将电磁矢量传感器(EVS,electromagnetic vetor sensor)信号处理法与传统MIMO信号处理有机地结合,建立了基于EVS的多天线三维信道模型。采用多重信号分类(MUSIC,multiple signal classification)算法对MIMO的达波信号方向(DOA,direction ...将电磁矢量传感器(EVS,electromagnetic vetor sensor)信号处理法与传统MIMO信号处理有机地结合,建立了基于EVS的多天线三维信道模型。采用多重信号分类(MUSIC,multiple signal classification)算法对MIMO的达波信号方向(DOA,direction of arrival)进行空间谱估计,导出基于EVS的三维空间信道解析式,阐明了EVS信号处理与MIMO多径信道相关性的关系。与传统标量传感器阵列(SSA,scalar sensor array)MIMO天线阵列比较,EVS阵列能获取达波信号的多维极化信息,同时具有空间域和极化信号处理能力。因此可缓解空间多径信道相关性,使空间极化分量的相关性趋于零值,而且使MIMO系统性能受空间结构的影响较小。理论分析和仿真结果表明在提高MIMO天线系统性能上,基于EVS阵列的系统比SSA系统具有更高的优越性。展开更多
提出了一种基于量子粒子群算法(QPSO)的智能天线声阵列自适应波束形成算法模型,该模型应用QPSO对阵列天线半径和阵元初始相位进行调整,进而控制智能天线声阵列的波束形成,使天线波束主瓣对准期望声源信号方向,零陷对准干扰信号方向,并...提出了一种基于量子粒子群算法(QPSO)的智能天线声阵列自适应波束形成算法模型,该模型应用QPSO对阵列天线半径和阵元初始相位进行调整,进而控制智能天线声阵列的波束形成,使天线波束主瓣对准期望声源信号方向,零陷对准干扰信号方向,并形成最优的增益主瓣和旁瓣的峰峰比.Matlab仿真结果表明,该模型增强主瓣方向增益约10 d B,降低噪声方向增益约3.75 d B,有效提升了系统通信能力和抗干扰能力,并且在扫描角度上呈现普适性.展开更多
文摘将电磁矢量传感器(EVS,electromagnetic vetor sensor)信号处理法与传统MIMO信号处理有机地结合,建立了基于EVS的多天线三维信道模型。采用多重信号分类(MUSIC,multiple signal classification)算法对MIMO的达波信号方向(DOA,direction of arrival)进行空间谱估计,导出基于EVS的三维空间信道解析式,阐明了EVS信号处理与MIMO多径信道相关性的关系。与传统标量传感器阵列(SSA,scalar sensor array)MIMO天线阵列比较,EVS阵列能获取达波信号的多维极化信息,同时具有空间域和极化信号处理能力。因此可缓解空间多径信道相关性,使空间极化分量的相关性趋于零值,而且使MIMO系统性能受空间结构的影响较小。理论分析和仿真结果表明在提高MIMO天线系统性能上,基于EVS阵列的系统比SSA系统具有更高的优越性。
文摘提出了一种基于量子粒子群算法(QPSO)的智能天线声阵列自适应波束形成算法模型,该模型应用QPSO对阵列天线半径和阵元初始相位进行调整,进而控制智能天线声阵列的波束形成,使天线波束主瓣对准期望声源信号方向,零陷对准干扰信号方向,并形成最优的增益主瓣和旁瓣的峰峰比.Matlab仿真结果表明,该模型增强主瓣方向增益约10 d B,降低噪声方向增益约3.75 d B,有效提升了系统通信能力和抗干扰能力,并且在扫描角度上呈现普适性.