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基于music算法的doa估計(jì)畢業(yè)論文(參考版)

2025-06-30 17:52本頁(yè)面
  

【正文】 %%譜峰搜索for ii=1:length(theta) AA=zeros(1,length(M))。 %求R的特征值和特征向量UU=U(:,1:MP)。%加入高斯白噪聲R=x*x39。 %仿真信號(hào)x=B*xx。 %矩陣賦值end B=B39。%信噪比B=zeros(P,M)。%波長(zhǎng)d=lambda/2。%陣元數(shù)P=length(w)。 %信號(hào)到達(dá)角w=[pi/4 pi/3]39。,)hold onclc clear all format long %將數(shù)據(jù)顯示為長(zhǎng)整型科學(xué)計(jì)數(shù)N=200。,39。 %空間譜函數(shù)plot(theta,Pmusic ,39。 Pmusic(ii)=abs(1/ WW)。end WW=AA*UU*UU39。 %%譜峰搜索for ii=1:length(theta) AA=zeros(1,length(M))。 %求R的特征值和特征向量UU=U(:,1:MP)。%加入高斯白噪聲R=x*x39。 %仿真信號(hào)x=B*xx。 %矩陣賦值end B=B39。%信噪比B=zeros(P,M)。%波長(zhǎng)d=lambda/6。%陣元數(shù)P=length(w)。 %信號(hào)到達(dá)角w=[pi/4 pi/3]39。)grid on 附錄三:MUSIC算法DOA估計(jì)與陣元間距的關(guān)系仿真源代碼clc clear all format long %將數(shù)據(jù)顯示為長(zhǎng)整型科學(xué)計(jì)數(shù)N=200。) title(39。) ylabel(39。,) hold offxlabel(39。,39。,) hold onplot(theta,Pmusic3,39。,39。,)hold onplot(theta,Pmusic2,39。,39。plot(theta,Pmusic1,39。 %空間譜函數(shù)Pmusic2=10*log10(Pmusic2/max(Pmusic2))。 Pmusic3(ii)=abs(1/ WW3)。end WW3=AA3*UU3*UU339。 end for ii=1:length(theta) AA3=zeros(1,length(M3))。*AA239。 for jj=0:M21 AA2(1+jj)=exp(j*2*jj*pi*d*sin(theta(ii)/180*pi)/lambda)。 Pmusic1(ii)=abs(1/ WW1)。end WW1=AA1*UU1*UU139。 %%譜峰搜索for ii=1:length(theta) AA1=zeros(1,length(M1))。 UU3=U3(:,1:M3P)。 。 [U3,V3]=eig(R3)。[U1,V1]=eig(R1)。 %數(shù)據(jù)協(xié)方差矩陣R2=x2*x239。x3=x3+awgn(x3,snr)。 x1=x1+awgn(x1,snr)。 x2=B2*xx。 xx=2*exp(j*(w*[1:N]))。 B2=B239。 B3(k,:)=exp(j*2*pi*d*sin(doa(k))/lambda*[0:M31])。for k=1:P B1(k,:)=exp(j*2*pi*d*sin(doa(k))/lambda*[0:M11])。 B2=zeros(P,M2)。 %陣元間距snr=20。 %信號(hào)個(gè)數(shù)lambda=150。M3=100。 %信號(hào)頻率M1=10。 %快拍數(shù)doa=[20 60]/180*pi。MUSIC算法的DOA估計(jì)譜39。譜函數(shù)P(\theta) /dB39。角度 \theta/degree39。k39。 end Pmusic=10*log10(Pmusic/max(Pmusic))。*AA39。 for jj=0:M1 AA(1+jj)=exp(j*2*jj*pi*d*sin(theta(ii)/180*pi)/lambda)。 %估計(jì)噪聲子空間theta=90::90。 %數(shù)據(jù)協(xié)方差矩陣 [U,V]=eig(R)。 x=x+awgn(x,snr)。 xx=2*exp(j*(w*[1:N]))。 %創(chuàng)建一個(gè)P行M列的0矩陣for k=1:P B(k,:)=exp(j*2*pi*d*sin(doa(k))/lambda*[0:M1])。%陣元間距 snr=20。 %信號(hào)個(gè)數(shù)lambda=150。%信號(hào)頻率M=10。%快拍數(shù)doa=[20 60]/180*pi。感謝曾經(jīng)教育過(guò)我的老師以及幫助過(guò)我的同學(xué)!最后向?qū)忛喆宋牡睦蠋熤乱哉嫘牡母兄x!感謝你們?yōu)樵u(píng)閱本文而付出辛勤勞動(dòng)!由于本人水平有限,論文中難免有不足之處,懇請(qǐng)各位老師給予批評(píng)指正。文章的順利完成與李老師的關(guān)心和無(wú)私的幫助是密不可分的。50**學(xué)校**屆畢業(yè)論文設(shè)計(jì)致謝語(yǔ)本次畢業(yè)設(shè)計(jì)及論文是在我的導(dǎo)師李大社老師的幫助、指導(dǎo)下完成的,論文的選題、課題的研究以及文章的撰寫(xiě)無(wú)不包含著李老師的辛勤勞動(dòng)。改進(jìn)MUSIC算法使MUSIC算法對(duì)信號(hào)DOA的估計(jì)性能更加完善,同時(shí)從理論上和實(shí)踐上對(duì)DOA估計(jì)的研究都有一定的參考作用,MUSIC算法還有很大的發(fā)展空間。通過(guò)仿真可以看出陣元數(shù)越多,快拍數(shù)越多,信噪比越高,信號(hào)入射角度差越大 MUSIC算法的分辨率越高,當(dāng)陣元間距不大于載波半波長(zhǎng)時(shí), MUSIC算法的分辨力隨著陣元間距的加大相應(yīng)提高,但當(dāng)陣元間距大于/2時(shí),空間譜除了信號(hào)源方向外在其他方向出現(xiàn)虛假譜峰。針對(duì)信號(hào)相干時(shí)經(jīng)典MUSIC算法失效,提出了改進(jìn)的MUSIC算法。然后介紹了DOA估計(jì)中涉及的相關(guān)知識(shí):空間譜估計(jì)的原理、陣列信號(hào)DOA估計(jì)的模型、陣列信號(hào)DOA估計(jì)的常用方法及其影響因素、MATLAB基礎(chǔ)及其他相關(guān)知識(shí)。本文對(duì)DOA估計(jì)超分辨算法中的多信號(hào)分類(lèi)(MUSIC)算法進(jìn)行了理論學(xué)習(xí)和仿真研究。DOA估計(jì)技術(shù)的關(guān)鍵在于利用處于空間不同位置的天線信號(hào)陣列,接收多個(gè)不同方向的信號(hào)源發(fā)出的信號(hào),運(yùn)用現(xiàn)代信號(hào)處理方法快速、高精度地估計(jì)出信號(hào)源的方向。結(jié)論在陣列信號(hào)處理中,DOA估計(jì)占有突出重要的地位,具有廣泛的應(yīng)用前景。此外,針對(duì)實(shí)際應(yīng)用領(lǐng)域或應(yīng)用背景所涉及的DOA估計(jì)問(wèn)題很多,譬如:在雷達(dá)抗干擾中用于確定干擾來(lái)向:米波雷達(dá)方位超分辨問(wèn)題、在雷達(dá)低角跟蹤中實(shí)現(xiàn)精確跟蹤問(wèn)題;無(wú)源陣列雷達(dá)中的目標(biāo)方位估計(jì)與定位問(wèn)題;成像雷達(dá)中改善成像的分辨力問(wèn)題;測(cè)量雷達(dá)中測(cè)定目標(biāo)軌跡;彈載系統(tǒng)中對(duì)導(dǎo)彈進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤;再入遙測(cè)技術(shù)中對(duì)再入遙測(cè)信號(hào)的運(yùn)動(dòng)進(jìn)行精確跟蹤估計(jì);智能天線中用于測(cè)定上行鏈路的信號(hào)來(lái)向及確定下行鏈路的波束指向;無(wú)線電電子等。實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)合中經(jīng)常遇到信號(hào)源數(shù)大于陣列自由度的情況,這也是制約空間譜估計(jì)算法實(shí)際應(yīng)用的一個(gè)關(guān)鍵因素。目前,雖然針對(duì)多徑信號(hào)、循環(huán)平穩(wěn)信號(hào)、寬帶信號(hào)、分布式信號(hào)等均有大量的相關(guān)研究,但對(duì)它們的研究還不夠成熟,如多徑信號(hào)方位比較密集時(shí)的DOA估計(jì)問(wèn)題、寬帶信號(hào)頻帶不一致性條件下的DOA估計(jì)問(wèn)題、循環(huán)平穩(wěn)參數(shù)與角度參數(shù)的聯(lián)合估計(jì)問(wèn)題。因此,DOA算法的快速實(shí)現(xiàn)即實(shí)時(shí)實(shí)現(xiàn)的軟硬件設(shè)計(jì)問(wèn)題必將是一個(gè)研究熱點(diǎn),例如特征子空間的快速估計(jì)、DOA算法的VLSI實(shí)現(xiàn)、算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)及通用可編程系統(tǒng)上的實(shí)時(shí)實(shí)現(xiàn)等。DOA估計(jì)和陣列的校正幾乎都可以歸結(jié)為參數(shù)的優(yōu)化問(wèn)題,因此優(yōu)化函數(shù)的構(gòu)造、求解優(yōu)化函數(shù)的快速算法等均值值得進(jìn)一步研究?,F(xiàn)有的空間譜估計(jì)算法研究通常只考慮了陣列的幅相誤差、互耦和位置誤差,其他誤差對(duì)方向估計(jì)的影響研究則比較少,如近場(chǎng)散射、電磁干擾及通道頻帶不一致性(特別是寬帶系統(tǒng)),通道放大器的非線性、量化誤差及I/Q正交采樣誤差等。AIC準(zhǔn)則在大快拍數(shù)的場(chǎng)合仍有較大的誤差概率;而MDL準(zhǔn)則、蓋氏園方法在小信噪比情況下有較高的誤差概率;平滑秩法雖然能夠估計(jì)相干源的結(jié)果,但對(duì)信噪比的要求較高等。眾所周知,大多數(shù)高分辨DOA估計(jì)算法都是在信號(hào)源數(shù)已知的情況下提出的,在信號(hào)源數(shù)未知或信號(hào)源數(shù)與假設(shè)不符時(shí),算法性能將會(huì)嚴(yán)重下降或失效。目前這一方面的研究主要集中在信息利用上面,例如:利用信號(hào)的多普勒信息來(lái)實(shí)現(xiàn)多維參數(shù)估計(jì)的降維;利用脈壓信號(hào)來(lái)提高回波的信噪比;利用高階累積量來(lái)抑制高斯噪聲;利用不同信號(hào)的循環(huán)平穩(wěn)特性分離信號(hào)等。(3)信息利用方面。(2)DOA估計(jì)的新理論及新方法。從理性數(shù)學(xué)模型轉(zhuǎn)到對(duì)更加復(fù)雜且更加符合實(shí)際環(huán)境的信號(hào)模型的研究上,這將為空間譜理論及算法的實(shí)際應(yīng)用打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。第六章 DOA估計(jì)的展望DOA估計(jì)的理論與技術(shù)已日益成熟,但需要研究的方向還有很多。頻域平滑法的基本思想是對(duì)所有的頻率成分的信號(hào)功率協(xié)方差矩陣作平均,得到非奇異的信號(hào)協(xié)方差矩陣。但它的去相關(guān)能力較弱,常使得估計(jì)性能下降過(guò)多,減小了陣列的有效孔徑,增大了陣列的波速寬度,降低陣列的分辨率,是一種降維處理,并且由于其需要特殊的天線陣列結(jié)構(gòu),因此不適用于反射面多波束天線。空間平滑法需要陣列有特定的空間結(jié)構(gòu),可將傳感器陣列分成若干子陣,分別計(jì)算各子陣的信號(hào)相關(guān)矩陣,然后對(duì)各子陣的信號(hào)相關(guān)矩陣的均值做方向估計(jì)。 解決此問(wèn)題的方法大致有如下幾類(lèi):空間平滑技術(shù)、信號(hào)特征矢量技術(shù)和頻率平滑技術(shù)。信源估計(jì)的方法可利用Akaike信息論準(zhǔn)則和最小描述長(zhǎng)度準(zhǔn)則來(lái)確定干擾源數(shù)目,也可不考慮干擾個(gè)數(shù),使用對(duì)特征向量進(jìn)行加權(quán)的修正MUSIC算法。但若估計(jì)的干擾源數(shù)目比實(shí)際的干擾源數(shù)目多(過(guò)估計(jì)),則在劃分信號(hào)子空間和噪聲子空間的時(shí)候,就會(huì)有一定數(shù)目的噪聲特征向量被劃分到信號(hào)子空間,MUSIC空間譜會(huì)出現(xiàn)比實(shí)際的干擾源數(shù)目多的譜峰,即偽峰。此外還出現(xiàn)了多種改進(jìn)的MUSIC算法來(lái)提高算法的穩(wěn)健性,如基于最大似然估計(jì)的Toeplitz化算法,但對(duì)陣列結(jié)構(gòu)有特殊要求。有源校正是一種比較成熟的校正方法,只要預(yù)知了信號(hào)源的準(zhǔn)備方向,就可以通過(guò)其產(chǎn)生校正矩陣,進(jìn)行通道的幅相校正或者直接在算法中進(jìn)行補(bǔ)償。一個(gè)主要原因就是對(duì)系統(tǒng)的誤差比較敏感,系統(tǒng)在長(zhǎng)時(shí)間工作過(guò)程中,器件老化使得各通道的特性差異日益嚴(yán)重,即存在通道失配,這將使MUSIC算法的性能?chē)?yán)重下降。可見(jiàn),MUSIC算法還有很大的發(fā)展空間,值得我們進(jìn)一步研究。改進(jìn)MUSIC算法使MUSIC算法對(duì)信號(hào)DOA的估計(jì)性能更加完善,從理論上和實(shí)踐上對(duì)DOA估計(jì)的研究都有重要作用。在小信噪比和小的角度間隔時(shí),MUSIC算法的估計(jì)性能下降,已有學(xué)者提出了一些的改進(jìn)算法,但這些問(wèn)題仍是當(dāng)前研究的熱點(diǎn)。 通過(guò)上述幾組仿真可以看出超分辨率的 MUSIC算法具有較好的性能和較高的效率,能提供高分辨率及漸近無(wú)偏的到達(dá)角估計(jì)。該改進(jìn)的 MUSIC算法使信號(hào)DOA 的估計(jì)性能更加完善,同時(shí)從理論上和實(shí)踐上對(duì)DOA估計(jì)的研究都有一定的參考作用。在模型準(zhǔn)確的前提下,MUSIC算法對(duì)DOA的估計(jì)理論上可以達(dá)到任意高的分辨率。分別用MUSIC算法和改進(jìn)MUSIC算法進(jìn)行仿真。60176。 信號(hào)相干時(shí)MUSIC算法與改進(jìn)MUSIC算法的仿真比較模擬兩個(gè)相干的的窄帶信號(hào)。已有學(xué)者提出了平方根修正的 Gerschgorin半徑估計(jì)方法,對(duì)信號(hào)來(lái)波方向角度差小時(shí),也能很好的估計(jì)信號(hào)源數(shù)。當(dāng)信號(hào)來(lái)波方向間隔角度很小時(shí),不能準(zhǔn)確估計(jì)信號(hào)源數(shù)。20176。陣元間距為入射信號(hào)波長(zhǎng)的1/2,信噪比為20dB,信號(hào)入射角度差分別為5176。低信噪比條件下對(duì)DOA的精確估計(jì)還有很大的發(fā)展改進(jìn)空間,有待進(jìn)一步研究。有學(xué)者提出了一種基于多級(jí)維納濾波器(MSWF:Multistage Weiner Filtering)的信號(hào)波達(dá)方向(DOA)估計(jì)算法,該算法在信號(hào)可能入射方向用MSWF 估計(jì)信號(hào)子空間,并在 MSWF 分解后互相關(guān)函數(shù)最小以及信號(hào)子空間估值與噪聲子空間正交時(shí)判定估計(jì)有效,進(jìn)而構(gòu)造空間譜來(lái)實(shí)現(xiàn)信號(hào) DOA 估計(jì)。其仿真結(jié)果如圖45所示:圖45 信噪比不同時(shí)MUSIC算法的DOA估計(jì)譜由圖45可以看出,在其他條件不變的情況下,隨著信噪比的增加,DOA估計(jì)譜的波束寬度變窄,陣列的指向性變好,MUSIC算法的分辨力增加,信噪比的高低直接影響著超分辨方位估計(jì)算法的性能。60176。由此可見(jiàn),可通過(guò)增加采樣快拍數(shù)來(lái)增加DOA估計(jì)的精確度,但是采樣快拍數(shù)越多,需要處理的數(shù)據(jù)就越多,MUSIC算法的運(yùn)算量就越大,速度就越慢,所以在實(shí)際應(yīng)用中要合理的選取采樣快拍數(shù),在確定DOA估計(jì)譜準(zhǔn)確的前提下,盡量減少運(yùn)算量,加快工作速度,節(jié)省人力物力,節(jié)約資源。的方向入射到均勻線陣上信號(hào)間互不相關(guān),與噪聲相互獨(dú)立,噪聲為理想高斯白噪聲,陣元數(shù)為10,陣元間距為入射信號(hào)波長(zhǎng)的1/2,信噪比為20dB,快拍數(shù)分別為5,50,200。 MUSIC算法DOA估計(jì)與快拍數(shù)的關(guān)系模擬2個(gè)獨(dú)立窄帶信號(hào)分別以20176。其仿真結(jié)果如圖43所示:圖43 陣元間距不同時(shí)MUSIC算法的DOA估計(jì)譜由圖43可以看出,在其他條件不變的前提下,當(dāng)陣元間距不大于半波長(zhǎng)時(shí),隨著陣元間距的增加,DOA估計(jì)譜的波束寬度變窄,陣列的指向性變好,也就是說(shuō)MUSIC算法的分辨力隨著陣元間距的加大相應(yīng)提高,但當(dāng)陣元間距大于半波長(zhǎng)時(shí),估計(jì)譜除了信號(hào)源方向外在其他方向出現(xiàn)了虛假譜峰,也就失去了估計(jì)的準(zhǔn)確性。60176。因此,在實(shí)際應(yīng)用中,可根據(jù)具體條件適當(dāng)選取陣元數(shù)量,在確保估計(jì)譜準(zhǔn)確的前提下,盡量減少資源浪費(fèi),加快運(yùn)行的速度,提高工作效率。由此可以看出,要得到更加精確的DOA估計(jì)譜,可以增加陣元數(shù)量,但陣元數(shù)量越多,需要處理的數(shù)據(jù)越多,運(yùn)算量越大,運(yùn)行速度越慢。的方向入射到均勻線陣上,信號(hào)間互不相關(guān),與噪聲相互獨(dú)立,噪聲為理想高斯白噪聲,陣元間距為入射信號(hào)波長(zhǎng)的1/2,快拍數(shù)為200,信噪比為20dB,陣元數(shù)分別為10,50,100。 MUSIC算法DOA估計(jì)與陣元數(shù)的關(guān)系模擬2個(gè)獨(dú)立窄帶信號(hào)分別以201
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