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信号子空间： 设N元阵接收p个信源，则其信号模型为： 在无噪声条件下， 称 为信号子空间，是N维线性空间中的P维子空间，记为 。 的正交补空间称为噪声子空间，记为 。 正交投影 设子空间 ，如果线性变换 满足， 则称线性变换 为正交投影。 导向矢量、阵列流形 设N元阵接收p个信源，则其信号模型为： ，其中矢量 称为导向矢量，当改变空间角 ，使其在空间扫描，所形成的矩阵称为阵列流形，用符号 表 关于同志近三年现实表现材料材料类招标技术评分表图表与交易pdf视力表打印pdf用图表说话 pdf 示，即 波束形成 波束形成（空域滤波）技术与时间滤波相类似，是对采样数据作加权求和,以增强特定方向信号的功率，即 ，通过加权系数 实现对 的选择。 最大似然 已知一组服从某概率模型 的样本集 ，其中 为参数集合，使条件概率 最大的参数 估计称为最大似然估计。 不同几何形态的阵列的阵列流形矢量计算问题 假设有P个信源，N元阵列，则先建立阵列的几何模型求第i个信源的导向矢量 选择阵元中的一个作为第一阵元，其导向矢量 然后根据阵列的几何模型求得其他各阵元与第一阵元之间的波程差 ，则确定其导向矢量 最后形成N元阵的阵列流形矢量 例如各向同性的NxM元矩形阵，阵元间隔为半个波长，当信源与阵列共面时： 首先建立阵列几何模型： 对于第m行、第n列的阵元，其与第1行、第1列阵元之间的波程差为 故： 而当信源与阵列不共面时： 首先将信源投影到阵列平面 然后建立阵列模型 对于第m行、第n列的阵元，其与第1行、第1列阵元之间的波程差为 故： 线性约束最小方差准则（LCMV）的自适应波束形成算法 对于信号模型： ， 波束形成输出： LCMV准则实际上是使 为一个固定值的条件下，求取使得 方差最小的 作为最有权值，即： ，其中F为常数 利用拉格朗日乘子法可解得： 当取 时，则 ， 的取值不影响SNR和方向图。 在精确的方向矢量约束条件和相关矩阵精确已知的情况下，LCMV准则与SNR准则等效。 对于最有波束形成 ，其中 应不含信号分量。 SMI（采样协方差矩阵求逆）算法是在此准则上，用一批次采样数据 来估计得到 ， 此估计为最大似然无偏估计，即： SMI算法输出SNR损失会随着M的增加而减小，当 ，输出无损失；为了使性能损失不超过3dB，一般取 。 当精确的方向矢量约束条件和精确的相关矩阵已知的条件不满足时，直接使用 估计 求逆会产生信号向消的现象。 SMI算法的收敛性受 特征值分散程度的影响，在超过一定临界值之后，若期望信号不含在R中，则收敛较快，反之则会变慢；可利用对角加载改善收敛速度。 天线旁瓣相消问题（ASC） 自适应天线旁瓣相消器采用下面的结构，基于最小均方误差准则的最适应波束形成（MSE） 辅助天线增益小，与主天线旁瓣电平相当，无方向性，因此 几乎仅为干扰信号，加在辅助天线的权矢量为 ；主天线与辅助天线对干扰信号接收输出信号相关性较好时，可获得好的干扰抑制性能。 广义天线旁瓣相消问题属于一种部分自适应 设计 领导形象设计圆作业设计ao工艺污水处理厂设计附属工程施工组织设计清扫机器人结构设计 ，其结构框图如下： 对于一般的最优波束形成有（LCMV准则） 其权系数分为两部分：一部分为固定权 （匹配滤波系数）；另一部分为自适应权 ，依赖输入数据，计算最优权值时，只需要计算 。 令： 则： ，故有 而： ，故 故： 能满足约束方程，可将方程约束条件去掉 得： ， 信号被分成两个支路：上支路形成目标检测通道( 是匹配滤波权系数)；下支路形成辅助通道，用其加权求和去预测检测通道中的干扰信号进而对消掉。 对于输入信号 有： 因为 ，故有： 所以下支路中 不含目标信号，仅有干扰， 被称为信号阻塞矩阵（Block Matrix），由 保证下支路中不含目标信号。 当精确的方向矢量约束条件或精确的相关矩阵未知时，会产生信号向消的现象。 而进行降维处理之后： 令 ，则 其中T称为降维处理矩阵，因为 ，故T可阻塞信号；且T的维数 进行降维处理之后的结构框图为： T有三种设计 方法 快递客服问题件处理详细方法山木方法pdf计算方法pdf华与华方法下载八字理论方法下载 ： 1、（Gabriel法）： 由指向干扰方向的波束作为权矢量构成的。 2、（Adams法）：由指向目标方向邻近波束权矢量构成。 3、由R的特征分解的特征矢量构成。 MUSIC算法 MUSIC算法进行DOA估计的步骤为： 1、由阵列数据 估计相关矩阵， 2、 对 作特征分解，用其P个大特征值对应的特征向量 张成信号子空间 （或用其 个小特征值对应的特征矢量 噪声子空间 ） 3、 用搜索矢量 向 作投影，得到 或用搜索矢量 向 作投影 4、 计算谱峰： ，谱峰对应的角度就是波束到 达角度。（或用 计算谱峰） MUSIC算法并不能适用于任何几何形态的阵列，不同阵列的 是不一样的，而MUSIC算法要求 为满秩的范德蒙德矩阵，这个条件有可能不满足。 MUSIC算法并不能适用于相干源，因为对于相干信源，其相关矩阵 有可能不满秩，这样既不能准确知道信源的个数P，又不能得到准确的信号子空间 和噪声子空间 。 但可以通过空间平滑法去相关，然后再用MUSIC算法。 空间平滑法就是将N元等距线阵分成L个M元子阵， 这样对于每一个M元子阵有 其中： 于是： 若信源中存在相干源，则采用这种方法后可破坏其相关性。通过多个子阵，每个子阵相当于空间平移，因为不同信号由于方向不同，旋转因子不同，将多出的旋转因子归并到信号包络 ，所以然后 便变得不相干了；然后将各子阵数据在相关域平均。 对于非等间隔线阵，若信源中不含相干源，则MUSIC算法仍然适用；若含有相干源，则则MUSIC算法不适用，且不能通过空间平滑法去相关。 MUSIC算法并不能适用于P个波长不同的平面波波达方向估计，此时 虽为的范德蒙德矩阵，但不满秩，空间角 模糊。 MUSIC算法并不能适用于色噪声环境，可以利用高阶累量抑制未知相关矩阵的高斯色噪声，然后运用MUSIC算法。 例如，4阶累量MUSIC算法 流程 快递问题件怎么处理流程河南自建厂房流程下载关于规范招聘需求审批流程制作流程表下载邮件下载流程设计 如下： 1、 构建4阶累量矩阵： 2、在P个独立源情况下： ，其中 ， 为第 个信号源的4阶累量： 3、对 进行特征值分解，用其 个小特征值对应的特征矢量 噪声子空间 4、由 搜索P个信源的谱峰方向。 ESPIRIT方法 ESPIRIT算法的主要步骤为： 1、估计 的自相关矩阵 2、对 进行特征值分解，由P个最大特征向量得到其信号子空间 3、从 中分出子阵1 和子阵2 4、由 可求得无噪声条件下的 5、子阵1和子阵2噪声不相关，因此 6、对 进行特征值分解，其特征值 即为 7、根据 ，由 反算出 ESPIRIT算法可是用于任何几何结构的阵列，同样不是用于相干阵，以及色噪声情况。可以利用高阶累量抑制未知相关矩阵的高斯色噪声，然后使用ESPIRIT算法。 方法一 1、先求得子阵1和子阵2 的4阶累量 2、 求取 的广义特征值 ，即可反解得 此种方法适用于等距线阵 方法二 1、 对任意的阵列结构， 元阵列信号为 。定义： 2、 计算 与 的4阶累量矩阵： 3、由 和 运用ESPRIT方法可以计算出 及 此种方法适用于任意几何结构阵列，只需已知阵元1和阵元2的距离。 � EMBED Equation.DSMT4 ��� � EMBED Equation.DSMT4 ��� � EMBED Equation.DSMT4 ��� � EMBED Equation.DSMT4 ��� � EMBED Equation.DSMT4 ��� � EMBED Equation.DSMT4 ��� � EMBED Equation.DSMT4 ��� � EMBED Equation.DSMT4 ��� � EMBED Equation.DSMT4 ��� � EMBED Equation.DSMT4 ��� � EMBED Equation.DSMT4 ��� � EMBED Equation.DSMT4 ��� � EMBED Equation.DSMT4 ��� � EMBED Equation.DSMT4 ��� � EMBED Equation.DSMT4 ��� � EMBED Equation.DSMT4 ��� � EMBED Equation.DSMT4 ��� � EMBED Equation.DSMT4 ��� � EMBED Equation.DSMT4 ��� � EMBED Equation.DSMT4 ��� n m � EMBED Equation.DSMT4 ��� � EMBED Equation.DSMT4 ��� n m � EMBED Equation.DSMT4 ��� � EMBED Equation.DSMT4 ��� � EMBED Equation.DSMT4 ��� � EMBED Equation.DSMT4 ��� � EMBED Equation.DSMT4 ��� � EMBED Equation.DSMT4 ��� � EMBED Equation.DSMT4 ��� � EMBED Equation.DSMT4 ��� � EMBED Equation.DSMT4 ��� � EMBED Equation.DSMT4 ��� � EMBED Equation.DSMT4 ��� � EMBED Equation.DSMT4 ��� � EMBED Equation.DSMT4 ��� _1244009203.unknown _1244131103.unknown _1244135276.unknown _1244137101.unknown _1244137468.unknown _1244137549.unknown _1244138097.unknown _1244138111.unknown _1244138120.unknown _1244138089.unknown _1244137526.unknown _1244137533.unknown _1244137487.unknown _1244137322.unknown _1244137455.unknown _1244137241.unknown _1244136957.unknown _1244137013.unknown _1244135295.unknown _1244134951.unknown _1244135236.unknown _1244135249.unknown _1244134971.unknown _1244134446.unknown _1244134524.unknown _1244134544.unknown _1244134577.unknown _1244134489.unknown _1244134509.unknown _1244134374.unknown _1244014456.unknown _1244016518.unknown _1244017035.unknown _1244017250.unknown _1244016541.unknown _1244014573.unknown _1244015075.unknown _1244015804.unknown _1244016176.unknown _1244015096.unknown _1244015235.unknown _1244014951.unknown _1244015018.unknown _1244014653.unknown _1244014934.unknown _1244014496.unknown _1244010111.unknown 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