【24h】

シニングアレーに補間ESPRITを用いた相関波推定

机译:使用内插ESPRIT的稀疏阵列相关波估计

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摘要

空間平均法とESPRIT (Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques)を用いる相関波の到来方向推定は,シフト不変性を満たすサブアレーを取り出せない不等間隔リニアアレーなどでは困難となる.そこで補間行列を用いて,実アレーデータを仮想アレーデータに変換し,実アレーを平行移動した仮想アレーをサブアレーとしてシフト不変性を満たした空間平均法による相関抑圧や,補間ESPRITによる到来方向推定が提案されている.しかし,仮想アレーによる空間平均法と補間ESPRITで相関波推定を行う際には2つの問題点がある.1つ目は,仮想アレーを生成する際に事前に到来方向の粗洲角が必要となることである.2つ目は,仮想アレーデータにおける雑音が有色化するため,推定精度が劣化することである.本稿ではシニングアレーについて考え,前者の問題に対して0補間推定法を提案し,その結果を粗洲角として利用した.また,後者の問題に対してNR (Noise-Removal) を提案することで,NRを用いない場合に比べて推定値のRMSEが低く抑えられることを示した.
机译:对于不能提取满足位移不变性的子阵列的非等距线性阵列,使用空间平均方法和ESPRIT(通过旋转不变性技术估计信号参数)来估计相关波的到达方向非常困难。因此,使用插值矩阵将实数数组数据转换为虚拟数组数据,并将其中实际数组并行移动的虚拟数组用作子数组,以通过满足位移不变性的空间平均方法抑制相关性,并通过插值ESPRIT估算到达方向。建议。然而,当通过使用虚拟阵列和插值ESPRIT的空间平均方法执行相关波估计时,存在两个问题。第一个是在生成虚拟阵列时,需要预先在到达方向上形成一个粗略的角度。其次,由于虚拟阵列数据中的噪声变色,估计精度下降。在本文中,我们考虑了细化数组,针对前一个问题提出了一种0插值估计方法,并将结果用作粗角度。我们还表明,通过针对后一个问题建议使用NR(降噪),与未使用NR时相比,可以将估计的RMSE抑制得更低。

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