T=题名(书名、题名),A=作者(责任者),K=主题词,P=出版物名称,PU=出版社名称,O=机构(作者单位、学位授予单位、专利申请人),L=中图分类号,C=学科分类号,U=全部字段,Y=年(出版发行年、学位年度、标准发布年)
AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
范例一:(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二:P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016
摘要:在天线信号优化设计中,传统的共形阵列天线的信号波达方向(DOA)估计采用了波束扫描技术,需要大量的阵元才能获得较高分辨率,对于有限的阵列孔DOA估计来说,上述技术的分辨率会受到瑞利限制。而多重信号分类(MUSIC)算法,由于充分利用了噪声子空间和信号子空间的正交性,构造了空间谱函数,可以通过谱峰值的搜索来达到DOA估计。对MUSIC及改进算法进行分析,并且分别在均匀线阵,柱面阵列和锥面阵列天线模型下进行了仿真,结果表明,阵列的排列方式对波达方向的估计性能具有重要的影响。
摘要:矢量水听器能同时拾取声压和振速信息,在相同的信噪比、阵元数及阵列孔径下,矢量阵定向性能优于声压阵列。目前,以多重信号分类算法(Multiple signal classification,MUSIC)为代表的高分辨定向算法已经广泛应用于矢量水听器阵列中。但是随着信噪比降低、信号源方位间隔减小,传统MUSIC算法定向精度及分辨概率显著下降。本文采用最小二乘法设计适用于矢量水听器水平阵列的矩阵空域滤波器,用于阵列数据的空间滤波预处理,可以对阻带扇面噪声进行有效抑制。由滤波后的数据协方差矩阵可以得到新的噪声子空间,在传统MUSIC算法基础上修正通带扇面内阵列流型的畸变后即可得到滤波后MUSIC算法的方位谱。仿真结果表明,当信噪比较低时,改进算法有效提高了通带扇面内目标方位分辨性能。最后本文对四基元矢量水平阵列海试数据进行了处理,改进算法对窄带信号定向较常规算法-3 dB束宽减小了13°,旁瓣级降低约8 dB。对有一定带宽的行船辐射噪声定向处理得到了更加精确的航迹图,海试数据处理结果证明了该算法的可行性和有效性。
摘要:经典空间谱估计算法的两个适用假设是远场平面波和窄带信号。文章利用7单元均匀线列阵仿真分析了短波波段内多重信号分类(MUSIC)算法的窄带假设上限带宽。可以发现:对于短波信号,50kHz的带宽所带来的测向误差不超过O.08°。这就意味着,对于短波通信信号的侦察测向完全可以采用经典空间谱估计算法,比如MUSIC算法,而不需要为窄带假设来付出代价,这便为设计高精度的短波通信实时测向系统提供了条件。
摘要:多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法采用全向天线作为阵列阵元,为提升算法的抗干扰能力和定位精度,针对变电站局部放电检测采用定向天线阵列进行定位的具体应用,将天线方向图增益作为阵列流形系数,提出并推导了用于定向天线阵列定位的MUSIC算法,在运用克拉美罗界和二阶统计信噪比估计理论分析算法定位误差基础上,通过搭建仿真模型进一步验证算法的性能。仿真结果表明,对于常规选定频带的局部放电信号,基于定向天线的MUSIC算法可在天线方向图增益大于1的来波方向范围内提升定位精度,且定位精度与天线增益大小成正相关。采用所设计的方向图增益达6 dB的定向天线阵列,在信噪比为0 dB的条件下信源定位误差为0.806°,而经典MUSIC算法的定位误差达到17.403°。
摘要:基于空间谱估计算法中的经典算法——多重信号分类(Multiple Signal Classification,M USIC)算法建立的测向系统,在介绍SystemVue软件的基础上,首次开展了其在SystemVue软件上的系统仿真设计,包括信源的产生、窄带远场阵列信号生成、信号接收和处理以及数据处理等。仿真设计与结果表明,S ystemVue软件具有界面友好、依靠图符模块构建电子系统、直观清晰地显示信号在系统中的运行情况和电路的特性、在分析窗口能够动态实时地呈现信号的运行情况等特点,具有较强的针对性和专业性,在电子系统仿真领域将具有广阔的应用前景。
摘要:无线定位的圆-角定位技术中,DOA估计极其重要。本文针对基于TD-SCDMA智能天线预处理后的虚拟均匀线阵MUSIC算法带来的阵列孔径小,抗阵元误差扰动性差的不足,研究了基于模式空间虚拟均匀线阵四阶累量的MUSIC算法,由于虚拟线阵四阶累量MUSIC算法的应用范围局限于独立的信号源的DOA估计,不能用于相关信号源DOA估计,因而提出了基于模式空间虚拟均匀线阵四阶累量的修正MUSIC(FOC-MMUSIC)算法,有效地拓展了阵元孔径,改善了系统抗阵元误差扰动和算法对相关信号源DOA的估计性能。
摘要:随着无线通信技术的飞速发展,Wi-Fi已经广泛应用于公共和私人领域,基于无线技术的无设备被动入侵检测技术在智能家居领域有着广阔的应用前景.针对现有的解决方案难以解释不同场景下性能存在巨大差异,本文设计了一种基于Wi-Fi信道状态信息的免训练入侵检测系统,利用Wi-Fi设备上细粒度的信道状态信息(CSI)捕捉由人体移动引起的细微变化.为了放大这种变化,使用多重信号分类算法(MUSIC)对CSI时间序列的协方差矩阵进行特征分解,利用信号速度向量与噪声子空间的正交性来提取路径变化速度,并通过计算对应路径的相位差变化进行入侵检测的判断.在两个典型的室内环境(会议室和卧室)中进行评估,结果显示平均假阳性(FP)为1.07%,平均假阴性(FN)为1.87%.结果表明该方法能够有效消除环境变化对于检测精度的影响,提高系统的鲁棒性.
摘要:结合国内外汽车防撞雷达研究进展,从提高工作频段、雷达波形设计、超分辨数字波束形成3个方面,研究提高汽车防撞雷达性能并减少虚警的系统设计方法。分析一种调频连续波(FMCW)和频移键控(FSK)组合波形,具有测量时间短、多目标情况下不产生虚假目标等优点。最后介绍一种基于多重信号分类算法(MUSIC)的超分辨数字波束形成方法,可进一步提高雷达的方位角分辨率。
摘要:本文主要应用DOA估计的子空间法多重信号分类算法(Multiple Signal Classification,MUSIC),对比分析了60元C60笼形规则阵列和随机分布阵列DOA估计的性能,旨在探讨设计具有高分辨率DOA估计性能阵列的可行性。仿真结果表明:在没有噪声的情况下,随机阵列DOA估计效果和规则阵列估计效果几乎没有区别,而在有噪声的情况下,随机阵列的DOA估计效果明显变差。
摘要:本文主要研究智能天线算法中的关键技术波达方向估计(DOA)。针对相干信号源的信号子空间与噪声子空间相互渗透,导致空间协方差矩阵缺秩从而经典算法失效的问题,本文基于奇异值分解(SVD)算法,提出了一种改进的SVD算法。该算法利用入射信号矩阵的最大特征向量元素包含所有入射信号信息的性质,进行矩阵重构,并对重构矩阵进行特征值分解得到噪声子空间和信号子空间,最后利用经典谱估计算法得到相干信源的入射方向。仿真试验结果表明改进SVD算法性能优于原始算法。
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