针对低信噪比和少快拍数情况下相干信源二维波达方向(direction of arrival,DOA)估计精度大幅下降的问题,提出了基于一阶统计量的子空间旋转不变(ESPRIT)解相干算法。该算法首先对阵元接收数据进行求均值运算,利用每个阵元接收数据的一...
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针对低信噪比和少快拍数情况下相干信源二维波达方向(direction of arrival,DOA)估计精度大幅下降的问题,提出了基于一阶统计量的子空间旋转不变(ESPRIT)解相干算法。该算法首先对阵元接收数据进行求均值运算,利用每个阵元接收数据的一阶统计量构造三个Toeplitz形式伪协方差矩阵,实现相干信源的解相干;然后构造一个扩展协方差矩阵并对其进行一次奇异值分解即可实现相干信源的二维DOA估计。仿真结果表明:该算法在低信噪比和少快拍数下的估计性能优于空域平滑波达方向矩阵法,估计精度高,且避免了传统算法对信号协方差矩阵的处理过程,计算复杂度低,实时性高。
针对互耦效应下相干信源的波达方向(direction of arrival,DOA)估计问题,提出一种基于阵列接收数据一阶统计量的解相干及互耦自校正算法.算法利用阵元接收数据的一阶统计量构造伪协方差矩阵,理论推导证明,互耦系数已从理想导向矢量中剥...
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针对互耦效应下相干信源的波达方向(direction of arrival,DOA)估计问题,提出一种基于阵列接收数据一阶统计量的解相干及互耦自校正算法.算法利用阵元接收数据的一阶统计量构造伪协方差矩阵,理论推导证明,互耦系数已从理想导向矢量中剥离,且该矩阵的秩与信源相关性无关,仅与信源个数相等,即实现了信源的解相干及互耦自校正,因此通过对重构矩阵进行一次特征分解即可实现DOA估计.此外,对算法的子空间估计性能及由互耦系数导致的测角模糊性进行了分析,结果表明该算法实现过程简单,计算量小,在低信噪比和短快拍数时仍具有很高的估计性能.仿真结果验证了算法的有效性.
与传统的复用式导频相比,叠加导频具有频带利用率高,传输效率高的优点,因而受到了广泛关注.本文基于叠加导频常用的一阶统计量信道估计算法,推导了MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)系统中叠加导频参数与信道估计均方误差(Mean Square Error)和接收信干比(Signal to Interference and Noise Ratio)的闭合表达式.并进一步提出了一种叠加导频优化设计方法,使MIMO系统具有联合最优的信道估计均方误差,接收信干比和峰均功率比(Peak to Average Power Ratio).仿真分析了导频参数与信道估计均方误差和接收信干比的关系,表明了优化设计的有效性.
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