信号相关性与DOA估计
信号相关性与DOA估计

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第3卷 6
第5 期
电 子 科 技 大 学 学 报
J u n l f ies yo Elcr ncS in ea dTeh oo yo C ia o r a Unv ri f e to i ce c n c n lg f h n o t
2 Mit y e r ett e fc f v r m ̄t nsyi hnh i . la pe na vsO i o NayAma ir S aga Hog o h ga 0 0 1 ir R s i e Mi t n nkuS a hi n 2 0 8)
Ab tat n temo e o rc o - f ria ( A)et t n o a o a d s n l tec n eto s c I d l fDi t nO - r l DO r h ei A v sma o fn r wb n i as h o cp f i i r g 。
【 摘要】窄带波达方向( O ) D A估计模型中。相干信号的问题很容易引起混淆.一些文献简单地认为频率不同的信号是不 相干的。而频率相同的信号就是相干信号.因此。在建立不相干信号的D A # O  ̄ 计模型时。采用不同中心频率的信号,而使用 的方向矩阵却采用同一个信号频率,该文提出。当信号中心频率不同时,应采用各 自 相应的频率来建立方向矩阵.其D A r O  ̄ 计应采用宽带信号的D A r O  ̄ 计方法。也就是应该对不同的频率进行聚焦.而采用同一个频率来建立的方向矩阵恰好同聚焦后 的信号模型相同。因此。其估计结果也就是正确的.但这样的信号模型与事实并不相符.该文严格按照相干信号的定义证明 了只有频率和初始相位都相同的窄带信号才是相干信号,最后通过计算机仿真验证 了这一点. 关 键 词 中心频率: 相 干信 号: 方向矩阵: D A 计 O 估 中图分类号 T 9 1 3 N 1. 2 文献标识码 A
α稳定分布噪声下相关信号DOA估计方法研究的开题报告

α稳定分布噪声下相关信号DOA估计方法研究的开题报告题目:α稳定分布噪声下相关信号DOA估计方法研究一、研究背景方向导弹、无线通信、雷达、声呐等领域中经常需要进行方向估计,其中有一种方法是利用信号的相关性信息实现方向估计,称之为相关信号方向估计。
然而,在实际场景中,噪声往往是不可避免的,并且根据中心极限定理,当噪声是高斯分布的时候,相关性信息的方向估计精度能够达到截止角度。
而实际场景中,噪声往往不是高斯分布的,因此对于非高斯噪声下的相关信号方向估计,在研究中得到了广泛关注。
其中,α稳定分布是一种描述具有重尾性和畸变性的噪声模型,已被广泛应用于相关信号的处理领域。
因此,研究α稳定分布噪声下相关信号DOA估计方法对于实际领域应用有重要意义。
二、研究内容本研究旨在探究α稳定分布噪声下相关信号DOA估计方法,具体内容包括:1.α稳定分布噪声模型的建立:分析α稳定分布的特点及其在相关信号中的应用,建立适应α稳定分布噪声的相关信号模型。
2.α稳定分布下相关信号DOA估计算法的设计:基于信号的相关性信息,设计针对α稳定分布噪声的相关信号DOA估计算法,包括传统的基于最大似然估计的算法、基于子空间分解的算法等。
3.算法仿真分析:利用MATLAB等工具对所设计的算法进行仿真验证,比较各个算法在不同信噪比下的DOA估计精度和计算复杂度。
4.实验验证:在实际场景中进行实验验证,对比所设计算法的性能和实际应用效果。
三、预期成果1.提供适用于α稳定分布噪声的相关信号DOA估计算法。
2.验证所设计算法在不同信噪比下的准确性和计算复杂度。
3.在实际场景中验证所设计算法的性能和实际应用效果。
四、研究意义本研究的成果能够为相关信号方向估计方法提供一种针对α稳定分布噪声的解决方案,通过对算法精度和计算复杂度的分析,可以为实际应用提供可行性建议和技术支持。
此外,本研究所提供的算法也可以为智能制造、无线通信等领域中的信号处理提供参考。
DOA估计算法综述

DOA估计算法综述导向到达角(Direction of Arrival, DOA)估计是信号处理中一项重要的任务,它用于确定信号源的方向,广泛应用于无线通信、雷达、声学等领域。
在DOA估计中,主要的挑战是通过接收阵列的测量数据推断信号源的到达方向。
本文将对DOA估计算法进行综述,包括基于子空间和非子空间的算法。
基于子空间的DOA估计算法是最早应用于DOA估计的方法之一,它基于信号子空间和噪声子空间的分解来估计DOA。
其中,最著名的算法为MUSIC算法(Multiple Signal Classification),它通过对数据进行奇异值分解(SVD)得到信号子空间和噪声子空间,然后通过计算信号子空间与噪声子空间的角度来估计DOA。
MUSIC算法在低信噪比条件下有较好的性能,但在高噪声情况下容易受到干扰,且计算复杂度较高。
为了解决计算复杂度高的问题,提出了快速MUSIC算法(F-MUSIC)和加权MUSIC算法(W-MUSIC)等改进算法。
非子空间的DOA估计算法主要是基于滑窗和特定统计模型进行DOA估计。
基于滑窗的算法包括波达法(Beamforming),它通过将接收阵列的信号合成一个波束,使得波束指向信号源的方向来估计DOA。
波达法在较高信噪比情况下具有较好的性能,但在多源信号和近场源情况下容易出现混淆。
特定统计模型的DOA估计算法包括最大似然法(Maximum Likelihood, ML)和最小二乘法(Least Squares, LS)等,它们通过建立合适的统计模型来估计DOA。
最大似然法和最小二乘法能够达到较高的精度,但计算复杂度较高。
除了子空间和非子空间的算法,还有一些其他的DOA估计算法。
例如,一些基于神经网络的算法可以通过训练神经网络来对DOA进行估计。
此外,基于压缩感知理论的DOA估计算法也具有较高的估计精度。
压缩感知理论可以通过融合多个传感器的测量数据来提高DOA估计的性能。
基于信号先验信息的DOA估计算法研究硕士学位论文 精品

硕士学位论文基于信号先验信息的DOA估计算法研究RESEARCH OF DOA ESTIMATION ALGORITHMS BASED ON PRIORI KNOWLEDGE OF SIGNALS国内图书分类号:TN974 学校代码:10213 国际图书分类号:654.1 密级:公开工学硕士学位论文基于信号先验信息的DOA估计算法研究硕士研究生:导师:申请学位:工学硕士学科:信息与通信工程所在单位:信息与电气工程学院答辩日期:授予学位单位:Classified Index: TN974U.D.C: 654.1Dissertation for the Master Degree in EngineeringRESEARCH OF DOA ESTIMATIONALGORITHMS BASED ON PRIORI KNOWLEDGE OF SIGNALSCandidate:Yang LeiSupervisor:Prof.Mao XingpengAcademic Degree Applied for:Master of Engineering Speciality:Information and CommunicationEngineeringAffiliation:School of Information andElectrical EngineeringDate of Defence:June, 2013Degree-Conferring-Institution:Harbin Institute of Technology摘要随着通信技术的发展,作为阵列信号处理领域的一个重要分支,DOA估计技术的研究已经取得了巨大的进步。
传统的DOA估计技术在对来波信号完全未知的情况下就可以实现波达角度的估计检测。
近些年来,DOA估计技术的应用不仅局限在导航定位、电子侦查与对抗等军事领域。
在许多民用应用领域,如机电测量、生物医学等方面也取得了广泛的应用。
《脉冲噪声环境下相干循环平稳信源的DOA估计》范文

《脉冲噪声环境下相干循环平稳信源的DOA估计》篇一摘要本论文研究了一种新型的相干循环平稳信源的DOA估计问题,其重点是在脉冲噪声环境下实现准确且可靠的信号方向估计。
本文首先介绍了研究背景和意义,然后概述了DOA估计的常用方法和存在的问题,最后详细阐述了本文所提出的算法和实验结果。
一、引言随着无线通信技术的快速发展,信号的到达方向(Direction of Arrival, DOA)估计在雷达、声纳、无线通信等领域中具有越来越重要的地位。
然而,在脉冲噪声环境下,由于信号的时变性和非平稳性,传统的DOA估计方法往往难以实现准确和可靠的估计。
因此,研究脉冲噪声环境下相干循环平稳信源的DOA估计具有十分重要的意义。
二、文献综述在现有文献中,学者们提出了多种基于不同的信源信号特性及环境的DOA估计方法,包括最大熵算法、子空间法等。
然而,在脉冲噪声环境下,由于信号的非平稳性,这些方法的性能往往会受到影响。
此外,当存在相干信号源时,由于信号间的相关性使得它们的DOA难以被单独估计。
因此,如何在脉冲噪声环境下实现相干循环平稳信源的准确DOA估计成为了一个重要的研究方向。
三、算法描述针对上述问题,本文提出了一种基于循环平稳特性的DOA 估计方法。
该方法首先利用信号的循环平稳特性进行预处理,以抑制脉冲噪声的影响;然后通过构建空间协方差矩阵进行信号的子空间划分;最后利用最大似然算法或最小二乘法对子空间进行优化,得到准确的DOA估计结果。
四、算法实现与实验结果在实验部分,我们首先对所提出的算法进行了仿真验证。
通过在脉冲噪声环境下生成相干循环平稳信源信号,我们比较了所提出算法与传统的DOA估计方法在不同条件下的性能表现。
实验结果表明,在脉冲噪声环境下,所提出的算法能够有效提高DOA估计的准确性。
同时,在不同信噪比和不同信号源数量的条件下,所提出算法均表现出较好的鲁棒性。
五、结论本文针对脉冲噪声环境下相干循环平稳信源的DOA估计问题进行了深入研究。
宽带相干信号doa和极化参数联合估计方法

宽带相干信号doa和极化参数联合估计方法
哎呀,这可是个大课题啊!今天我们就来聊聊宽带相干信号doa和极化参数联合
估计方法。
咱们得明白什么是doa啊。
doa,就是分布式孔径声源定位,就是说我们通
过信号来定位那个发出声音的家伙在哪里。
而极化参数呢,就是指信号的振动方向。
这两者结合在一起,就能帮助我们更准确地找到那个声音的来源了。
咱们先来看看怎么估计doa吧。
有几种方法,比如MUSIC、ESPRIT等等。
这些
方法都是基于信号之间的相关性来判断哪个方向的信号更强,从而推断出声源的位置。
这些方法都有一个共同的问题,就是它们只能处理有限数量的信号,而且对于非对称阵列,它们的效果就会大打折扣。
有了极化参数之后,我们又该如何利用它们呢?其实很简单,我们只需要将极化参数加入到doa估计的过程中即可。
这样一来,我们就可以同时考虑信号的方向和强度了,从而提高估计的准确性。
不过,要想让这个方法真正发挥作用,还需要解决一个问题,那就是如何准确地估计极化参数。
这个问题并不容易解决,因为极化参数受到很多因素的影响,比如信号传播路径的变化、接收器的偏置等等。
只要我们能够找到一种有效的方法来估计这些参数,就可以大大提高doa估计的精度了。
宽带相干信号doa和极化参数联合估计方法是一个非常有前景的研究方向。
它可
以帮助我们更好地理解声波在复杂环境中的传播规律,从而为实际应用提供更加准确的数据支持。
希望未来的科学家们能够在这个问题上取得更多的突破!。
信号相关性与DOA估计

第5期
熊 波 等: 信号相关性与 DOA 估计
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信号参数设置同前,聚焦后的频率选为
f0 = 20 MHz ,聚焦后采用Capon波束形成的方法进
⎡
1
1
"1
⎤
⎢ ⎢ ⎢
e−
j
2π λ1
d
sin
θ1Biblioteka e−j2π λ2
d
sin
θ
2
"
e−
j
2π λP
d
sin
θP
⎥ ⎥ ⎥
⎢
#
#
#
⎥
⎢
⎥
⎢⎢⎣e e " e ⎥⎥⎦ −
j
2π λ1
(
M
−1)
d
sin
θ1
−
j
2π λ2
(
M
−1)
d
sin
θ
2
−
j
2π λP
(
M
−1)
d
sin
θ
P
(3)
阵列信号为:
x(k) = A1s(k)
(4)
式中 s(k) 为信号源。
2.2 DOA估计
2.2.1 基于窄带的DOA估计 当信号为不相关信号时,基于窄带的DOA估计
方法,不管是波束形成还是MUSIC方法,都需要分 别用每个信号的频率建立方向向量进行搜索。
设有三个正弦信号源,频率分别为:
f1 = 32 MHz , f2 = 10 MHz , f3 = 20 MHz ;波达方 向分别为: θ1 = 20° , θ2 = 40° , θ3 = 60° ;采样频 率 fs = 100 MHz ;快拍次数为1 024;均匀线阵阵元 数目 M = 7 ,间距 d = 0.1 。
(完整版)阵列信号处理中DOA算法分类总结(大全),推荐文档

阵列信号处理中的DOA (窄带)/接收过程中的信号增强。
参数估计:从而对目标进行定位/给空域滤波提供空域参数。
(DOA)空间谱:输出功率P 关于波达角θ的函数,P(θ).——相加法/经典波束形成器注,延迟相加法和CBF 法本质相同,仅仅是CBF 法的最优权向量是归一化了的。
CBF / Bartlett 波束形成器CBF :Conventional Beam Former )最小方差法/Capon 波束形成器/ MVDR 波束形成器MVDR :minimum variance distortionless response )Root-MUSIC 算法多重信号分类法解相干的MUSIC 算法(MUSIC )基于波束空间的MUSIC 算法TAM旋转不变子空间法LS-ESPRIT TLS-ESPRIT 确定性最大似然法(DML :deterministic ML )随机性最大似然法(SML :stochastic ML )最大似然估计法是最优的方法,即便是在信噪比很低的环境下仍然具有良好的性能,但是通常计算量很大。
同子空间方法不同的是,最大似然法在原信号为相关信号的情况下也能保持良好的性能。
阵列流形矩阵(导向矢量矩阵)只要确定了阵列各阵元之间的延迟τ,就可以很容易地得出一个特定阵列天线的阵列流形矩阵A。
传统的波达方向估计方法是基于波束形成和零波导引概念的,并没有利用接收信号向量的模型(或信号和噪声的统计特性)。
知道阵列流形 A 以后,可以对阵列进行电子导引,利用电子导引可以把波束调整到任意方向上,从而寻找输出功率的峰值。
①常规波束形成(CBF)法CBF法,也称延迟—相加法/经典波束形成器法/傅里叶法/Bartlett波束形成法,是最简单的DOA 估计方法之一。
这种算法是使波束形成器的输出功率相对于某个信号为最大。
(参考自:阵列信号处理中DOA估计及DBF技术研究_赵娜)注意:理解信号模型注意:上式中,导向矩阵A的行向量表示第K个天线阵元对N个不同的信号s(i)的附加权值,列向量表示第i个信号s(i)在M个不同的天线上的附加权值。
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传 统 的 窄 带 波 达 方 向 (Direction-Of-Arrivcl , DOA)估计方法可以分为:波束形成的方法和超分辨 率分析的方法。这些方法都是以空间角为自变量来 分析DOA的空间分布,所以又称为“空间谱”分析 方法。波束形成的方法主要包括Bartlett波束形成器 和Capon波束形成器;超分辨率分析方法主要包括多 重信号分类(MUSIC)方法[1]、极大似然估计和旋转不 变技术(ESPRIT)[2]。这些方法都是基于协方差矩阵 进行DOA估计的,在协方差矩阵秩亏缺的情况下, 无法正确进行估计。本文只讨论窄带不相干信号的 DOA估计问题,这也是DOA估计中最基本的问题。
fi sinθ = f j sinθ j
(5)
当 i ≠ j 时,出现的峰值点即为虚假峰值点;当 i = j
时,出现的峰值点为信号 si 的DOA。这是由于方向 向量中同时有两个变量 f 和θ ,当使用频率 fi 进行 DOA搜索时,若某个角度满足式(5),构成的方向向
量与 α j (θ j ) 相同,就出现了虚假的峰值点。 以频率 f3 建立方向向量 α3 (θ3 ) 进行DOA搜索
第 36 卷 第 5 期 2007 年 10 月
电子科技大学学报 Journal of University of Electronic Science and Technology of China
Vol.36 No.5 Oct. 2007
信号相关性与DOA估计
熊 波1,李国林1,尚雅玲1,高云剑2
(1. Department of Armament Science and Technology, NAEI Yantai Shandong 264001; 2. Military Representatives Office of Navy Armament Ministry in Shanghai Hongkou Shanghai 200081)
了只有频率和初始相位都相同的窄带信号才是相干信号,最后通过计算机仿真验证了这一点。
关 键 词 中心频率; 相干信号; 方向矩阵; DOA估计
中图分类号 TN911.23
文献标识码 A
Signal Correlation and DOA Estimation
XIONG Bo1,LI Guo-lin2,SHANG Ya-ling1,GAO Yun-jian
收稿日期:2006 − 12 − 08 基金项目:国家自然科学基金资助项目(90207016) 作者简介:熊 波(1975 − ),男,博士生,主要从事无线电引信信号侦察识别方面的研究.
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电子科技大学学报
第 36 卷
相干的。文献[8]也混淆了相关信号和相干信号的概 念。文献[9]中,有一个完整的DOA估计程序,包括 Capon波束形成器和MUSIC方法,其方向矩阵采用 相同的中心频率,而各个信号的频率却不相同。尽 管其DOA估计结果是正确的,但信号模型与现实的 阵列信号是不相符的。几个不同频率的窄带信号已 经构成了宽带信号,其DOA估计方法也应该按照宽 带信号的DOA估计方法来进行。事实上,出现这种 模型错误而结果正确的原因正是由于宽带信号可以 进行频域的平滑处理,也就是频率聚焦。错误的模 型与频率聚焦后的结果一致,而不是通过阵列天线 直接得到的原始信号。
宽 带 信 号 的 DOA 估 计 也 可 以 转 化 为 窄 带 信 号 的 DOA估计问题[3-5]。
按照相关性的定义,两个信号的相关程度依次 可分为不相关、相关和相干三种情形。文献[6]明确 指出相关系数为1的信号才是相干信号,而相关系数 不为1的信号不会引起协方差矩阵的秩亏缺。很显 然,频率不同的窄带信号是不相关的,而频率相同 的信号可能是相关的,也可能是相干的。很多文献 没有对此进行严格区分,认为不相干的信号就是频 率不同的信号,而频率相同的信号就是相干信号。 如文献[7]认为一个窄带信号和它自身的延迟信号是
10−10
行DOA估计,计算机仿真的结果如图2所示。
P P
10−20 −100 −50
0 19 33 60
100
θ /(°)
图1 采用频率 f3 进行DOA估计的结果
从图1中可以看出有两个虚假峰值点,分别为
19° 和 33° 。
经过分析发现,当使用频率 fi 进行DOA搜索 时,虚假峰值点θ 满足:
献[9]在对几个频率不同的信号建立模型时,方向矩 阵采用了相同的频率。本文认为这与实际阵列信号
不相符,方向矩阵应该采用各自不同的频率来建立。 假设每个信源的频率为 fi (i = 1, 2,", N ) ,对应
的波长为 λi = c / fi ,其中 c 为光速。 则方向矩阵为:
A1 = [a1(θ1), a2 (θ2 ),", aP (θP )] =
(1) 频率不相同的信号是不相关的。
(2) 同频但初相不同的信号是相关的。不包括特 殊情况:初相相差 ±π / 2 时,信号不相关;初相相差 ±π 时,信号相干。
(3) 频率和初相都相同的信号是相干的。 综上可见,几个同频的窄带信号既可能不相关,
也有可能相关,还可能是相干的,相关程度取决于
信号的初始相位。而频率不同的几个窄带信号一定
r = cov(s1, s2 ) = D(s1)D(s2 )
E{[s1 − E{s1}][s2 − E{s2}]}
E{[s1 − E{s1}]2}E{[s2 − E{s2}]2}
(1)
当 r = 0 时,信号不相关;当 0 < r < 1 时,信号相关; 当 r = 1时,信号相干。
按照定义,很容易得到如下结论:
的方向矩阵却采用同一个信号频率,该文提出,当信号中心频率不同时,应采用各自相应的频率来建立方向矩阵。其DOA估
计应采用宽带信号的DOA估计方法,也就是应该对不同的频率进行聚焦。而采用同一个频率来建立的方向矩阵恰好同聚焦后
的信号模型相同,因此,其估计结果也就是正确的。但这样的信号模型与事实并不相符。该文严格按照相干信号的定义证明
显然,若信号 s1(t) 、 s2 (t) 相干,则 r12 = r21 = 1 , 将引起协方差矩阵的秩亏缺。而两个信号相关时,
协方差矩阵的行列式并不等于0,所以不会引起矩阵
的秩亏缺。当然,相关系数接近1时,协方差矩阵接
近奇异。
2 不相关窄带信号的DOA估计
3.1 不相关窄带信号的阵列模型 如前所述,频率不相同的信号是不相关的。文
本文通过严格的数学推导和计算机仿真,验证 了频率相同而初相不同的相关信号不会引起协方差 矩阵的秩亏缺,完全可以通过常规的方法进行DOA 估计。只有频率和初始相位都完全相同的窄带信号 才是相干信号,也只有相干信号才会引起协方差矩 阵的秩亏缺。
1 信号相关性分析
1.1 相关性分析
两个信号 s1(t) 、 s2 (t) 的相关程度由相关系数 r 衡量,其定义为:
(1. 海军航空工程学院兵器科学与技术系 山东 烟台 264001; 2. 海装上海局 上海 虹口区 200081)
【摘要】窄带波达方向(DOA)估计模型中,相干信号的问题很容易引起混淆。一些文献简单地认为频率不同的信号是不
相干的,而频率相同的信号就是相干信号。因此,在建立不相干信号的DOA估计模型时,采用不同中心频率的信号,而使用
Abstract In the model of Direction-Of-Arrival (DOA) estimation of narrowband signals, the concept of coherent signals seem more confused. In some published references, the signals of different frequency were simply considered as incoherent, whereas those of same frequency as coherent signals. So, those publications adopted the signals of different frequency to build the DOA estimation model of incoherent signals but the same center frequency in its directional matrix. This is considered unadvisable in this paper. If the center frequencies of the signals are different, the directional matrix should be built with correspond frequency of each signal source. The DOA should be estimated by the method for wideband signals, i.e., the different frequency should be gathered. The directional matrix built with the same center frequency is fitly the same as that of the gathered model. In result, its estimation result is correct, but the signal model does not match the fact. According to the strict definition of coherent signal, this paper proves that only the signals of the same frequency and original phase are coherent. Our conclusion is validated by computer simulation.