文件名称:DOA
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信号特征矢量重排法
算法简要说明:该算法是针对相干信号源提出的一种解相干方法,其实现步骤如下:
1.采取N阵元均匀直线标量阵列获取M个相干信号源,假设信号源全部相干(M<N);
2.求阵列接收数据的最大似然协方差矩阵Rx,并进行特征值分解,确定特征矢量的个数,进而得到重排矩阵的维数L;
3.根据特征矢量重排的法则确定重排矩阵Rr;
4.采取MUSIC算法实现信号源数和DOA的估计(进行100次独立实验)。-Feature vector signal rearrangement algorithm method Descr iption: This algorithm is proposed for a coherent signal source decorrelation method steps are as follows: 1 take N picket obtain uniform linear scalar array M coherent signal source, assuming All coherent signal source (M <N);
2.求阵列接收数据的最大似然协方差矩阵Rx,并进行特征值分解,确定特征矢量的个数,进而得到重排矩阵的维数L;
3.根据特征矢量重排的法则确定重排矩阵Rr;
4.采取MUSIC算法实现信号源数和DOA的估计(进行100次独立实验)。
算法简要说明:该算法是针对相干信号源提出的一种解相干方法,其实现步骤如下:
1.采取N阵元均匀直线标量阵列获取M个相干信号源,假设信号源全部相干(M<N);
2.求阵列接收数据的最大似然协方差矩阵Rx,并进行特征值分解,确定特征矢量的个数,进而得到重排矩阵的维数L;
3.根据特征矢量重排的法则确定重排矩阵Rr;
4.采取MUSIC算法实现信号源数和DOA的估计(进行100次独立实验)。-Feature vector signal rearrangement algorithm method Descr iption: This algorithm is proposed for a coherent signal source decorrelation method steps are as follows: 1 take N picket obtain uniform linear scalar array M coherent signal source, assuming All coherent signal source (M <N);
2.求阵列接收数据的最大似然协方差矩阵Rx,并进行特征值分解,确定特征矢量的个数,进而得到重排矩阵的维数L;
3.根据特征矢量重排的法则确定重排矩阵Rr;
4.采取MUSIC算法实现信号源数和DOA的估计(进行100次独立实验)。
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