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《基于偽協(xié)方差矩陣的頻率和角度聯(lián)合估計(jì)算法》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在教育資源-天天文庫。
1、第8期顧建峰等：基于偽協(xié)方差矩陣的頻率和角度聯(lián)合估計(jì)算法·45·基于偽協(xié)方差矩陣的頻率和角度聯(lián)合估計(jì)算法顧建峰,魏平(電子科技大學(xué)電子工程學(xué)院，四川成都610054)摘要：提出了一種計(jì)算簡單并且具有很好統(tǒng)計(jì)性能的色噪聲環(huán)境下頻率和角度聯(lián)合估計(jì)算法。假設(shè)噪聲的時(shí)間相關(guān)長度小于信號(hào)的時(shí)間相關(guān)長度來消除噪聲的影響，而后利用足夠的時(shí)間相關(guān)來構(gòu)成偽協(xié)方差矩陣，并對(duì)其進(jìn)行奇異值分解獲得信號(hào)頻率，最后利用一一對(duì)應(yīng)的一維搜索方法獲得角度估計(jì)值。最后數(shù)值仿真結(jié)果證實(shí)了所提方法不僅由于陣列的擴(kuò)展效應(yīng)而使得角度估計(jì)性能的優(yōu)越，而且在很小計(jì)算負(fù)擔(dān)的條件下頻率估計(jì)也給出較好的性能。
2、關(guān)鍵詞：陣列信號(hào)處理；偽協(xié)方差；聯(lián)合估計(jì)；角度；頻率中圖分類號(hào)：TN911.23文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1000-436X(2007)08-0040-06Jointfrequency-angleestimationusingapseudocovariancematrixGUJian-feng,WEIPing(DepartmentofElectronicEngineering,UniversityofElectronicScienceandTechnology,Chengdu610054,China)Abstract:Acomputationallysimp
3、lejointfrequencyandangleestimationmethodwithgoodstatisticalperformancewasproposed.Theproposedmethodeliminatestheeffectofadditivenoiseundertheassumptionthatthetemporal-correlationlengthofthenoisefieldisshorterthanthatofthesignals,andconstructsapseudocovariancematrixbyexhibitingasuf
4、ficienttemporalcorrelationtoobtainthefrequencyestimationbyimplementingthesingularvaluedecomposition(SVD)ofit,thentheangleswereobtainedone-by-oneusing1-Dsearches.Finally,itisshownthattheproposedmethodissuperiorinestimatingtheanglesbecauseoftheapertureextensionandoffersgoodestimatio
5、nperformanceofthefrequenciesatthelowcomputationalburdenthroughnumericalsimulations.Keywords:arraysignalprocessing;pseudocovariance;jointestimation;angle;frequency第8期顧建峰等：基于偽協(xié)方差矩陣的頻率和角度聯(lián)合估計(jì)算法·45·1引言收稿日期：2006-11-20；修回日期：2007-05-10基金項(xiàng)目：新世紀(jì)優(yōu)秀人才支持計(jì)劃FoundationItem:TheProgramforNewCentur
6、yExcellentTalentsinUniversity在通信、雷達(dá)、聲吶、地震勘探及其深空探測等諸多領(lǐng)域，用空間譜估計(jì)算法對(duì)空間遠(yuǎn)場信號(hào)進(jìn)行到達(dá)角估計(jì)是陣列信號(hào)處理中的一個(gè)重要任務(wù)。近年來，為了進(jìn)一步的提高處理效率和算法的性能，利用陣列信號(hào)處理進(jìn)行多參數(shù)聯(lián)合估計(jì)受到了越來越多的重視[1~3]，特別是空間到達(dá)角和時(shí)間頻率的聯(lián)合估計(jì)引起了廣泛的興趣而成為一個(gè)熱點(diǎn)。Wax等[4]將傳統(tǒng)的空域協(xié)方差矩陣擴(kuò)展成空時(shí)域協(xié)方差矩陣，然后用空間和時(shí)間頻率二維搜索方MUSIC[5]算法擴(kuò)展到二維，盡管Lin等[6]將二維問法進(jìn)行譜峰搜索，這種方法僅僅是將一維的譜但是題進(jìn)
7、行降維提出了一種樹結(jié)構(gòu)FSF-MUSIC算法，這也是需要幾個(gè)一維搜索過程，因此這類基于MUSIC算法的計(jì)算量一般都比較大，不能用于實(shí)時(shí)系統(tǒng)。為了能夠能在實(shí)際系統(tǒng)中得到應(yīng)用，Zoltowski等[7]利用計(jì)算量低的ESPRIT[8]算法,并結(jié)合特殊的非均勻L型陣提出了一種用于機(jī)載雷達(dá)的實(shí)時(shí)頻率、方位角和仰角聯(lián)合估計(jì)方法，這種方法的性能不是很理想；Haardt等[9]第8期顧建峰等：基于偽協(xié)方差矩陣的頻率和角度聯(lián)合估計(jì)算法·45·針對(duì)移動(dòng)通信應(yīng)用中的空分多址技術(shù)(SDMA)提出了一種酉ESPRIT的有效算法，這種方法需要把矩陣變換到實(shí)數(shù)域然后進(jìn)行聯(lián)合Schur
8、分解，而且性能也不是很理想[10]；后來Strobach[10]提
