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随着阵列天线的发展,阵列处理被移入移动通信领域很快形成了一个新的研究热点-智能天线,它能根据信号的入射的方向适应调节其方向图、跟踪强方向、减少甚至抵消干扰信号,从而达到增大信干比、提升移动通讯系统容量、提高移动通信系统频谱利用率和增加发射信号效率的效果。而波达方向(DOA,Direction of Arrive)的估计是智能天线的重要组成部分。
它使通信资源不再局限于时间域(TDMA)、频率域(FDMA)或码域(CDMA)而拓展到了空间域,属于空分多址(SDMA)体制。
主要的DOA算法包括波束形成类算法、子空间类算法、解卷积算法等。常规的波束形成法应用广泛,但是受Rayleigh限的限制,估计精度有限。基于协方差矩阵特征分解理论的子空间类算法将DOA估计的精度提高到了新的高度,这类算法的代表包括Schmidt提出的MUSIC(multiple signal classification)法。2100433B
脚手架中的纵向水平杆是指平行于建筑物墙面的架管,横向水平杆是指垂直于墙面的架管,从长度来分,纵向的一般是采用6 m+4m+3m等,而横向的一般是1.5m的管,特殊情况下使用1.2m;纵向杆是主传力杆,...
卫生间门朝向风水1、卫生间门忌朝东北方。东北方属八卦中的艮卦,代表家中未来二十年的运势,是吉方。而卫生间是出秽气的地方,如若设于吉方,便使吉星受污,有损宅运。反之,若设在凶方,则可压制煞气。凶方和吉方...
1、座便器方向不对大门和住宅 根据中国传统风水学的原理,座便器的方向不可和住宅大门的方向一致。比如大门的方向朝南,那么当人坐在便器上的时候,如果面也向着南方,就是犯了便器与住宅 2、卫生间座便...
云计算六大安全隐患凸现 四方向应对
除了传统互联网中存在的安全问题可能会在云计算环境下出现,考虑到云计算的自身特点,还可能会在网络上引入新的安全隐患或改变原有的安全问题影响程度和范围。伴随着云计算的飞速发展,网络安全问题日益突出,已成为制约其发展的主要障碍。若要让企业和组织大规模应用云计算技术和平台,放心地将自
基于斐波那契数列的指纹增强方向滤波模板
目前采用的方向滤波模板参数凭经验或由实验确定,模板在旋转过程中会发生溢出现象,这在一定程度上破坏了参数在对应模板方向上的分布规律.鉴于此,文中一方面将基本模板尺寸扩展来解决模板溢出问题,确保参数在对应模板方向上的分布规律;另一方面采用著名的斐波那契数列来确定方向滤波模板的参数,降低人为因素的影响.大量实验表明,用文中设计的模板对指纹图像进行滤波增强,能更好地连接断裂的脊线,并能有效地断开脊线之间的粘连,消除噪声.
《波达方向估计》由北京邮电大学出版社出版。
吸波涂层的结构研究日益精细,一个方向是多层化,可以通过参数梯度化改善吸波层波阻抗,并利用层界面的散射作用,大大提高吸收率。另一个方向是在宏观电磁场二维周期介质理论基础上,在吸波层内制作各种增强电磁波吸收的二维图形。这些都有利于提高吸波涂层的吸收率,拓宽频带,减少吸波涂层的厚度和面密度 。
第1章自适应阵列基础
1.1基本系统
1.2信号模型
1.3阵元配置理论
1.3.1二元阵
1.3.2直线阵
1.3.3平面阵
1.4窄带信号处理
1.5波束形成
1.5.1常见波束形成器
1.5.2权重更新算法
1.6章节安排
本章参考文献
第2章波达方向估计典型算法
2.1波达方向估计方法
2.1.1传统谱估计方法
2.1.2线性预测方法
2.1.3最大似然谱估计
2.1.4最大熵谱估计
2.1.5特征空间法
2.2信号源数目估计
2.3预处理方法
2.3.1实值分解法
2.3.2小波去噪法
本章参考文献
第3章空间平滑技术
3.1相关信号模型
3.2空间平滑算法
3.3前后向空间平滑算法
3.4空间平滑差分方法
3.5虚拟空间平滑算法
3.5.1信号模型
3.5.2虚拟空间平滑
3.5.3性能分析
3.5.4仿真实验
本章参考文献
第4章循环平稳信号的波动方向估计算法
4.1循环平稳信号
4.1.1数学描述
4.1.2循环波达方向估计
4.2实值循环算法
4.2.1实值循环MUSIC算法
4.2.2实值循环求根MUSIC算法
4.2.3实值循环ESPRIT算法
4.3赫尔米特映射算法
4.3.1酉循环求根MUSIC算法
4.3.2酉循环ESPRIT算法
4.4二维酉循环ESPRIT算法
4.4.1信号模型
4.4.2二维赫尔米特映射
4.4.3仿真实验
本章参考文献
第5章非圆信号的波达方向估计算法
5.1非圆信号
5.1.1概述
5.1.2非圆酉ESPRIT算法
5.2共轭酉ESPRIT算法
5.2.1信号模型
5.2.2独立信号
5.2.3相干信号
5.2.4性能分析
5.2.5仿真实验
本章参考文献
第6章基于子带分解的波达方向估计算法
6.1子带分解理论
6.1.1基本概念
6.1.2子带分解优点
6.2基于子带分解的MUSIC算法
6.2.1时间—空间频率的等价性
6.2.2数学模型
6.2.3阵列信号的子带分解
6.2.4SB—MUSIC算法
6.2.5仿真实验
6.3基于子带分解的ESPRIT算法
6.3.1数学模型
6.3.2SB—ESPRIT算法
6.3.3非映射型SB—ESPRIT算法
6.3.4仿真实验
本章参考文献2100433B