现代信号处理课件之空间谱估计(空域MUSIC算法)

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music、esprit、mvdr算法的谱估计

music、esprit、mvdr算法的谱估计

课程(论文)题目:MUSIC ESPRIT MVDI算法的谱估计内容:1算法原理MUSIC 算法MUSIC 算法利用信号子空间和噪声子空间的正交性,构造空间谱函数, 通过谱峰搜索,估计信号频率。

由 APA H口 0 , i K 1,…,M 且矩阵A HA 可 逆得(A HA)1A H APA H 口 PA H 口 0 , i K 1,…,M 。

又由于矩阵P 为正定的对 角矩阵,方程两边可再同时左乘P 1,推出a H ( k )M i 0 , k 1,2,..., K ,i K 1,…,M 。

这就表明,信号频率向量a( k )与噪声子空间的特征向量正交。

信号角频率的估计可以由扫描函数 P MUSIC ()的K 个峰值位置确定。

ESPRIT 算法ESPRIT 算法即基于旋转不变技术的信号参数估计。

连续 M 个时刻的观测值可表示为向量形式 x(n)二As( n) + v( n)。

定义随机过程y(n) x n 1 ,且向量y n 和矩阵 分别为y(n) y(n) y(n 1)川y(n M 1)T, diag ej 1e j 2川 ej K,则 y n =A s(n) + v(n 1)。

向量x n 的自相关矩阵为 R xx E x n x Hn APA H+鳥1,向量x n 和y n 的互相关矩阵为R xy E x n y H n AP H A H + 。

对R xx 进行特征分R/IUSIC1 1||a G『aHGGa解,找到R xx 的最小特征值min M 'v 12 \\\C xxR xxR xxmin1 AP^ ,C xy R xyR y这些根的相位即为信号的频率估计。

MVDR 算法MVDR 算法即最小方差无失真响应算法,是有别于经典功率谱估计和参数模型估计的另一类信号频率估计方法。

定义向量k x Tw通过,且p 最小。

此时,^x aiH 1ai R xx ai。

定义矩阵:minZ AP H A H可以通过求解方程式CCxxxy0来求得到矩阵C xx ,C xy的广义特征值。

空间谱估计基本原理

空间谱估计基本原理

号,达到提取各个空间信号源信号及其特征信息和参数的目的。
阵列信号处理实质上是提高阵列输出的信噪比。 特征信息和参数一般包括:空间信号源的方向、数目、信号 的频率、相位、调制形式及波形等。
阵列信号处理具有的优点

灵活的波束控制 较高的信号增益


较强的干扰抑制能力
很好的空间分辨能力
阵列信号处理的两个主要研究方向
R UΣU i ei eiH , U [e1 eM ], Σ diag{1 , 2 ,M }
H i 1
特征值满足关系
1 2 N N 1 M 2
定义 ΣS diag[1,, N ], ΣN diag[N 1,, M ] 2 I 相对应的特征向量矩阵为
空间谱估计基本原理 MUSIC,ESPRIT算法
提纲

空间谱估计概述
阵列的数学模型及其统计特性 多重信号分类算法(MUSIC)及其性能
旋转不变子空间算法(ESPRIT)及其性能
一、空间谱估计概述
阵列信号处理
将多个传感器布置在空间的特定位置组成传感器阵列,接收
空间信号场中的信号,利用各个信号在空间位置上的差异,最大 程度地增强所需要的信号,同时抑制干扰和噪声或不感兴趣的信
ui (t ) ui (t ) (t ) (t )
si (t ) ui (t )e j(0 (t ) (t )) si (t )e j0
以阵列的某一阵元为参考阵元,则第l个阵元接收通道的信号为
xl (t ) gli si (t li ) nl (t ) l 1, 2,, M
H H U N ] = U S Σ SU S + U N Σ NU N

music 空间谱估计算法

music 空间谱估计算法

music 空间谱估计算法近年来,随着数字处理技术的发展,信号处理技术也取得了显著进步。

这种信号处理技术可以处理各种信号,例如数字图像、声音和电磁信号等。

其中,音乐信号处理已经成为计算机技术的重要研究课题。

本文介绍的音乐空间谱估计算法是一种有效的音乐信号处理技术,用于从音乐信号中提取曲调特征。

音乐空间谱估计算法是一种基于小波变换的算法,它可以识别出音乐中的不同曲调特征。

它的基本原理是:用小波变换把音乐信号分解成一组子信号,对每个子信号采用快速傅里叶变换计算出频谱,然后将频谱整合成一个音乐空间谱,最后从空间谱中提取曲调特征。

空间谱估计算法用于音乐信号处理的一个重要优势是,它可以在时频域中实现快速和准确的估计。

与传统的信号处理方法(如滤波器和FFT)相比,空间谱估计算法更加精确,可以更好地提取曲调特征。

另外,空间谱估计算法还可以用来处理其他信号,例如电磁波。

由于空间谱估计算法的强大功能,它已被广泛应用于无线电信道测量、频谱监测、频谱分析等领域。

此外,空间谱估计算法也可以用于高维信号的特征分析。

比如,通过空间谱估计算法可以从音乐中提取不同语言的语音信息,并通过比较不同语言语音信息的空间谱特征来识别不同语言。

总之,音乐空间谱估计算法是一项重要的信号处理技术,它可以用于处理多维信号,并从中提取曲调特征。

由于空间谱估计算法的精确度和优势,它已经成为计算机技术中重要的研究课题。

以music间谱估计算法为标题,本文首先介绍了音乐空间谱估计算法的基本原理和优势,并给出了其实用性的实例。

本文的重点是指出,音乐空间谱估计算法是一种高效、准确的信号处理技术,可以从音乐信号中提取曲调特征,并可以用于处理多维信号的特征分析。

最后,本文总结了音乐空间谱估计算法的优势和实用性,并认为它已经成为计算机技术中重要的研究课题。

近年来,由于数字处理技术的发展,信号处理技术也取得了显著进步。

其中,音乐信号处理已经成为计算机技术的重要研究课题,而音乐空间谱估计算法是一种有效的音乐信号处理技术,它可以从音乐信号中提取曲调特征。

MUSIC方法_清华大学《现代信号处理》讲义_-张贤达

MUSIC方法_清华大学《现代信号处理》讲义_-张贤达

改进方法1: (求根MUSIC方法)
基本思想:Pisarenko谐波分解 (不需一维搜索)
a H ( )G 0
j

j ( m 1)
G H a( ) 0

T
a( ) 1, e , , e
z e j
p( z ) 1, z, , z
m 1 T

波束形成器:
w opt
1 H R xx a (d ) 1 H a(d )R xx a (d )
5. 改进的MUSIC方法
改进方法1:
ˆ ( ) a H ( )Ua P( ) H a ( )GG H a( )
p
ˆ 2 U
i 1
2 i
i
H s s 2 k k
观测空间 = 信号子空间 + 噪声子空间
特征值分解后,与大特征值对 应 与小特征值对 应
子空间的几何意义:
U S, G
H H H S S S S G H U U H S, G H I H G S G G G
S S I p , GH G Im p , G H S 0 S H G 0
Vandermonde矩 阵
j p e j ( m 1) p e 1
方向矩阵
满列秩 1 2 p
1 j1 e j ( m 1)1 e
1 e j2 e j ( m 1)2
2
加性噪声

2

1 lim N N
2

n 1
N
z (n) w H E x(n)x H (n) w
2

现代信号处理算法PPT课件

现代信号处理算法PPT课件
26
通信信号处理
— 子空间方法
基于子空间的多用户检测 基于子空间的MIMO信道估计 基于子空间的自适应阵列 基于子空间的波达方向估计 基于子空间的时延和Doppler频移的估计 盲空时信号处理的子空间方法
27
通信信号处理
— 空时编码
基于空时编码的多用户接收机 基于空时编码的信道估计 自适应天线 空时处理的TDMA
作为信息载体的信号处理经历了从模拟到数字,从确 知到随机的发展过程,正阔步迈向以非平稳信号、非 高斯信号为主要研究对象和以非线性、不确定性为主 要特征的智能信号处理时代。
6
序言
通信担负着信息流通的功能,近一、二十年获得异乎 寻常的发展;各种基于因特网和移动网的新业务相继 出现,新概念和新技术层出不穷。标志性技术有:IP 技术、3G,4G移动通信技术、宽带接入技术、基于波 分复用技术的光传送网(WDM-OTN)技术。
10
信号处理的基础(续)
这些论文是:
The past, present, and future of multimedia signal processing. IEEE SP Magazine, July 1997
The past, present, and future of neural networks for signal processing. IEEE SP Magazine, Nov. 1997
30
通信信号处理
— Monte Carlo 统计信号处理
❖ Kalman滤波与Monte Carlo信号处理 - Kalman滤波: 线性状态空间模型问题(过程噪声和观测噪声 服从正态分布),解决高斯噪声情况下参数估计和滤波问题。 - MC处理(又称粒子滤波,particle filtering,使用MC仿真实现 递推Bayes滤波):非线性状态空间模型问题、解决非高斯噪 声情况下的参数估计和滤波问题。

现代信号处理讲义讲义

现代信号处理讲义讲义
信号S 噪声G
子空间:向量组 a1, ,ap 的线性组合的集合,称为 a1, ,ap 张成的空间。
p
span a1, ,a p close a1, ,a p ja j , j C
j1
信号子空间: span s1, ,sp span u1, ,up 噪声子空间: span g1, ,g p span up1, ,um
J (w) 0
w*
wopt Rxx1a(k )

wH opt
a(k
)
1
aH
(k
)wopt
,代入上式
aH
(k
1
)R xx1a( k
)
wopt
Rxx1a(k ) aH (k )Rxx1a(k )
最佳滤波器
由Capon提出,称为最小方差无畸变(MVDR)波束形成器
MVDR: minimum variance distortionless response
期望信号 干扰信号 加性噪声
E z(n) 2 lim 1 N z(n) 2 wH E x(n)xH (n) w
N N
n1
E sk (n) 2 wH a(k ) 2 p E si (n) 2 wH a(i ) 2 2 w 2 i 1,i k
wH a(k ) 1
(波束形成条件)
现代信号处理讲义
3.5 MUSIC方法
1. 阵列信号处理问题 2. 最优波束形成器 3. 子空间方法 4. MUSIC方法 5. 改进的MUSIC方法
3.5 MUSIC方法
MUSIC: Multiple Signal Classification 1. 阵列信号处理问题 (array signal processing)

music算法本质原理

music算法本质原理

music算法本质原理
Music算法本质上是一种信号频率估计的多重分类算法,利用微弱生命体信号子空间与噪声子空间的正交性构造空间谱函数,通过谱峰搜索,确定心跳和呼吸信号的频率。

MUSIC算法的核心是对阵列输出信号的二阶矩Ry进行特征值分解,利用特征向量构建两个正交的子空间,即信号子空间和噪声子空间。

对Ry进行特征分解,即是使得图册中的公式成立。

大特征值对应的特征向量组成的空间Us为信号子空间,小特征值对应的特征向量组成的空间Un为噪声子空间。

将噪声特征向量作为列向量,组成噪声特征矩阵,并张成M-D维的噪声子空间Un,噪声子空间与信号子空间正交。

而Us的列空间向量恰与信号子空间重合,所以Us的列向量与噪声子空间也是正交的,由此,可以构造空间谱函数。

在空间谱域求取谱函数最大值,其谱峰对应的角度即是来波方向角的估计值。

MUSIC 谱估计

MUSIC 谱估计

其中
Pi Ai
2

2 w I
为噪声向量的自相关函数

上式说明数据自相关矩阵Rx可以分解为信号自相关 矩阵Rs与噪声自相关矩阵Rw之和,即

其中
Rx Rs Rw
H Rs Pe e i i i i 1 p
Rw I
2 w

它们都是N*N的矩阵,rank(Rs)=P, rank(Rw)=N 由于Rs的秩P<N,又由于Rs是一个Hermite矩阵, 所以它有N-P个零特征值,于是
Rs i vi vi H
i 1 p


其中,特征向量 v1, v2 , , vp 成为主特征向量,对 应的特征值 1 , 2 , , p ,其余N-P个零特征值对 应的特征向量为 vp1 , vp2 , , vN 通过比较发现Rs即可以用 v1, v2 , , vp 这组基表示 ,也可以由 e1, e2 , , ep 这组基表示。即两者是在同 一个线性空间中的。因此将主特征值向量张成的空 间成为信号子空间,对应的特征值为
n = 0:199; 2 x = cos(0.257*pi*n) + sin(0.2*pi*n) + 0.2*randn(size(n)); 0 subplot(211) plot(x) -2 title('x = cos(0.257*pi*n) + sin(0.2*pi*n) + 0.2*randn(size(n));') -4 subplot(212) 0 20 40 60 80 100 120 140 pmusic(x,4) % Set p to 4 because there are two real inputs Pseudospectrum Estimate via MUSIC
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投影矩阵
Ps S S, S
1
S H SS H (称SS H 为信号子空间)
1
PG G G, G
G H GG H (称GG H 为噪声子空间)
14
空间谱估计
正交投影矩阵
H
Ps I Ps
SH UU S, G H SS H GG H I G
1 e j2 e j ( m 1)2
j e p j ( m 1) p e 1
空间谱估计
信号模型 xk (n) ak (i ) si (n) ek (n), k 1,..., m
i 1 p
阵元k上的观测数据
最大幅值对应的 ωk 即为所求。
8
空间谱估计
3. 子空间方法
假设1: 对于不同的
i
值,向量
a( i ) 线性独立
假设2: 各阵元上复加性噪声具有零均值、相同方差,且不相关
0 E e(n)e H (n) 2I E e(n)eT (n) 0 Ee(n)
令复白噪声分量 ei (n) xi (n) jy i (n), 则 Eei (n)e j (n) 0, i j
x(n) x1 (n),...,xm (n)
T
e(n) e1 (n),...,em ( n)
T
s(n) s1 (n),...,s p (n)
T
A() a1 (1 ),...,am (p )
T ( mxp )
阵列信号处理的数学模型: x(n) A( )s(n) e(n)
空间谱估计
R xx E x(n )x H (n ) E A( )s(n ) e(n ) A ( ) s (n ) e(n )

H

A( ) E s(n )s H (n ) A H ( ) E e(n )e H (n )
m p p p p m
GG H I SS H I S S, S
1
S H Ps
噪声子空间是信号子空间的正交补,
几何意义:信号子空间和噪声子空间正交
15
空间谱估计
4. MUSIC 方法
R xx U U H U S G
R xx APA H 2 I R xx G APA H G 2G 2G APA H G 0 G H APA H G 0 A H G 0 (t H Rt 0 iff t 0) a H ( i )G oT (行向量) a H ( i )GG H a( i ) 0 标量
噪声子空间方法
1 1 a H ( )GG H a( ) a H ( ) I SSH a( )


信号子空间方法
p( ) 取峰值的 p 个 就给出1, , p (需一维搜索)
波束形成器: w
opt
1 H R xx a ( d ) (最佳滤波器系数) 1 H a( d )R xx a ( d )
1 SH R xxG U U G S, G G 2 H I G 1 0 2 S, G G 2 I I
H

R xxG G
2
16
空间谱估计
MUSIC空间谱:
P( )
1
九、 空间谱估计
2.阵列信号处理问题(array signal processing)
阵列:多个天线的组合 每个天线-阵元:天线、传感器 假设: (1) 窄带信号 s i ( n)
*i (n)
:点信源
波达方向 (DOA:direction of arrival): 入射线与法线之间的夹 角,可以有正 有负。
N 2 1 N 1 N H 2 H 1 H z ( n ) w x ( n ) w x ( n ) x ( n ) N w N n 1 N n 1 n 1
ห้องสมุดไป่ตู้加权求和
输出信号 z (n ) 只包含 xd (n ) 期望信号 拒绝其它信号 干扰信号
最小输出能量(MOE:minimum output energy)准则:
作为比较, 这里重新给出MV谱估计结果:
PMV ( ) 1 (最小方差谱) 1 a H ( )R a ( ) p
17
功率谱估计应用应用:MUSIC方法恢复谐波\功率谱应用于雷达动目 标检测\功率谱估计应用于3G移动通信
九、 空间谱估计
1.阵列信号处理简介(array signal processing)



虽然早在1978年就已在军用通信系统中使用了自适应天线,但在民用 的蜂窝式通信中使用天线阵列却只是在1990年才开始的。 近20年来,阵列信号处理作为信号处理的一个重要分支,在通信、雷 达、声呐、地震、勘探、射电天文等领域获得了广泛应用和迅速发展。 阵列信号处理的最重要应用包括: ①信(号)源定位——确定阵列到信源的仰角和方位角,甚至距离 (若信源位于近场); ②信源分离——确定各个信源发射的信号波形。各个信源从不同方向 到达阵列,这一事实使得这些信号波形得以分离,即使它们在时域和 频域是叠加的。 ③信道估计——确定信源与阵列之间的传输信道的参数(多径参数)。 阵列信号处理的主要问题包括:波束形成技术-使阵列方向图的主瓣 指向所需的方向;零点形成技术-使天线的零点对准干扰方向;空间 谱估计——对空间信号波达方向的分布进行超分辨估计。
则 其中
1 N 2 ˆ w min z (n) min w H R xx N n 1
N 1 ˆ x( n) x H ( n) R xx N n 1
1 N

n 1
N
z (n) min
2
z (n) w x(n) w, x(n) wi* xi (n)
H i 1
m
1 w a( ) E z (n) w R w
2 H k 2 H xx
J(w ) 1 0 w R opt xx a( k ) * w H 又 w opt a( k ) 1 a H ( k )w opt 代入上式

1 1 a H ( k )R xx a( k )
p
E si (n )

2
w
H
a(i ) 2 w
2
2
波束形成条件 干扰拒绝条件,零点形成条件
6
空间谱估计
则,E z (n)

2

E sk ( n )

2

2 w
2
在 w H a( k ) 1 约束条件下,使 min E z ( n)

2

Largange乘子法:
J(w )=E z (n) 其中
a(i ) 1, e
ji
,..., e
j ( m 1) i

T
Vandermonde矩阵
A ( ) a(1 ),..., a( p )
方向矩阵
满列秩

1
2 ... p
1 j1 e j ( m 1) 1 e
阵列信号处理的问题:
已知数据向量 x(1),...,x( N ) ,求空间参数 1,..., p
N个快拍 波达方向
4
空间谱估计 空间谱估计
3. 最优波束形成器(最小方差谱估计)
DOA 估计:波束形成器 设计一个滤波器
z (n) wi* xi (n)
i 1 m
w1 ,, wm 抽头(权系数)
E z (n )

2

1 lim N N

n 1 2
N
z ( n ) w H E x( n )x H ( n ) w
2
E sk (n )
H w a( k ) 1 H w a( i ) 0, i k

w
H
a(k )
2
i 1,i k





E ei2 (n) E xi2 (n) E yi2 (n) j 2Exi (n) yi (n) 0
(实部和虚部不相关,具有相同方差)
H 假设3: P E s(n)s (n)






满秩矩阵(非奇异)
9


虽然早在1978年就已在军用通信系统中使用了自适应天线,但在民用 的蜂窝式通信中使用天线阵列却只是在1990年才开始的。 近20年来,阵列信号处理作为信号处理的一个重要分支,在通信、雷 达、声呐、地震、勘探、射电天文等领域获得了广泛应用和迅速发展。 阵列信号处理的最重要应用包括: ①信(号)源定位——确定阵列到信源的仰角和方位角,甚至距离 (若信源位于近场); ②信源分离——确定各个信源发射的信号波形。各个信源从不同方向 到达阵列,这一事实使得这些信号波形得以分离,即使它们在时域和 频域是叠加的。 ③信道估计——确定信源与阵列之间的传输信道的参数(多径参数)。 阵列信号处理的主要问题包括:波束形成技术-使阵列方向图的主瓣 指向所需的方向;零点形成技术-使天线的零点对准干扰方向;空间 谱估计——对空间信号波达方向的分布进行超分辨估计。
(2) 远场(far field): 波前-平面波
i
1 d 2 3
-波长
i 2
d
·
4

d /2
m

sin i
(半波长条件):若不满足该条件,会出现DOA估计 的模糊
2
si ( n)
1
si (n)e ji
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