传统的MUSIC超分辨时延估计技术是直接基于测量数据,其性能往往只对宽带且频谱近似平坦的信号较优,而对窄带信号估计性能较差。针对上述问题,本文通过利用谐波频率估计模型和DOA(Direction of Arrival)估计模型之间的等价性,将时延估计...传统的MUSIC超分辨时延估计技术是直接基于测量数据,其性能往往只对宽带且频谱近似平坦的信号较优,而对窄带信号估计性能较差。针对上述问题,本文通过利用谐波频率估计模型和DOA(Direction of Arrival)估计模型之间的等价性,将时延估计问题转化为谐波频率估计问题,提出了一种改进SSMUSIC(Signal Subspace Scaled Multiple Signal Classification)超分辨多径时延估计算法。改进后的算法采用平滑的思想和SSMUSIC算法的思想构造协方差矩阵和MUSIC谱,实现了对多径时延的超分辨估计。仿真表明,该算法能够实现对窄带信号多径时延超分辨估计且具有DP(Direct-Path)不模糊和谱峰陡峭的特点,估计性能优于传统的超分辨算法。展开更多
文摘传统的MUSIC超分辨时延估计技术是直接基于测量数据,其性能往往只对宽带且频谱近似平坦的信号较优,而对窄带信号估计性能较差。针对上述问题,本文通过利用谐波频率估计模型和DOA(Direction of Arrival)估计模型之间的等价性,将时延估计问题转化为谐波频率估计问题,提出了一种改进SSMUSIC(Signal Subspace Scaled Multiple Signal Classification)超分辨多径时延估计算法。改进后的算法采用平滑的思想和SSMUSIC算法的思想构造协方差矩阵和MUSIC谱,实现了对多径时延的超分辨估计。仿真表明,该算法能够实现对窄带信号多径时延超分辨估计且具有DP(Direct-Path)不模糊和谱峰陡峭的特点,估计性能优于传统的超分辨算法。