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自适应频率和二维波达方向角跟踪估计算法

ADAPTIVE FREQUENCY AND 2D DOA ESTIMATION TRACKING
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摘要 运用特征子空间分析方法的关键问题在于信号或噪声子空间的估计,在实际中有些信号的统计特性通常是随时间变化的,这时需要随时根据新的阵列接收数据对信号或噪声子空间进行更新,以得到参数的实时估计值,在该文中建立了多维信号参量联合估计的3D Unitary ESPRIT算法,然后提出了基于球面平均 ULV分解的子空间跟踪算法,将子空间跟踪算法与多维信号多量联合估计算法相结合,得到多维时变信号参数的跟踪估计算法,仿真计算结果验证了该算法的有效性。 The key problem of eigen-subspace methods is the estimation of signal or noise sub-space. In practical situations, there exist signals whose statistic characteristics always change over time. To obtain the real-time estimates of signal parameters, it is necessary to update the signal/noise subspace according to newly received array sampled output. In this paper, 3D Unitary ESPRIT algorithm is proposed to achieve the combined estimation of 2D DOA and carrier frequency of impinging signals, then a subspace tracking algorithm based on spherically averaged ULV decomposition is presented. With combination of the above subspace tracking algorithm with 3D Unitary ESPRIT algorithm, adaptive 3D Unitary ESPRIT algorithm .is presented to track the time-varying multidimensional parameter estimates. Computer simulation results are provided to demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm.
出处 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第7期879-886,共8页 Journal of Electronics & Information Technology
关键词 自适应频率 二维波达方向角 跟踪估计算法 阵列信号处理 信号参数估计 ESPRIT算法 子空间跟踪 Array signal processing, Signal parameter estimation, ESPRIT algorithm, Subspace tracking, Updating
  • 相关文献

参考文献2

  • 1张贤达.信号处理中的线性代数[M].北京:科学出版社,1998(第10,11章)..
  • 2周云钟.子空间跟踪及其在阵列信号处理中的应用(博士论文)[M].成都:电子科技大学,2000..

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