投影子空间正交性测试法(Test of Orthogonality of Projected Subspaces,TOPS)是利用宽带信号多个频点的子空间的正交性完成波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计。该方法依赖参考频率点的选择,易产生伪峰,且在低信噪比时性能差。...投影子空间正交性测试法(Test of Orthogonality of Projected Subspaces,TOPS)是利用宽带信号多个频点的子空间的正交性完成波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计。该方法依赖参考频率点的选择,易产生伪峰,且在低信噪比时性能差。针对该问题,提出一种聚焦的FTOPS算法。首先利用RCM(Reduced Covariance Matrix)法消除了噪声,然后将各个频点的信号子空间(Signal Subspace)聚焦到任意参考频点的Signal Subspace,利用该参考频点的Signal Subspace与阵列方向矢量的正交投影矩阵之间的正交性完成DOA估计。仿真结果表明,该方法不依赖于参考频点的选择,能有效消除伪峰,在低信噪比条件下性能优于传统TOPS算法。展开更多
宽带波达角(Direction of Arrival,DOA)估计是声呐系统阵列信号处理中一个重要的研究方向。文章提出了一种基于相干子空间的改进稀疏与参数方法(Coherent Signal-subspace based Modified Sparse and Parameter Approach,C-MSPA),以实...宽带波达角(Direction of Arrival,DOA)估计是声呐系统阵列信号处理中一个重要的研究方向。文章提出了一种基于相干子空间的改进稀疏与参数方法(Coherent Signal-subspace based Modified Sparse and Parameter Approach,C-MSPA),以实现高精度和高空间方位分辨能力的宽带DOA估计。算法利用聚焦矩阵将各子带上的采样协方差矩阵投影至聚焦频率上。完成聚焦后,文章基于频率选择的范德蒙分解理论对协方差矩阵拟合准则进行改进,使重构的协方差矩阵中包含的DOA信息严格限制在聚焦区域内,最终对重构的协方差矩阵进行范德蒙分解,得到DOA估计值。所提出的算法无需选取正则参数,同时避免了基不匹配问题。仿真和湖上实测数据分析结果表明,所提出的方法实现了高空间方位分辨能力且提高了DOA估计精度。展开更多
文摘投影子空间正交性测试法(Test of Orthogonality of Projected Subspaces,TOPS)是利用宽带信号多个频点的子空间的正交性完成波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计。该方法依赖参考频率点的选择,易产生伪峰,且在低信噪比时性能差。针对该问题,提出一种聚焦的FTOPS算法。首先利用RCM(Reduced Covariance Matrix)法消除了噪声,然后将各个频点的信号子空间(Signal Subspace)聚焦到任意参考频点的Signal Subspace,利用该参考频点的Signal Subspace与阵列方向矢量的正交投影矩阵之间的正交性完成DOA估计。仿真结果表明,该方法不依赖于参考频点的选择,能有效消除伪峰,在低信噪比条件下性能优于传统TOPS算法。
文摘宽带波达角(Direction of Arrival,DOA)估计是声呐系统阵列信号处理中一个重要的研究方向。文章提出了一种基于相干子空间的改进稀疏与参数方法(Coherent Signal-subspace based Modified Sparse and Parameter Approach,C-MSPA),以实现高精度和高空间方位分辨能力的宽带DOA估计。算法利用聚焦矩阵将各子带上的采样协方差矩阵投影至聚焦频率上。完成聚焦后,文章基于频率选择的范德蒙分解理论对协方差矩阵拟合准则进行改进,使重构的协方差矩阵中包含的DOA信息严格限制在聚焦区域内,最终对重构的协方差矩阵进行范德蒙分解,得到DOA估计值。所提出的算法无需选取正则参数,同时避免了基不匹配问题。仿真和湖上实测数据分析结果表明,所提出的方法实现了高空间方位分辨能力且提高了DOA估计精度。
