独立源与相干源并存的信源数估计

发布时间：2018-02-25 03:03

本文关键词： 阵列天线信源数估计独立信源与相干信源矩阵重构特征子空间投影　出处：《系统工程与电子技术》2014年03期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：大多数子空间类谱估计算法,需要预先估计信源个数,而且当信号源相干或强相关时,不能直接应用基于信息论的估计方法。针对接收信号为独立源与相干源并存的情况,提出一种新的基于矩阵重构的信源数估计算法。算法利用各个阵元接收数据与参考阵元接收数据的互相关信息,构造一个Toeplitz等效协方差矩阵解相干。理论分析证明,相比于复信号解相干的常规Toeplitz矩阵重构方法,算法节省一半的阵列孔径,而且对噪声发散性有一定抑制作用。基于此构造矩阵采用特征子空间投影与特征值加权的方法构造判决函数来估计信源个数,仿真结果表明,算法在独立源和相干源并存的情况下,能准确估计出信源个数,性能优于空间平滑Akaike信息论准则法和空间平滑最小描述长度法。
[Abstract]:Most subspace spectral estimation algorithms need to estimate the number of sources in advance, and when the signal source is coherent or strongly correlated, the estimation method based on information theory can not be applied directly. A new source number estimation algorithm based on matrix reconstruction is proposed, in which a Toeplitz equivalent covariance matrix is constructed by using the cross-correlation information between the received data of each array element and the data received by the reference element. Compared with the conventional Toeplitz matrix reconstruction method of complex signal decoherence, the algorithm saves half of the array aperture. Based on the method of feature subspace projection and eigenvalue weighting, the decision function is constructed to estimate the number of sources. The simulation results show that, The algorithm can accurately estimate the number of information sources when the independent source and coherent source coexist. The performance of the algorithm is superior to that of the spatial smooth Akaike information theory criterion and spatial smoothing minimum description length method.
【作者单位】：海军航空工程学院研究生管理大队;海军航空工程学院七系;
【基金】：国家自然科学基金(60902054)资助课题
【分类号】：TN911.7

【参考文献】

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【共引文献】

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