基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
在阵列信号精度优化算法的研究中,针对传统波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计算法在低信噪比条件下性能表现不佳的问题,本文提出了一种采用小波分析与TLS-ESPRIT相结合的DOA估计联合算法.该算法首先对强噪声背景下阵列天线所接收的观测信号进行小波分析,选取高频小波系数置零的强制消噪方式进行降噪处理;继而将预处理后的观测矩阵用TLS-ESPRIT方法进行DOA估计.理论分析和仿真结果均表明:在相同快拍数和阵元数的情况下,较之传统的DOA估计方法,联合算法具有更低的信噪比门限,并且能实现更为准确的DOA估计.
推荐文章
基于TLS-ESPRIT和小波变换的间谐波检测方法
旋转不变子空间算法
小波变换
频谱检测
时变信号
加权空间平滑TLS-ESPRIT算法性能分析
TLS-ESPRIT
相干信源
空间平滑
DOA估计
一种改进的TLS_ESPRIT的算法
阵列信号处理
旋转矩阵
低信噪比
波达角估计
旋转子空间不变技术
间谐波参数估计的TLS-ESPRIT算法
间谐波
旋转关系方程
总体最小二乘法
奇异值分解
截断点法
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 采用小波分析和TLS-ESPRIT的DOA估计算法
来源期刊 计算机仿真 学科 工学
关键词 波达方向估计 低信噪比 小波分析 整体最小二乘的子空间旋转不变算法 性能比较
年,卷(期) 2015,(5) 所属期刊栏目 信息仿真
研究方向 页码范围 209-212
页数 4页 分类号 TN911.7
字数 3571字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 黄宇 云南大学信息学院 6 6 2.0 2.0
2 柏正尧 云南大学信息学院 32 124 7.0 9.0
3 黄振 云南大学信息学院 10 29 3.0 4.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (57)
共引文献  (21)
参考文献  (8)
节点文献
引证文献  (2)
同被引文献  (10)
二级引证文献  (0)
1969(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1983(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1985(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1986(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
1988(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1989(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1994(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1995(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1996(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1997(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2000(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2002(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2003(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2004(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2005(5)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(4)
2006(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2007(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2008(6)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(5)
2009(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2010(10)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(8)
2011(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2012(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2015(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2019(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2020(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
波达方向估计
低信噪比
小波分析
整体最小二乘的子空间旋转不变算法
性能比较
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机仿真
月刊
1006-9348
11-3724/TP
大16开
北京海淀阜成路14号
82-773
1984
chi
出版文献量(篇)
20896
总下载数(次)
43
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导