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提出一种适用于水声宽带信号的DOA估计算法。该方法首先将时域宽带信号变换到频域,然后划分子带,在每个子带上进行不同的加权得到信号的DOA估计。同时子带算法采用改进的MUSIC算法,降低了DOA高分辨力估计所需要的信噪比。计算机仿真对比了MUSIC算法和改进后算法的空域分辨力,同时也对比了不同信噪比下2种算法的性能。仿真结果表明,改进后的算法无论在适用信噪比条件还是分辨能力上均有较大提高。最后采用某型水下航行器的实航数据对算法进行验证,验证结果表明该算法可在实际应用环境中获得良好的DOA估计。 相似文献
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在鱼雷声成像垂直尺度识别中,根据潜艇垂直方向上目标亮点相距较近的特点,采用高分辨的MUSIC算法,对潜艇垂直方向上的目标亮点进行估计。由于MUSIC算法是一种基于阵列数据协方差矩阵特征分解的高分辨DOA估计方法,通常具有较大的运算量,为增强算法的实时性,本文提出了一种基于正交解调的MUSIC算法。该算法首先对阵列接收到的高频信号进行正交采样,在降低采样率的基础上,再利用MUSIC算法对低频信号进行DOA估计。仿真结果表明,改进的MUSIC算法在有效减小运算量的同时又不降低其性能,具有较好的工程实用价值。 相似文献
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针对水下环境信噪比低的特点,以及传统子空间算法计算复杂度高等问题,提出一种基于胶囊网络(capsules network,CapsNet)的波达方向(direction of arrival,DOA)估计模型。将水下矢量水听器阵列采集的协方差数据实虚部分离作为二维数据输入,利用胶囊结构构建向量神经元,通过动态路由的特征传递方法,得到相应矢量胶囊的分类输出,实现低信噪比条件下的DOA估计。为了验证胶囊网络模型的性能,在不同信噪比下条件下,与多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)和卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)的DOA估计结果进行对比分析。仿真结果表明,训练后的胶囊网络,具有更高的水下DOA估计准确率,抗噪性方面优势更加明显,并且在提升性能的同时,加快了方位估计速度。 相似文献
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针对现有的基于压缩感知的宽带水声目标DOA估计方法中存在估计计算时间长、失败率高的问题,将稀疏贝叶斯学习重构方法应用到宽带水声目标DOA估计中,采用定点方法对SBL算法中的核心超参量进行求解,提出一种基于稀疏贝叶斯学习的宽带水声目标DOA估计方法.通过仿真实验,验证了该方法的可行性与有效性,并证实该算法相对于常用的波束形成算法、MUSIC算法、SBL算法以及BP算法具有运算速度快、重构精度高等优点. 相似文献
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论文针对空间平滑算法无法在有限阵元数目下实现多相干信号源的测向等问题,提出一种基于改进的空间平滑算法,仿真结果表明该算法可以降低对DOA估计对阵元数目的要求,并且还适用于非相干、相干和混合信号源等的复杂多信号环境。 相似文献