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papermat
- 极化阵列信号处理DOA及极化参数估计； 阵列同何结构不作要求，应用电磁波6维矢量间的5个不变性。-Polarized array signal processing DOA and polarization parameters estimation array structure with the HO for the requirements of the application of electromagnetic wave
SMI
- SMI方向图和性能(波束形成算法，自己修改） 优点： 收敛速度快 缺点：1 当阵元输出含有较强的期望信时，或者期望信号与干扰信号相关时，性能急剧下降.2 由于权向量含有方向矢量，因此对阵列的幅相差非常敏感；3 ,期望信号的功率不能过大，比干扰信号相差几十dB，也就是说，在小期望信号、大干扰信号情况下，也可进行SMI处理。 -SMI pattern and performance (beamforming algori
MVDR
- 奇异值分解波束形成，自适应波束形成仿真。由均匀线阵形式，确定阵列的导向矢量；由阵列导向矢量，对接收信号进行建模仿真；根据约束条件，实现自适应波束形成算法；考察算法性能与信噪比，采样率，观测时间等参数的关系。 -SVD beamforming, adaptive beamforming simulation. Form by the ULA to determine the array steering vector by the
DOA
- 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
self order
- 矢量阵列的bartlett的波束形成方位估计，100次的直方图估计(Azimuth estimation of Bartlett beamforming in vector array, 100 times histogram estimation)