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基于噪声子空间特征值重构的DOA估计算法

方庆园 韩勇 金铭 宋立众 乔晓林

方庆园, 韩勇, 金铭, 宋立众, 乔晓林. 基于噪声子空间特征值重构的DOA估计算法[J]. 电子与信息学报, 2014, 36(12): 2876-2881. doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.02014
引用本文: 方庆园, 韩勇, 金铭, 宋立众, 乔晓林. 基于噪声子空间特征值重构的DOA估计算法[J]. 电子与信息学报, 2014, 36(12): 2876-2881. doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.02014
Fang Qing-Yuan, Han Yong, Jin Ming, Song Li-Zhong, Qiao Xiao-Lin. DOA Estimation Based on Eigenvalue Reconstruction of Noise Subspace[J]. Journal of Electronics and Information Technology, 2014, 36(12): 2876-2881. doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.02014
Citation: Fang Qing-Yuan, Han Yong, Jin Ming, Song Li-Zhong, Qiao Xiao-Lin. DOA Estimation Based on Eigenvalue Reconstruction of Noise Subspace[J]. Journal of Electronics and Information Technology, 2014, 36(12): 2876-2881. doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.02014

基于噪声子空间特征值重构的DOA估计算法

doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.02014
基金项目: 

国家自然科学基金(61171181),毫米波国家重点实验室开放课题(K201328),哈尔滨工业大学科技创新基金(HIT.NSRIF2013130)和哈尔滨工业大学(威海)校科学研究基金(HIT(WH)XBQD201022)资助课题

DOA Estimation Based on Eigenvalue Reconstruction of Noise Subspace

  • 摘要: 该文针对非等功率信号波达方向(DOA)估计问题,提出一种基于噪声子空间特征值重构(Eigenvalue Reconstruction of Noise Subspace, ERNS)的超分辨算法。算法对接收信号自相关矩阵进行特征值分解,通过重构噪声空间特征值以及引入虚拟信源来构造新的接收信号自相关矩阵,对该矩阵进行特征值分解得到新的噪声空间特征值。当虚拟信源与实际信源入射方向相同时,新噪声空间特征值与重构后噪声空间特征值保持不变,利用这一特性来估计信源入射方向。该文给出算法的原理及实现步骤,并通过仿真进行原理验证与性能分析,仿真结果表明与其他子空间算法和MUSIC 算法相比,ERNS算法能够提高弱信号估计成功的概率。
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出版历程
  • 收稿日期:  2013-12-23
  • 修回日期:  2014-04-15
  • 刊出日期:  2014-12-19

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