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公开(公告)号:CN118311498A
公开(公告)日:2024-07-09
申请号:CN202410404285.9
申请日:2024-04-05
Applicant: 吉林大学
IPC: G01S3/14 , G06F18/10 , G06F18/2136 , G06F18/2415
Abstract: 本发明涉及一种基于分数阶累积量的改进稀疏贝叶斯波达方向估计方法,属于阵列信号处理技术领域。本发明利用分数阶累积量对Alpha噪声的抑制机理,将接收信号分数阶累积量矩阵切片输入贝叶斯网络,有效地对待处理信号中存在的Alpha噪声进行抑制,以消除其造成的低信噪比情况下的模型误差,提高算法鲁棒性,改善传统累积量算法固有的计算量太大的问题。
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公开(公告)号:CN118330552A
公开(公告)日:2024-07-12
申请号:CN202410471347.8
申请日:2024-04-18
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种基于互质阵列的分数阶累积量波达方向估计方法,属于阵列信号处理中波达方向估计技术领域。基于两个稀疏均匀阵列建立互质阵列,根据步骤一中所建立的互质阵列建立阵列接收信号,计算阵列接收信号的分数阶累积量函数并构建分数阶累积量协方差矩阵,通过对协方差矩阵的特征矢量阵进行子空间分解,实现波达方向估计。优点是解决一维阵列结构在多个信源距离过近情况下导致的信号之间互相干性太强,从而DOA参数估计效果不佳的问题,所用的分数阶累积量方法具有线性和半不变性可以更好的抑制α噪声,从而提高DOA结果精度,在保证算法精度的同时,算法复杂度上具有优越性。
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