针对均匀线阵(uniform linear array,ULA)互耦条件下混合信源的波达方向(direction of arrival,DOA)估计问题,基于联合对角化算法,提出了一种基于3步实现的DOA与互耦系数估计新算法。首先利用互耦矩阵的Toeplitz结构实现混合信源中独立...
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针对均匀线阵(uniform linear array,ULA)互耦条件下混合信源的波达方向(direction of arrival,DOA)估计问题,基于联合对角化算法,提出了一种基于3步实现的DOA与互耦系数估计新算法。首先利用互耦矩阵的Toeplitz结构实现混合信源中独立信源的DOA及互耦系数的粗估计;然后结合斜投影及前后向空间平滑,实现混合信源DOA估计;最后以广义空间特征矩阵及混合信源DOA估计值为基础,提出一种非子空间类互耦系数自校正方法。计算机仿真结果表明,与同类算法相比,所提算法无论在DOA及互耦系数估计精度、还是在DOA估计成功率方面,均具有明显的优势,且对于高斯背景噪声具有普适性。
在高斯噪声背景下,针对互耦条件下的均匀线阵(Uniform Linear Array,ULA),该文提出了一种联合多用户波达方向(Direction Of Arrival,DOA)估计与互耦误差自校正算法。该算法首先利用特征矩阵联合相似对角化(Joint Approximative Diagonal...
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在高斯噪声背景下,针对互耦条件下的均匀线阵(Uniform Linear Array,ULA),该文提出了一种联合多用户波达方向(Direction Of Arrival,DOA)估计与互耦误差自校正算法。该算法首先利用特征矩阵联合相似对角化(Joint Approximative Diagonalization of Eigen matrix,JADE)方法估计出各用户广义空间特征矢量,然后定义了一个将各用户广义空间特征矢量转换为只与部分阵元相关的转换矩阵,进而在斜投影及前后向空间平滑的基础上,实现了多用户相干信源DOA估计,最后以多用户相干信源DOA及广义空间特征矢量估计值为基础,给出一种互耦自校正方法。仿真结果表明:该算法具有较高的DOA估计精度及DOA估计成功率,而且对高斯白噪声/色噪声背景,阵列互耦误差已知/未知情形,均具有普适性。
视频传输中端到端失真的估计可为视频编码与传输过程采用更为有效的编码与传输策略提供依据。通过分析包含错误掩盖的H.264视频传输的端到端失真过程以及图像结构相似性估计(structural similarity index measurement,SSIM),给出了帧间...
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视频传输中端到端失真的估计可为视频编码与传输过程采用更为有效的编码与传输策略提供依据。通过分析包含错误掩盖的H.264视频传输的端到端失真过程以及图像结构相似性估计(structural similarity index measurement,SSIM),给出了帧间错误继承系数估计值,并在此基础上推导出了一种结合一阶矩的端到端失真估计的递归计算模型。该模型可由原始视频序列特性及编码参数、传输系数给出端到端失真估计值,而无需统计编码器编码信息,进一步,通过引入失真反馈,可获得更准确的失真估计值。仿真实验表明,该模型在无反馈与结合反馈的情况下均能较准确地估计端到端失真。
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