该文将四元数理论应用到双基地集中式多输入多输出(MIMO)雷达的角度估计中。文中通过传统数据模型构造四元数矩阵,提出了基于四元数的求根-多重信号分类(Root MUltiple SIgnal Classification,Root-MUSIC)的MIMO雷达中角度估计算法,该...该文将四元数理论应用到双基地集中式多输入多输出(MIMO)雷达的角度估计中。文中通过传统数据模型构造四元数矩阵,提出了基于四元数的求根-多重信号分类(Root MUltiple SIgnal Classification,Root-MUSIC)的MIMO雷达中角度估计算法,该算法通过奇异值分解和Root-MUSIC来估计出发射角(Direction Of Departure,DOD)和接收角(Direction Of Arrival,DOA)。该算法的角度估计性能远优于现有文献的方法,并且无需谱峰搜索,复杂度大大降低。仿真结果验证了算法的有效性。展开更多
针对轧辊偏心信号是混杂在各种随机干扰中含有多次谐波的复杂高频周期信号,以及FFT(Fast Fourier Transform)法对轧辊偏心信号分析的局限性,研究了一种基于四阶累积量的Root-MUSIC(Multiple Signal Classification)法和Prony法相结合的...针对轧辊偏心信号是混杂在各种随机干扰中含有多次谐波的复杂高频周期信号,以及FFT(Fast Fourier Transform)法对轧辊偏心信号分析的局限性,研究了一种基于四阶累积量的Root-MUSIC(Multiple Signal Classification)法和Prony法相结合的轧辊偏心信号估计新方法.利用基于四阶累积量的Root-MUSIC法准确估计出偏心谐波的频率及谐波的个数,同时由Root-MUSIC求得的根直接使用Prony方法估计出偏心信号的各次谐波幅值和相位.仿真结果和实验结果也验证了结合方法的可行性和有效性,在信噪比较低的情况下仍具有较高的频谱分辨率和估计精度,能准确地同时估计出偏心谐波的频率、幅值及相位,尤其在频率分辨率和抗噪声上具有FFT法无法比拟的优越性.展开更多
针对轧辊偏心信号是混杂在各种随机干扰中的复杂高频周期信号,因FFT法对信号分析的局限性,提出了一种Root-MUSIC(Multiple Signal Classification)法和Prony法相结合的轧辊偏心信号估计新方法。利用Root-MUSIC法准确估计出偏心谐波的频...针对轧辊偏心信号是混杂在各种随机干扰中的复杂高频周期信号,因FFT法对信号分析的局限性,提出了一种Root-MUSIC(Multiple Signal Classification)法和Prony法相结合的轧辊偏心信号估计新方法。利用Root-MUSIC法准确估计出偏心谐波的频率及谐波的个数,同时使用Prony方法估计出偏心信号的各次谐波幅值和相位。仿真结果验证了可行性和有效性,在信噪比较低的情况下仍能准确地同时估计出偏心谐波的频率、幅值及相位,尤其在频率分辨率和抗噪声上比FFT法具有优越性。展开更多
文摘该文将四元数理论应用到双基地集中式多输入多输出(MIMO)雷达的角度估计中。文中通过传统数据模型构造四元数矩阵,提出了基于四元数的求根-多重信号分类(Root MUltiple SIgnal Classification,Root-MUSIC)的MIMO雷达中角度估计算法,该算法通过奇异值分解和Root-MUSIC来估计出发射角(Direction Of Departure,DOD)和接收角(Direction Of Arrival,DOA)。该算法的角度估计性能远优于现有文献的方法,并且无需谱峰搜索,复杂度大大降低。仿真结果验证了算法的有效性。
文摘针对轧辊偏心信号是混杂在各种随机干扰中含有多次谐波的复杂高频周期信号,以及FFT(Fast Fourier Transform)法对轧辊偏心信号分析的局限性,研究了一种基于四阶累积量的Root-MUSIC(Multiple Signal Classification)法和Prony法相结合的轧辊偏心信号估计新方法.利用基于四阶累积量的Root-MUSIC法准确估计出偏心谐波的频率及谐波的个数,同时由Root-MUSIC求得的根直接使用Prony方法估计出偏心信号的各次谐波幅值和相位.仿真结果和实验结果也验证了结合方法的可行性和有效性,在信噪比较低的情况下仍具有较高的频谱分辨率和估计精度,能准确地同时估计出偏心谐波的频率、幅值及相位,尤其在频率分辨率和抗噪声上具有FFT法无法比拟的优越性.
基金Scientific and technological development plan project in Jilin Province(20150519023JH)~~
文摘针对轧辊偏心信号是混杂在各种随机干扰中的复杂高频周期信号,因FFT法对信号分析的局限性,提出了一种Root-MUSIC(Multiple Signal Classification)法和Prony法相结合的轧辊偏心信号估计新方法。利用Root-MUSIC法准确估计出偏心谐波的频率及谐波的个数,同时使用Prony方法估计出偏心信号的各次谐波幅值和相位。仿真结果验证了可行性和有效性,在信噪比较低的情况下仍能准确地同时估计出偏心谐波的频率、幅值及相位,尤其在频率分辨率和抗噪声上比FFT法具有优越性。
