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DOA-mode-space-smooth
- 基于模式空间的均匀圆阵方位估计性能研究，在建立了均匀圆阵数学模型的基础上，将模式空间与经典高分辨方位估计算法———多重信号分类法（MUSIC） 应用到均匀圆阵方位估计（DOA）中-Based on the pattern space DOA estimation with uniform circular arrays properties, in the establishment of a uniform circular array based on the mathematical
Based-on--ESPRIT-
- 摘 要:基于子空间分解的ESPRIT算法常用在阵列处理中对目标进行DOA估计.如果将空间的位移变成时间的 延迟,单个矢量传感器可以实现高分辨率的频率估计.将ESPRIT与矢量传感器相结合,研究了高分辨率频率估计 算法,建立了矢量传感器的数据模型,推导了矢量传感器的空时阵列流形,通过对协方差矩阵进行子空间分解,求得 目标信号的频率估计值.仿真计算研究了不同信噪比!采样频率和数据长度条件下该算法的性能.结果表明基于矢 量传感器的算法比基于声压传感器的算法具有更高的频率估计精确度.
fast-subspace-algorithm
- 为了对空间辐射源进行精确定位" 建立了基于任意阵列对多目标源进行二维DOA估计的数学模型。将 MUSIC算法推广到三维空间阵列可以对辐射源进行二维高精度测向,但由于其需要估计接收数据的协方差矩阵和进行特征分解, 因而其计算量较大。利用多级维纳滤波器的前向递推获得信号子空间和噪声子空间，不需要估计协方差矩阵和对其进行特征分解，从而降低了MUSIC算法的计算量。将文中的方法应用于任意阵列的二维DOA估计中进行计算机仿真和实际侧向系统性能验证,实验结果均表明该方法达到了MUSIC算法的性能,但与常规M
BPSK_MUSIC_2D_3t
- 对2维doa进行估计，在不同的快拍数情况下，BPSK信号的经典MUSIC估计比单频信号的经典MUSIC估计方法均方根误差性能更好-On 2 d to estimate doa. In different fast take several cases, BPSK signal of classical MUSIC estimate than single frequency signal of the classical MUSIC estimation method root mean squ
likelihood-DOA
- 信号数目估计错误的最大似然波达方向估计的性能分析-The number of signal estimation error of maximum likelihood DOA estimation performance analysis
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- 一种未知信源数的高分辨DOA 估计算法：众多性能优良的超分辨波达方向(DOA)估计算法通常需要预先判定信源数目，然而，现有的信源数估计 算法在有限采样快拍条件下，估计性能随着信噪比的降低而下降，错误概率也相应增加，最终导致DOA 估计失败。 该文提出一种超分辨的DOA 估计算法，此算法不需要预判信源个数和进行特征值分解，同时在时变环境中，针对 快拍数较少的情况下，依然保持较高的角度分辨能力，可以被认为是综合了Capon 法和MUSIC 法的优点。-Algorithm on High
xd731
- 多元数据分析的主分量分析投影，通过虚拟阵元进行DOA估计，光纤无线通信系统中传输性能的研究。- Principal component analysis of multivariate data analysis projection, Conducted through virtual array DOA estimation, Fiber Transmission wireless communication system performance.