Düşük sinyal-gürültü oranı-AET altında tutarlı sinyalin DOA tahmin algoritması üzerine araştırma
Düşük sinyal-gürültü oranı altında tutarlı sinyal için DOA tahmin algoritması araştırması
0 Önsöz
DOA tahmininin fiili uygulamasında, tutarlı sinyal kaynakları yaygındır.Bazı bilim adamları, tutarlılık problemini çözmek için özellik alanı MUSIC (Eigen space MUSIC, ES-MUSIC) algoritmasını kullanır.Bu algoritmanın avantajı, temelde dizi açıklığının kaybını önlemesidir. Dezavantajı, sinyal-gürültü oranı düşük olduğunda, algoritmanın performansının düşmesi ve DOA'nın doğru bir şekilde tahmin edilememesidir. Bu nedenle, düşük sinyal-gürültü oranı altında tutarlı sinyallerin DOA tahmini üzerine giderek daha fazla araştırma bulunmaktadır.Yaygın olarak kullanılan çoklu sinyal sınıflandırma metotları ve minimum norm metotlarıdır.Ancak, bu tür algoritmaların büyük kısıtlamaları vardır.Sinyal-gürültü oranı Belirli bir değerde algoritma performansı düşecektir.
Bu tür sorunları hedefleyen bu makale, düşük SNR altında tutarlı sinyaller için yeni bir DOA tahmin algoritması önermektedir. Bu algoritma, uzamsal yumuşatma algoritmasının ve ES-MUSIC algoritmasının avantajlarını tam olarak bütünleştirir, yani iki önemli parametre sinyali alt uzayını ve gürültü alt uzayını tam olarak kullanır. Tutarlı sinyal kaynağının eşevreli eşevrelemesi, uzamsal yumuşatma teknolojisi ile elde edilir ve daha sonra DOA tahmini için ES-MUSIC algoritması kullanılır. Bu makalede, karşılaştırmalı bir test gerçekleştirilmiş ve sonuç, tutarlı sinyalin DOA tahmin etkisinin düşük SNR altında daha iyi olduğunu kanıtlamaktadır.
1 Sinyal modeli yapımı
D dar bant sinyalleri var, varış dalgasının yönü {1, 2, ..., D} ve eşit mesafeli doğrusal dizi N izotropik dizi elemanından oluşuyor ve her bir dizi elemanı arasındaki mesafenin d olması gerekiyor, ardından i-inci dizi elemanı Alınan sinyal şu şekilde ifade edilebilir:
Bu nedenle, kovaryans matrisi şu şekilde ifade edilebilir:
2 Algoritma uygulaması
2.1 Uzamsal yumuşatma algoritması
Bu algoritmanın şematik diyagramı Şekil 1'de gösterilmiştir. Bu algoritmanın temel fikri, önce doğrusal eşit mesafeli dizilerin N dizisini bölmek ve bunları L üst üste binen alt dizilere eşit olarak bölmek ve her dizideki dizi elemanlarının sayısının H olmasını ve L + H-1 = N'yi sağlamasını gerektirmektir. , Ve sonra her bir alt dizinin kovaryans matrisini hesaplayın ve ardından her bir alt dizinin kovaryans matrisinin aritmetik ortalamasını hesaplayın, bu sözde ileri uzay yumuşatma. Bu makale, ileri ve geri uzamsal yumuşatma algoritmasını kullanır.Bu algoritmanın temel fikri, ileri yumuşatma ve geriye doğru yumuşatmadır. 2N / 3 uyumlu sinyaller bu algoritma ile tespit edilebilir ve algılanan tutarlı sinyallerin sayısı büyük ölçüde artar.
Şekil 1'de, f ileri yumuşatmayı temsil eder ve a geriye doğru yumuşatmayı temsil eder.
Sorunsuz bir şekilde iletilen veriler şu şekilde ifade edilebilir:
Benzer şekilde, uzaysal geriye doğru yumuşatma matrisi şu şekilde ifade edilebilir:
2.2 ES-MUSIC algoritması
Formül (13) 'ün öz ayrışmasının sonucu şu şekilde ifade edilebilir:
2.3 DOA tahmin sürecinin özeti
Tüm süreç esas olarak 5 adıma bölünmüştür:
3 Test sonuçları
Makalenin yönteminin doğruluğunu doğrulamak için, bu makale, dizi öğesi aralığı ile yarı dalga boylu tekdüze doğrusal bir dizi kullanarak, Chen Yuan sayısını 8'e ayarlayarak ve tutarlı sinyal kaynaklarının sayısı bilinen bir dizi karşılaştırmalı test gerçekleştirdi. Gürültü oranı farklı olduğunda, Monte Carlo testi bu makaledeki yöntem ve ES-MUSIC yöntemi kullanılarak gerçekleştirilir ve test sayısı 1.000'dir. Kök ortalama kare hatası şu şekilde ifade edilebilir:
Farklı sinyal-gürültü oranları altında, DOA tahmin başarı olasılığının eğrisi Şekil 2'de gösterilmektedir.
Başarılı DOA tahmininin olasılığı, DOA'nın doğru tahmin edilme sayısının oranı olarak da ifade edilebilir (2 ° 'den fazla olmayan bir sapma ile). Şekil 2'den görülebileceği gibi, sinyal-gürültü oranı 0 dB'den yüksek olduğunda, iki yöntemin DOA tahmin başarı olasılığı temelde aynıdır; ancak sinyal-gürültü oranı 0 dB'den düşük olduğunda, bu yöntemin DOA tahmin başarı olasılığı ES'den önemli ölçüde daha yüksektir. - MÜZİK yöntemi. Bu, bu yöntemin yalnızca düşük sinyal-gürültü oranı altında DOA tahmininde bariz avantajlara sahip olmadığını, aynı zamanda daha yüksek çözümleme gücüne sahip olduğunu göstermektedir.
Farklı sinyal-gürültü oranları altında, DOA tahmininin kök ortalama kare hatasının eğrisi Şekil 3'te gösterilmektedir.
Şekil 3'ten görülebileceği gibi, her iki yöntemin de bir özelliği vardır, yani sinyal-gürültü oranı ne kadar büyükse, kök ortalama kare hatası o kadar büyük olur; sinyal-gürültü oranı 0 dB'den yüksek olduğunda, iki yöntemin ortalama kare hatası kabaca olur. Aynısı; ancak, sinyal-gürültü oranı 0 dB'den az olduğunda, bu makaledeki yöntemin ortalama karekök hatası ES-MUSIC yöntemindekinden önemli ölçüde daha küçüktür. Yukarıdaki analizden, düşük sinyal-gürültü oranı altında, bu yöntemin tahmin doğruluğunun daha yüksek ve kararlılığın daha iyi olduğu görülebilir.
Aynı koşullar altında, sinyal-gürültü oranını 0 dB'ye, yakalama sayısını 500'e ve uyumlu sinyal kaynaklarının sayısını 2'ye ayarlayın. İki uyumlu sinyal kaynağını ayarlamak için bu yöntemi ve ES-MUSIC yöntemini kullanın. Farklı DOA altında test, test sonucu Tablo 1'de gösterilmiştir.
Tablo 1'in analizi, düşük sinyal-gürültü oranı altında, DOA aralığı ne kadar büyükse, tahmini başarı olasılığının o kadar yüksek olduğunu göstermektedir. Bununla birlikte, aynı DOA aralığında, bu yöntemin tahmini başarı olasılığı ES-MUSIC yöntemine göre önemli ölçüde daha yüksektir, bu nedenle bu yöntemin çözünürlüğünün daha yüksek olduğu kanıtlanabilir.
4. Sonuç
Bu makale, düşük sinyal-gürültü oranı altında tutarlı sinyaller için bir DOA tahmin algoritmasını tartışmaktadır.Bu yöntem, yalnızca uzamsal yumuşatma algoritmalarının avantajlarını kullanmakla kalmaz, aynı zamanda bu algoritma aracılığıyla tutarlı sinyalleri deşifre olarak işler ve aynı zamanda ES-MUSIC algoritmasının avantajlarından tam olarak yararlanır. DOA tahmini temel olarak iki alt sinyal ve gürültü alt uzayının bilgisine dayanmaktadır. Makalenin bakış açılarının doğruluğunu doğrulamak için, bu makale bir dizi karşılaştırmalı test gerçekleştirmiştir. Test sonuçlarını analiz ettikten sonra, bu makaledeki yöntemin, düşük sinyal-gürültü oranı altında DOA tahmininde yalnızca yüksek doğruluğa sahip olduğu görülebilmektedir, aynı zamanda çözünürlük Oran daha yüksek.
Referanslar
Wu Guoqing, Chen Shanji. Tutarsızlığa dayalı MUSIC algoritma kestiriminin performans analizi. Modern Elektronik Teknolojisi, 2011, 34 (7): 94-96.
Wang Buhong, Wang Yongliang, Chen Hui. Tutarlı kaynakların varış yönünün tahmini için ağırlıklı uzamsal yumuşatma algoritması Journal of Communications, 2003, 24 (4): 31-40.
Chen Dong, Yang Baohai, Ding Wenbin.Dürtüsel gürültü altında tutarlı kaynakların kök bulma MUSIC algoritması Modern Elektronik Teknolojisi, 2017, 40 (5): 1-4.
INGHELBRECHTV, VERHAEVERTJ, HECKETV, et al. (Khatri-Rao-) Root-MUSIC ile elde edilen DOA tahminlerine rastgele eleman yer değiştirmesinin etkisi. Sensors, 2014, 14 (11): 21258-21280.
Li Lei, Li Guolin, Liu Runjie. Tutarlı birikim matrisi yeniden yapılandırmasına dayalı yeni bir varış yönü tahmini yöntemi Journal of Radars, 2015, 4 (2): 178-185.
Yu Changhe, Li Jianli. Düşük sinyal-gürültü oranı altında tutarlı sinyallerin DOA tahmini için beyaz gürültü filtreleme yöntemi Sinyal İşleme, 2012, 28 (7): 957-962.
Chen Guobin, Luo Nanying. -kararlı dağıtım ve dalgacık dönüşümüne dayalı ağ gerçek trafik tahmin algoritması. Sibernetik ve Bilgi Teknolojileri, 2014, 14 (4): 45-55.
Sun Baofa.MUSIC, tekdüze dairesel diziye ve yön bulma verimliliğine dayanır. International Journal of Signal Processing Systems, 2013, 1 (2): 273-277.
Zhou Xiaojun, Tan Wei, Feng Dazheng vb. Eşevrelere dayalı geliştirilmiş MUSIC algoritması DOA tahmini.Radyo Mühendisliği, 2014, 44 (11): 18-21.
Yang Xueya, Chen Boxiao, Zhu Gensheng. Gerçek değerli özellik altuzay yinelemesine dayalı DOA tahmin algoritması, Journal of Xidian University, 2010, 37 (2): 242-247.
yazar bilgileri:
Ren Quanhui, Chen Xiangcheng
(Henan Yüksek Hızlı Demiryolu İşletme ve Bakım Mühendisliği Araştırma Merkezi, Zhengzhou, Henan 451460)
