESB)。

在此基础上,提出一个基于特征空间的盲自适应波束形成算法。

此算法首先根据高分辨波达方向估计方法,估计信号源的波达方向,然后以此方向形成约束导向矢量,进而计算出ESB波束形成算法的最优权矢量,最后,对期望目标形成笔状波束。

此算法能够有效地抑制信号的对消现象,并且能够应用于在波束中有多个期望信号的场合。

当阵列存在各种误差时,一般高分辨波达方向估计方法(如MUSIC)的估计性能严重下降。

阵列信号处理的基本知识分析

阵列信号处理的基本知识分析

diag{g ej1 ,, g e } jM
1
M
阵元之间的互藕 有关因素:阵元之间的间距大小,系统工作 频段,采用的传感器类型等。 设所有阵元之间的藕合系数矩阵为C,则考 虑到阵元间互藕的阵列输出信号模型为:
x(t) CAs(t) n(t)
阵元位置 阵元测向的关键信息是空间信号入射到各阵 元的相对延迟相位,而这一相位依赖于阵元 之间的空间位置,阵元位置误差直接导致延 迟相位估计误差,从而影响信号参数估计。
信号参数估计(DOA,频率,极化参数,距离, 时延等): 谱估计方法(子空间方法,波束形成 方法),参数化方法(最大似然,基于子空间逼 近方法)。
Ref[1] H.krim and M.Viberg, Two decdees of array processing research: the parametric approach, IEEE signal processing Magazine, Vol.13, Vol.4, 1996. Ref.[2] D.H.Johnson, D.E.Dudgeon, Array signal processing, Prentice-Hall,1993. Ref.[3] IEE Proc. 1991. Ref.[4] Vaccaro, R.J, The past, present, and the future of underwater acoustic signal processing, IEEE Signal Processing Magazine, Vol.15 , No.4 , 1998.
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-30
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0
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无线通信技术中的阵列信号处理技术

无线通信技术中的阵列信号处理技术

无线通信技术中的阵列信号处理技术随着科技的发展和无线通信的快速普及,阵列信号处理技术越来越受到人们的关注。

阵列信号处理技术是利用多个接收天线接收信号,通过对它们的处理和合并,使信号质量得到提高、干扰降低或对多个用户进行区分,进而提高系统的性能和数据传输速率。

一、阵列信号处理技术的特点首先,阵列信号处理技术的特点是多信道处理。

通过利用多个接收天线,可以实现空间滤波和波束形成技术,提高抗干扰能力和接收灵敏度。

其次,阵列信号处理技术利用了空间域干扰消除方法,覆盖范围更广,同时具有更高的波束形成精度。

最后,阵列信号处理技术可以实现多用户的信号分离和定向传输,提高了信道利用率和系统的数据传输效率。

二、阵列信号处理技术的应用范围阵列信号处理技术广泛应用于通信领域的移动通信系统、无线电视、无线局域网、卫星通信、雷达系统以及航空航天等领域。

在无线通信领域,阵列信号处理技术的应用可以有效地解决信号干扰和衰减问题,提高通信质量和数据传输速率。

例如,基站天线的部署采用阵列信号处理技术可以使信号传输距离更远,信号强度更稳定,从而提高通信质量和网络覆盖范围。

在雷达系统中,阵列信号处理技术可以对目标进行定位和跟踪,大幅提高雷达的探测距离、探测精度和鲁棒性。

在卫星通信领域,阵列信号处理技术可大大提高地球站和卫星之间的通信质量,减少信号干扰和衰减,增加通信容量和传输速率。

三、阵列信号处理技术的发展趋势未来,随着无线通信技术的不断发展和需求的增加,阵列信号处理技术也将不断发展。

一方面,阵列信号处理技术将会向着更高的频谱效率和更宽的带宽发展,以适应高速数据传输和大带宽信号的需求。

另一方面,阵列信号处理技术将会向着更高的抗干扰能力和更精确的目标识别与定位方向发展,以满足更为复杂、精细的应用场景的需要。

总之,阵列信号处理技术在无线通信领域中的应用前景广阔,既可以提高通信质量和数据传输速率,又可以有效地解决信号干扰和衰减问题。

未来,随着技术的发展,阵列信号处理技术将被广泛应用于更为复杂、精细的应用场景,并对新一代无线通信标准的制定和推广起到积极的推动作用。

阵列信号处理 psf 点扩散函数 反卷积

阵列信号处理 psf 点扩散函数 反卷积

阵列信号处理中的点扩散函数(PSF)及反卷积一、引言在现代通信和雷达系统中,阵列信号处理扮演着举足轻重的角色。

阵列信号处理是指利用阵列几个接收器(天线或传感器)的信号,通过合理的处理方法,提高信号的接收性能。

其中,点扩散函数(PSF)和反卷积是阵列信号处理中的重要概念,对信号处理和系统性能的分析具有重要的意义。

二、点扩散函数(PSF)的定义和作用1. 点扩散函数(PSF)的定义点扩散函数(Point Spread Function)是指在给定系统下,点源信号经过系统传输后,其在接收端形成的响应函数。

它不仅包含了传输系统的影响,也反映了系统对信号的扩散程度和变形情况。

2. PSF在阵列信号处理中的作用在阵列信号处理中,PSF可以用来描述阵列接收器对来自空间不同方向的信号的响应和传输特性。

通过PSF分析,我们可以深入了解阵列接收器的特性,优化阵列的布局和参数设置,以提高目标信号的接收性能。

三、反卷积在阵列信号处理中的应用1. 反卷积的基本原理反卷积是指在接收端对接收到的信号进行处理,尝试去除或减弱信号经过传输过程中受到的扩散和变形影响,使得恢复的信号更加接近原始信号。

在阵列信号处理中,反卷积可以用来提高系统的分辨率和准确性,减小信号在传输过程中的误差和失真。

2. 反卷积在阵列信号处理中的应用通过反卷积的处理,我们可以在一定程度上弥补传输过程中的信号质量损失,并实现对目标信号的更加准确的采集和分析。

这对于通信系统的误码率控制、雷达目标识别和跟踪等方面具有重要的意义。

四、个人观点和总结在阵列信号处理中,点扩散函数(PSF)和反卷积是两个非常重要的概念,对于理解和优化阵列信号处理系统具有重要的意义。

通过对PSF和反卷积的深入研究和应用,我们可以更好地了解阵列接收器的特性,提高系统的性能和准确性。

我个人认为,未来随着通信技术和雷达技术的发展,PSF和反卷积的研究将会更加深入,为阵列信号处理领域带来更多的突破和创新。

阵列信号处理的应用与原理

阵列信号处理的应用与原理

阵列信号处理的应用与原理简介阵列信号处理是指利用多个传感器或接收器对信号进行处理的一种技术。

通过将多个传感器或接收器布置成一定的阵列,并利用阵列特性来实现信号的增强、滤波、波束形成、颤振和目标检测等功能。

本文将介绍阵列信号处理的应用和原理,并列举了一些常见的应用场景。

应用场景无线通信阵列信号处理在无线通信领域有广泛的应用。

通过使用阵列天线接收器,可以实现信号增强和干扰抑制。

阵列天线接收器可以有效地接收目标信号,而且可以通过改变阵列的形状和方向性来调整接收波束,减少信号的干扰和噪声。

雷达系统阵列信号处理在雷达系统中也被广泛应用。

通过使用阵列天线接收器,可以实现目标检测和波束形成。

阵列天线接收器可以根据目标的位置和角度来调整接收波束,从而准确定位目标位置和判断目标特征。

声音处理阵列信号处理在声音处理领域也有很多应用。

通过使用麦克风阵列,可以实现声音增强和噪声抑制。

麦克风阵列可以根据声源的位置和方向性来调整接收波束,提高声音的清晰度和品质。

物体定位阵列信号处理在物体定位领域也有重要的应用。

通过使用多个传感器或接收器,可以实现物体的定位和追踪。

例如,通过使用GPS阵列接收器,可以准确测量目标的位置和速度。

工作原理阵列信号处理的工作原理基于波的干涉和差别。

当信号到达不同的传感器或接收器时,由于传播路径的不同,信号的相位和幅度会发生变化。

通过对不同传感器或接收器接收到的信号进行处理和比较,可以得到信号的方向、位置和特征。

阵列信号处理的关键概念包括波束形成、相移、干涉和降噪等。

波束形成波束形成是指通过阵列的干涉原理,调整传感器或接收器的相对相位和幅度,从而使得接收到的信号在特定方向上产生指向性增强。

波束形成可以通过手动设定相位和幅度,也可以通过自动化算法实现。

相移相移是指通过改变传感器或接收器的工作相位,使信号在阵列中达到相位同步。

相位同步可以提高接收性能和减少相位差引起的波束旁瓣。

干涉干涉是指多个传感器或接收器接收到的信号通过叠加产生增强或抑制效应的现象。

阵列信号处理 ARRAY

阵列信号处理 ARRAY

智能天线技术
波束成形
– 天线单元之间的间距小于半个波长 – 发射机和接收机必须预知方向 – 在蜂窝系统中通过形成的,窄波束减少干扰
从而增加复用系数,增加系统容量 – 通过天线增益,降低发射功率 – 通过空间滤波抑制可分离的空间干扰,抑制
时延扩展、减少瑞利衰落,对于衰落没有分 集增益。
阵列流形(1)
空间复用
利用空间散射信道,在各个收发天线对之间 形成多路独立的传输信道。
传输相同数据可以提高传输可靠性
传输不同的数据可以提高传输容量
Transmit
Receive
M elements
N elements
文章结构与框架
引言 MIMO—OFDM系统模型 自适应半盲波束形成算法
分布多天线阵
阵列信号处理的系统分类
有源系统 –具有发射传感器阵的系统
无源系统 –不具有发射传感器阵的系统
阵列信号处理主要研究什么
超分辨
在传感器阵列的物理孔径一定的条件下,通 过信号处理,获得比常规的波束形成器处理方
法高得多的空间分辨率。 自适应
如何能在复杂的干扰背景下最优地检测信号。
5、结论(2)
此外,这种算法充分利用了OFDM的导 频特性,波束形成器能自适应调整权矢 量,其更新方式与TDMA和CDMA相似, 所以本算法可直接用于有天线阵列基于 OFDM的第三代和以后的无线通信系统, 在多天线通信系统的矩阵信道估计和提 高天线增益方面有广泛的应用前景.
盲波束形成
早期的盲波束形成技术依赖方向估计 方向估计分为参数化方法和非参数化方
法两大类 非参数化方法是基于谱的方法
——以空间角为自变量分析到达波的空 间分布(空间谱)

阵列信号处理某高校课程

阵列信号处理某高校课程
率和扩大覆盖范围。
医学成像中的阵列信号处理
总结词
医学成像中的阵列信号处理主要用于提高成像质量和诊断准确率。
详细描述
医学成像技术如超声成像、核磁共振成像等,利用不同频率的声波或电磁波获取人体内部结构的信息 。阵列信号处理技术可以对接收到的信号进行处理,实现图像增强、去噪和分辨率提升。阵列信号处 理在医学成像中能够提高成像质量和诊断准确率,对于医疗诊断和治疗具有重要意义。
阵列信号处理将进一步与其他 领域的技术融合,如机器学习 、人工智能等。通过跨域协同 ,可以实现更高效、更精准的 信号处理和分析。
随着传感器技术的发展,阵列 的构成和排列方式也将不断创 新。未来的阵列信号处理系统 将更加灵活、多样化和智能化 。
阵列信号处理技术的应用领域 将继续拓展,如智能感知、无 人系统、物联网等新兴领域。 通过与这些领域的交叉融合, 阵列信号处理将发挥更大的作 用和价值。
信号的波束形成
通过调整阵列天线接收信号的相位和幅度,实现信号的 波束形成,增强特定方向的信号强度。
阵列信号的传播特性
信号的空间传播
阵列信号在空间中传播时,会受到环境因素的影 响,如多径效应、阴影衰落等。
信号的方向特性
阵列信号的方向特性包括方向图、波束宽度、副 瓣电平等,这些特性决定了阵列对信号的接收和 定向发射能力。
05
课程总结与展望
课程总结
阵列信号处理的基本原理
阵列信号处理是一门研究如何通过多个传感器接收信号,并通过对这些信号的处理和分析,实现对信号源的定位、跟 踪和识别的学科。其基本原理包括信号的传播、阵列的几何排列、信号的波束形成等。
课程内容与学习目标
本课程介绍了阵列信号处理的基本概念、原理和方法,包括信号模型、阵列模型、信号参数估计、波束形成等。通过 学习,学生应能掌握阵列信号处理的基本理论和方法,并能够运用所学知识解决实际问题。

阵列信号处理读研

阵列信号处理读研

阵列信号处理读研一、引言随着信息技术的发展和智能设备的普及,信号处理在各个领域中扮演着重要的角色。

其中,阵列信号处理作为一种高级信号处理技术,具有广泛的应用前景。

因此,越来越多的人选择进行阵列信号处理相关研究,并选择读研深造。

本文将详细探讨阵列信号处理读研的相关内容。

二、阵列信号处理概述2.1 信号处理的基本概念信号处理是指对信号进行采集、转化、编码、解码等一系列操作的过程。

阵列信号处理则将信号处理与阵列技术相结合,通过利用多个传感器接收信号,并利用阵列中的几何结构对信号进行处理和分析。

2.2 阵列信号处理的应用领域阵列信号处理在许多领域中具有重要应用,例如无线通信、声音处理、雷达系统等。

通过阵列信号处理,信号的质量可以得到提高,对于特定目标的检测和定位等任务也更加高效准确。

三、阵列信号处理读研的意义3.1 学术研究意义阵列信号处理涉及到多个学科的知识,包括信号处理、数学、电子工程等。

通过读研,在相关领域进行深入研究,可以掌握先进的理论知识和实践技能,为学术研究做出贡献。

3.2 工程应用意义阵列信号处理在实际应用中有广泛的需求,例如在通信系统中,通过阵列信号处理技术可以提高信号的传输效率和抗干扰能力。

因此,通过读研,可以掌握阵列信号处理的相关原理和技术,为工程应用提供支持。

四、阵列信号处理读研的必备知识4.1 数学基础知识阵列信号处理涉及到许多数学知识,例如线性代数、概率论、信号与系统等。

在读研之前,有一定的数学基础是必要的,可以通过学习相关课程来打好基础。

4.2 信号处理基础知识阵列信号处理是在信号处理的基础上发展起来的,因此在读研之前,需要对信号处理的基本概念、方法和算法等有一定的了解。

可以通过学习相关课程或自学来掌握信号处理的基础知识。

4.3 电子工程知识阵列信号处理涉及到电子工程的相关知识,例如电路设计、电磁波传播等。

在读研之前,可以通过学习相关课程或进行实践操作来掌握电子工程的基本理论和实践技能。

阵列信号处理基础教程

阵列信号处理基础教程

阵列信号处理基础教程阵列信号处理是一项重要的数字信号处理技术,用于从多个传感器接收到的信号中提取有用的信息。

阵列信号处理可以用于各种应用,例如无线通信、声学信号处理和雷达系统等。

本文将介绍阵列信号处理的基本概念、技术和应用。

阵列信号处理的主要目标是通过对多个传感器接收到的信号进行处理,从中提取有用的信息。

其中一个常见的任务是估计信号的到达方向。

通过测量信号在不同传感器间的相位差,可以估计信号的波前到达角度。

这种估计可以用于声源定位、雷达目标跟踪等应用中。

在阵列信号处理中,有几种常用的方法用于估计信号的到达方向。

其中一种方法是波束形成技术。

波束形成是一种利用传感器阵列的相干性增强信号的方法,从而提高信号的功率和信噪比。

波束形成通过对传感器接收到的信号进行加权和相干处理,使得来自特定方向的信号在输出中得到增强,而来自其他方向的信号被压制。

另一种常用的方法是空间谱估计技术。

空间谱估计是一种通过对传感器接收到的信号进行功率谱估计从而估计信号的到达方向的方法。

空间谱估计技术包括传统方法如基于协方差矩阵或自相关矩阵的方法,以及现代方法如基于模型的方法或压缩感知方法。

除了信号波前到达角度的估计,阵列信号处理还可以用于其他任务,例如信号分离、自适应滤波和声源增强等。

在信号分离中,阵列信号处理可以通过对传感器接收到的混合信号进行处理,将其分解为原始信号的组合。

自适应滤波是一种利用传感器阵列的几何结构和信号统计性质设计滤波器的方法。

声源增强是一种通过改善信号的信噪比来提高信号质量的方法,从而增强人们对声音的感知。

阵列信号处理在无线通信、声学信号处理和雷达系统等领域都有广泛的应用。

在无线通信中,阵列信号处理可以用于无线通信信道的估计和均衡,以提高通信性能。

在声学信号处理中,阵列信号处理可以用于语音信号的增强和麦克风阵列的防噪声设计。

在雷达系统中,阵列信号处理可以用于目标检测、目标跟踪和成像等任务。

综上所述,阵列信号处理是一项重要的数字信号处理技术,用于从多个传感器接收到的信号中提取有用的信息。

数字信号处理中的阵列信号处理技术研究

数字信号处理中的阵列信号处理技术研究

数字信号处理中的阵列信号处理技术研究数字信号处理是一个涵盖广泛的领域,其中阵列信号处理技术是其中一个重要分支。

阵列信号处理技术主要是通过使用多个传感器收集信号和算法来识别和分离信号。

阵列信号处理技术广泛应用于通信、雷达、声音识别、医学等领域。

阵列信号处理技术的基本原理是:通过将多个传感器放在一起,同时记录相同的信号,然后通过对这些记录的信号之间的差异的分析,从而实现发现、分离和识别信号。

这种方法通常被称为“空间滤波”。

这种方法需要大量的算力和纠错机制,但可以获得比单个传感器更高的信号质量和准确性。

阵列信号处理技术的应用对于现代社会有着极为广泛的影响。

在通信领域,阵列信号处理技术可以用于改善信号质量、提高数据速率和增强安全性。

在雷达系统中,阵列信号处理技术可以用于跟踪物体、识别障碍物并准确地判断对象的距离和位置。

在声音识别领域中,阵列信号处理技术可以用于区分不同的声音、从环境噪声中分离出人声并提升语音识别精度。

在医学领域,阵列信号处理技术可以用于定位肿瘤、检测心脏血流和分离患者的脑电图等。

阵列信号处理技术的发展历经了数十年的持续努力。

最初的方法是将所有传感器连接到一个中央处理器,并通过这台计算机使用一些基本算法来分离信号。

然而,由于计算资源有限,这种方法不仅速度慢,而且效果不尽如人意。

随着计算机技术的发展,阵列信号处理技术得到了更好的发展。

一种新的算法——波束形成——被发明出来,允许用户动态选择目标方向和抑制不想要的信号。

此外,拥有多个传感器的阵列可以同时运行,每个传感器都可以在本地进行信号处理,然后将信息传递给中央处理器,这可大大提高阵列信号处理的速度和准确性。

阵列信号处理技术发展的趋势主要是在利用人工智能和机器学习的技术来提高算法的精度和准确性。

通过使用大数据集和深度学习技术,可以训练计算机以获得更好的判断和预测性能。

此外,阵列信号处理技术的集成可用于追踪人类活动和运动,因此可以应用于医药和安全领域的大规模变革和应用。

阵列信号处理读研

阵列信号处理读研

阵列信号处理读研1. 引言阵列信号处理是一门涉及多个传感器或接收器的信号处理技术,通过对多个接收到的信号进行分析和处理,从而提取出有用的信息。

这门技术在无线通信、雷达、声音识别等领域具有广泛的应用。

由于其重要性和前景广阔,越来越多的人选择阵列信号处理作为读研方向。

本文将介绍阵列信号处理读研的相关内容,包括该领域的基本概念、研究方向、发展趋势以及对个人职业发展的影响等。

2. 基本概念2.1 阵列信号处理阵列信号处理是指利用多个传感器或接收器对同一目标进行接收和分析,并通过合理地组合和加权这些接收到的信号,提取出有用的信息。

阵列信号处理可以用于定位目标、抑制干扰、增强接收信号等。

2.2 阵列阵列是指由多个传感器或接收器组成的系统。

这些传感器或接收器之间按照一定规律排列,并通过相互之间的协作,实现对信号的接收和处理。

常见的阵列包括线性阵列、均匀圆阵、非均匀圆阵等。

2.3 目标定位目标定位是指通过对接收到的信号进行分析和处理,确定目标在空间中的位置信息。

在阵列信号处理中,通过对不同传感器或接收器接收到的信号进行比较和计算,可以得到目标相对于阵列的位置。

3. 研究方向3.1 阵列设计与优化阵列设计与优化是指研究如何选择合适的传感器或接收器,并确定它们之间的布局和参数,以达到最佳的性能。

这个研究方向涉及到信号处理、优化算法等多个领域。

3.2 目标定位算法目标定位算法是指通过对接收到的信号进行分析和计算,确定目标在空间中的位置信息。

这个研究方向涉及到信号处理、数学建模、机器学习等多个领域。

3.3 阵列干扰抑制在实际应用中,常常会存在多个目标同时存在或者干扰源影响下的情况。

阵列干扰抑制是指通过对接收到的信号进行分析和处理,抑制干扰信号,提取出目标信号。

这个研究方向涉及到信号处理、滤波器设计等多个领域。

4. 发展趋势4.1 多传感器融合随着技术的进步,越来越多的传感器被应用于阵列信号处理中。

多传感器融合是指将不同类型的传感器进行组合和集成,以实现更高效、更准确的信号处理。

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宽带信号中的三种二维平面阵DOA估计
宽带信号中的三种二维平面阵DOA 估计
一. 背景
目前关于阵列窄带信号的高分辨算法已比较成熟,但是随着信号处理技术的发展,信号环境日趋复杂,信号形式多样,信号密度日渐增大,窄带阵列探测系统的确定逐渐显示出来。

由于宽带信号具有目标回波携带的信息量大,有利于目标探测、参量估计和目标特征提取等特点,在有源探测系统中越来越多地得到应用。

而在无源探测系统中,利用目标辐射的宽带连续谱进行目标检测是有效发现目标的一种重要手段。

ISM 方法把宽带信号在频域分解为J 个窄带分量,然后在每一个子带上直接进行窄带处理。

因为信号为调频信号,所以信号在时域的分段实际上就是频域的分段。

将信号分解为窄带信号后,我们就可以利用窄带算法进行处理,最后将各个结果进行加权综合,即可得到最终的结果。

二维DOA 估计是阵列信号处理中的重要内容,通过二维DOA 估计可以得到信号源在平面中的角度信息。

一般采用L 型、面阵和平行阵或矢量传感器实现二维参数的估计,多数有效的二维DOA 估计算法是在一维DOA 估计的基础上,直接针对空间二维谱提出的,如二维MUSIC 算法以及二维CAPON 算法等。

这两种算法可以产生渐进无偏估计,但要在二维参数空间搜索谱峰,计算量相当大。

而采用二维ROOT MUSIC 算法可以减小计算量,但是需要付出精度下降的代价。

本次报告将结合宽带信号和二维DOA 估计算法,进行相关的算法介绍和仿真。

二. 算法介绍
1. 接收信号模型:
图 1 平面阵列示意图
如图1所示,设平面阵元数为M ×N ,信源数为K 。

信源的波达方向为11(,),,(,)k k θφθφ ,
第i 个阵元与参考阵元之间的波程差为:
2(cos sin sin sin cos )/i i i x y z βπφθφθθλ=++
设子阵1沿x 轴的方向矩阵为x A ,而子阵2的每个阵元相对于参考阵元的波程差就等于子阵1的阵元的波程差加上2sin sin /d πφθλ,所以接收信号为
121()()()y x y x y M x A D A A D A X S N A D A -⎡⎤⎢⎥⎢⎥=+⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦
协方差矩阵为
H H H s s s n n n R XX E D E E D E ==+
其中,s D 代表由最大的K 个特征值构成的一个K ×K 对角阵,n D 代表由MN-k 个较小的特征值构成的对角矩阵, s E 和n E 分别代表由s D 和n D 对应的特征值构成的特征矢量。

沿x 轴的方向矩阵可以表示为:
`11`11`11
`112cos sin /2cos sin /2(1)cos sin /2(1)cos sin /11j d j d x j N d j N d e e A e e πφθλπφθλπφθλπφθλ------⎡⎤
⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦
沿y 轴的方向矩阵可以表示为:
`11`11`11
`112sin sin /2sin sin /2(1)sin sin /2(1)sin sin /11j d j d y j N d j N d e e A e e πφθλπφθλπφθλπφθλ------⎡⎤
⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦
2. 二维MUSIC 算法
2.1 原理介绍
阵列协方差矩阵通过奇异分解,可以划分为噪声子空间和信号子空间,即
H H s s s N N N R U U U U =∑+∑
因为方向矩阵A 中的各个列向量与噪声子空间正交,所以当方向矩阵中的角度为波达
方向时两者相乘的值会很小,根据这个性质,得到该阵列空间谱函数为
1
()()()()()MUSIC H
H
y x N N y x P a a E E a a θθφθφθφθφ=
⎡⎤⎡⎤⊗⊗⎣⎦⎣⎦
,,,,
通过变化角度,找到的波峰位置就是估计的信源的二维角度。

2.2 算法流程
2.3算法仿真
快拍数L=100,目标数K=3,8×8的方阵,假设源信号的仰角为10°,25,方位角为35°,45°,信噪比为20dB,宽带信号为基带频率为80Hz,带宽为40Hz的信号。

并将该信号在时域上均分为5段。

二维宽带MUSIC第1段
图 2 二维MUSIC第一段信号
图 3 二维MUSIC 第二段信号
图 4 二维MUSIC 第三段信号
图 5 二维MUSIC 第四段信号
二维宽带MUSIC 第3

二维宽带MUSIC 第4段
图 6 二维MUSIC 第五段信号
图 7 二维MUSIC 平均值
3. 二维Capon 算法
3.1 原理介绍
二维Capon 的算法类似于二维MUSIC 算法,只是他们的空间谱函数有所不同,二维Capon 的空间谱函数为:
1
1
()()()()()MUSIC H
y x y x P a a R a a θθφθφθφθφ-=
⎡⎤⎡⎤⊗⊗⎣⎦⎣⎦
,,,,
相比于二维MUSIC 算法,二维Capon 的空间谱函数的分母是信号协方差矩阵的逆矩阵,
而不是噪声子空间矩阵。

3.2 算法流程
二维宽带MUSIC 平均值
3.3仿真参数
快拍数L=100,目标数K=3,8×8的方阵,假设源信号的仰角为10°,25,方位角为35°,45°,信噪比为20dB,宽带信号为基带频率为80Hz,带宽为40Hz的信号。

并将该信号在时域上均分为5段。

二维宽带CAPON第1段
图8 二维Capon第一段
图 9二维Capon 第二段
图 10二维Capon 第三段
图 11二维Capon 第四段
二维宽带CAPON 第3

二维宽带CAPON 第4段
图 12二维Capon 第五段
图 13 二维Capon 平均值
4. 二维求根MUSIC 算法
4.1 原理介绍
先将二维阵列看成是沿x 轴方向的一维阵列,对于空间理想的白噪声,且噪声功率为σ^2,频率fi 处对应的接收数据协方差矩阵可以表示为:
2()()()()()()()()()()()()()()()H
x i i i H H H
i i i i i i H
i s i i N i i s i R f E X f X f A f E S f S f A f E N f N f A f R f A f R f A f R f I
σ⎡⎤=⎣⎦
⎡⎤⎡⎤=+⎣⎦⎣⎦
=+=+
对上式进行特征值分解,可以得到噪声子空间Un ,令H n n C U U =,第j 个子带对应的矩阵C 为Cj ,由于对于一个阵元间距为d 的均匀线性阵列,第j 个子频带的方向矢量的第m
个元素(m=1~M ),
二维宽带Capon 平均值
()exp(2cos sin )i
m i f a f i md
c
πφθ=- 定义如下多项式
1
1
1
()M j jl l M D z C z --=-+=

其中,Cjl 即矩阵Cj 中第l 条对角线的元素之和,求出该多项式的根,在没有噪声的理想情况下,多项式的零点落在单位圆上,位置由波达方向决定,所以应该找出在单位圆内,最接近单位圆的K 个根。

11[cos sin ,,cos sin ]x k k r φθφθ=
同理,将矩阵沿y 轴方向再处理一次,得到
11[sin sin ,,sin sin ]y k k r φθφθ=
联立求解
11[,]arcsin
[,,]arctan(/)
k k y x r r θθφφ==
4.2 算法流程
4.3 算法仿真
快拍数L=100,目标数K=3,8×8的方阵,假设源信号的仰角为10°,25,方位角为35°,45°,信噪比为10dB ,宽带信号为基带频率为80Hz ,带宽为40Hz 的信号。

并将该信号在时域上均分为5段。

图 14 二维ROOT-MUSIC 仿真
图 15二维求根MUSIC 仰角性能
5
10
15
2025
30
35
101520253035
404550仰角
方位角
二维ROOT-MUSIC
蒙特卡洛仿真
-5
510
00.10.20.30.40.5
0.60.70.8
仰角 rmse
snr
r m s e °
图 16二维求根MUSIC 方位角性能
三. 总结
二维MUSIC 和二维Capon 是渐进无偏估计,他们的结果很精确,但是要进行二维谱峰搜索,所需的计算量很大。

而求根MUSIC 需要的计算量较小,但是该算法在低信噪比的情况下,结果很不乐观,所以实际运用时,需要根据实际情况和工程所需,选择合适的方法来进行二维DOA 估计。

-5
510
02
4
6
8
10
12
方位角 rmse
snr
r m s e °。

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