有關(guān)流產(chǎn)的es-music的總結(jié)

1、有關(guān)流產(chǎn)的ES-MUSIC的總結(jié),主講人:張曉龍,一、MUSIC算法原理,不管測(cè)向天線陣列性狀如何，也不管入射來(lái)波入射角的維數(shù)如何，假定陣列由M個(gè)陣元組成，則陣列輸出模型的矩陣形式都可以表示為： Y(t)=AX(t)+N(t) 其中Y(t)是觀測(cè)陣列輸出的數(shù)據(jù)復(fù)向量，X(t)是未知的空間信號(hào)復(fù)向量，N是陣列輸出向量中的加性噪聲，A是陣列的方向矩陣。,一、MUSIC算法原理,在實(shí)際處理中，Y得到的

2、數(shù)據(jù)是有限時(shí)間段內(nèi)的有限次數(shù)的樣本N，在這段時(shí)間內(nèi)，假定來(lái)波方向不發(fā)生變化，且噪聲為與信號(hào)不相關(guān)的白噪聲，則定義陣列輸出信號(hào)的二階矩：R,一、MUSIC算法原理,MUSIC算法的核心就是對(duì)R進(jìn)行特征值分解，利用特征向量構(gòu)建兩個(gè)正交的子空間，即信號(hào)子空間和噪聲子空間。 [U,S,V]=eig(R) U為特征向量，S是特征值構(gòu)成的對(duì)稱矩陣,一、MUSIC算法原理,U是非負(fù)定的厄米特矩陣，所以特征分解得到的特征值均為非

3、負(fù)實(shí)數(shù)，有D個(gè)大的特征值和M-D個(gè)小的特征值，大特征值對(duì)應(yīng)的特征向量組成的空間Us為信號(hào)子空間，小特征值對(duì)應(yīng)的特征向量組成的空間Un為噪聲子空間。,一、MUSIC算法原理,將噪聲特征向量作為列向量，組成噪聲特征矩陣 ，并張成M-D維的噪聲子空間Un，噪聲子空間與信號(hào)子空間正交。而Us的列空間向量恰與信號(hào)子空間重合，所以Us的列向量與噪聲子空間也是正交的，由此，可以構(gòu)造空間譜函數(shù)。,一、MUSIC算法仿真結(jié)果,一、MUSIC算法仿真結(jié)果,

4、二、ESPRIT算法原理,ESPRIT算法是空間譜估計(jì)中的典型算法，是由Roy等人提出，其含義就是利用旋轉(zhuǎn)不變子空間估計(jì)參數(shù)。,二、ESPRIT算法原理,根據(jù)上一頁(yè)P(yáng)PT可以得之三個(gè)矢量水聽(tīng)器輸出：Y(t)=AX(t)+N(t)Y(t)=AFX(t)+N(t)Y(t)=AGX(t)+N(t) 其中F和G分別包含了波達(dá)信號(hào)方位角和俯仰角的信息。為了求出方位角和俯仰角只要求出P和Q矩陣即可。,二、E

5、SPRIT算法原理,將三個(gè)矢量水聽(tīng)器的輸出整合成一個(gè)矩陣,和MUSIC算法類似，將合成的Y輸出構(gòu)成協(xié)方差矩陣,二、ESPRIT算法原理,將協(xié)方差矩陣R進(jìn)行特征值分解得到U和S矩陣,然后將U分解為上中下三個(gè)部分U1,U2,U3,二、ESPRIT算法原理,然后將U按照上中下等行數(shù)分解為U1,U2,U3,二、ESPRIT算法原理,根據(jù)U1,U2,U3首先可以構(gòu)造兩個(gè)矩陣E1,E2,將E1和E2進(jìn)行特征值分解