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    重庆时时彩骗术: 阈值自动调整的循环平稳信号源个数估计方法.pdf

    关 键 词:
    阈值 自动 调整 循环 平稳 信号源 个数 估计 方法
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    摘要
    申请专利号:

    CN201110093115.6

    申请日:

    2011.04.14

    公开号:

    CN102253360A

    公开日:

    2011.11.23

    当前法律状态:

    终止

    有效性:

    无权

    法律详情: 未缴年费专利权终止IPC(主分类):G01S 1/00申请日:20110414授权公告日:20130403终止日期:20160414|||授权|||实质审查的生效IPC(主分类):G01S 1/00申请日:20110414|||公开
    IPC分类号: G01S1/00 主分类号: G01S1/00
    申请人: 上海大学
    发明人: 李华; 刘凯; 沙正国; 谭立雄; 行双双
    地址: 200444 上海市宝山区上大路99号
    优先权:
    专利代理机构: 上海上大专利事务所(普通合伙) 31205 代理人: 何文欣
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    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201110093115.6

    授权公告号:

    |||102253360B||||||

    法律状态公告日:

    2017.05.31|||2013.04.03|||2012.01.04|||2011.11.23

    法律状态类型:

    专利权的终止|||授权|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明涉及一种阈值自动调整的循环平稳信号源个数估计方法。该方法首先根据通信和雷达信号普遍具有的循环平稳特性,构造接收信号的循环互相关矩阵,然后,对该循环互相关矩阵进行奇异值分解,并结合梯度法,推导得到随噪声数目变化的阈值,最后,将梯度值逐一与对应的阈值比较,统计其中梯度值大于相应阈值的数目,该数目即为源信号的个数。本方法的优点是不需要人为设定阈值就能估计出循环平稳信号的源个数,避免了人的主观因素的影响,在不增加计算量的情况下提高了算法的性能,并且这种方法能够推广应用于一般信号。

    权利要求书

    1.一种阈值自动调整的循环平稳信号源个数估计方法,其特征在于对????????????????????????????????????????????????个不相关的远场源信号入射到个等间距的均匀线阵上,首先根据循环平稳信号的特点构造接收向量的循环互相关矩阵,并对此矩阵进行奇异值分解,然后对分解得到的奇异值进行相关运算推导得到一系列自动调整大小的阈值,最后根据阈值大小,得到循环平稳信号的源个数;具体操作步骤如下:1)?构造循环互相关矩阵:根据循环平稳信号的特点,以某一个阵元为参考阵元,构造其他阵元上的个接收向量与参考阵元上的接收向量的循环互相关矩阵;2)?对所构造的循环互相关矩阵进行奇异值分解,得到按降序排列的奇异值以及相应的奇异向量;3)?根据分解得到的奇异值,计算第k(k=K+1,2,…,M)个奇异值的均值();4)?计算个噪声的理论特征值均值上限的梯度值;5)?推导的上限值,令其为估计循环平稳信号个数的自动调整大小的阈值;6)?逐一比较到时的梯度值与对应阈值的大??;7)?统计其中大于相应阈值的梯度值的数目,即得到循环平稳信号的源个数。2.根据权利要求1所述的阈值自动调整的循环平稳信号源个数估计方法,其特征在于所述步骤1)中,以某一阵元为参考阵元,构造其他阵元上的接收向量与其的循环互相关矩阵为:其中,其中表示转置,为第个阵元第时刻的接收信号,为两接收信号的时间间隔,为二阶循环频率。3.根据权利要求1所述的阈值自动调整的循环平稳信号源个数估计方法,其特征在于个接收阵元所接收的信号中,噪声是均值为0,方差为的加性高斯白噪声。4.根据权利要求1所述的阈值自动调整的循环平稳信号源个数估计方法,其特征在于并未对信号的带宽做任何要求,即入射信号既可以是宽带信号也可以是窄带信号。5.根据权利要求1所述的阈值自动调整的循环平稳信号源个数估计方法,其特征在于所述步骤2)中,对循环互相关矩阵进行奇异值分解后,得到,其中是由奇异值所组成的对角阵,、是与奇异值所对应的奇异向量,其中分解所得到的奇异值是按从大到小的顺序排列的,即。6.根据权利要求5所述的阈值自动调整的循环平稳信号源个数估计方法,其特征在于所述奇异值分解后得到的奇异值是:按照源个数估计的特征值分解理论,大奇异值是信号所对应的奇异值,小奇异值是噪声所对应的奇异值。7.根据权利要求1所述的阈值自动调整的循环平稳信号源个数估计方法,其特征在于所述步骤3)中,假设噪声特征值的个数为,计算第个到第个噪声特征值的均值。8.根据权利要求1所述的阈值自动调整的循环平稳信号源个数估计方法,其特征在于所述步骤4)中的计算,按照Anderson的主成分分析理论,在假设是满足标准正态分布的参数,即:?,?的情况下,个噪声特征值均值的理论值的上限为,其中是信号快拍数。9.根据权利要求1所述的阈值自动调整的循环平稳信号源个数估计方法,其特征在于所述步骤5)中,将特征值均值代入中计算梯度值,?得到这些梯度值的上限值为:,此上限即为自动调整的阈值。

    说明书

    阈值自动调整的循环平稳信号源个数估计方法

    技术领域

    本发明涉及循环平稳信号的源个数估计方法,特别是阈值自动调整的循环平稳信号源个数估计方法,该方法有别于其他的信号源个数估计方法,它通过得到自动调整大小的阈值,不仅能更高性能的估计出通信和雷达信号中普遍存在的循环平稳信号的源个数,而且由于不需人为设定阈值,该方法不受人的主观因素的影响,更符合实际应用。

    背景技术

    在现代电子战争中,对雷达进行侦查和实施干扰从而破坏敌方武器和指挥系统成为战争的主要任务之一,因此,确定敌军雷达位置显得尤为重要。无源定位在自身不发射电磁波的情况下,被动的接收辐射源的电磁波信号,最终能隐蔽地确定出目标的位置和运动状态。而在对多目标进行定位时,由于目标的数目往往是未知的,必须先估计出目标的数目才能对目标进行准确的定位或跟踪。

    目前许多研究没有考虑到通信和雷达信号普遍具有的循环平稳特性,对循环平稳信号源个数的研究更是不多,而现有的一些关于循环平稳信号源个数估计方法要么需要人为设定阈值,要么估计性能不是很高。

    发明内容

    鉴于以上原因,本发明的目的在于提供一种阈值自动调整的循环平稳信号源个数估计方法,能够估计通信中普遍存在的循环平稳信号的源个数。该方法主要是根据循环平稳信号的特点,构造一循环互相关矩阵,结合该矩阵的奇异值,推导出一能自动调整大小的阈值,此方法不受人的主观因素影响,使算法性能大大提高。

    为了达到上述目的,本发明采用下述方案:一种阈值自动调整的循环平稳信号源个数估计方法,其特征在于对???????????????????????????????????????????????个不相关的远场源信号入射到个等间距的均匀线阵上,首先构造一循环互相关矩阵,并对其进行奇异值分解,然后对分解得到的奇异值进行计算,推导出自动调整大小的阈值,最后根据这些阈值,就能得到循环平稳源信号的个数。具体操作步骤如下:

    (1)构造循环互相关矩阵:根据循环平稳信号的特点,以某一个阵元为参考阵元,构造其他阵元上的接收向量与参考阵元上的接收向量的循环互相关矩阵;

    (2)对所构造的循环互相关矩阵进行奇异值分解,得到按降序排列的若干个奇异值,以及相应的奇异向量;

    (3)假设噪声特征值的个数为,计算第个到第个噪声特征值的均值;

    (4)设,其中为标准正态分布参数。将特征值均值代入中计算梯度值;

    (5)得到的梯度值的上限值为:,此上限即为自动调整的阈值;

    (6)依次比较到时梯度值与相应的阈值的大??;

    (7)统计其中梯度值大于相应阈值的数目,此数目即为源信号的个数。

    步骤(1)中的信号既可以是窄带信号又可以是宽带信号,步骤(3)中的噪声是均值为0,方差为的加性高斯白噪声。

    本方法用于估计循环平稳信号的源个数,该方法与现有方法相比,具体优点在于:该方法从实际出发,根据通信和雷达信号普遍存在的循环平稳特性,构造一循环互相关矩阵,对该循环互相关矩阵进行特征值分解得到的奇异值进行相关运算,推导得到一自动调整大小的阈值,因此该方法不仅符合实际应用情况,而且不需人为设定阈值,不受人的主观因素影响,使得该算法的性能得到大大的提高。

    附图说明

    ?????图1是本发明的流程图。

    ?????图2和图3是采用三个不相关远场源信号入射到8根间距为信号波长一半即的均匀线阵的实验仿真图。

    具体实施方案

    ?????本发明的优选实例结合附图说明如下:

    实例一:

    ?????参见图1,本阈值自动调整的循环平稳信号源个数估计方法,对个不相关的远场源信号入射到个等间距的均匀线阵上,首先根据循环平稳信号的特点构造接收向量的循环互相关矩阵,并对此矩阵进行奇异值分解,然后对分解得到的奇异值进行相关的运算推导得到一系列自动调整大小的阈值,最后根据阈值大小,得到循环平稳信号的源个数,具体操作步骤如下:

    1)??????????构造循环互相关矩阵:根据循环平稳信号的特点,以某一个阵元为参考阵元,构造其他阵元上的个接收向量与参考阵元上的接收向量的循环互相关矩阵;

    2)??????????对所构造的循环互相关矩阵进行奇异值分解,得到按降序排列的奇异值以及相应的奇异向量;

    3)??????????根据分解得到的奇异值,计算第k(k=K+1,2,…,M)个奇异值的均值();

    4)??????????计算个噪声的理论特征值均值上限的梯度值;

    5)??????????推导的上限值,令其为估计循环平稳信号个数的自动调整大小的阈值;

    6)??????????逐一比较到时的梯度值与对应阈值的大??;

    7)??????????统计其中大于相应阈值的梯度值的数目,即得到循环平稳信号的源个数。

    实例二:

    本实例与实例一基本相同,特别之处如下:

    (1)所述步骤1)中,以某一阵元为参考阵元,构造其他阵元上的接收向量与其的循环互相关矩阵为:

    其中,其中表示转置,为第个阵元第时刻的接收信号,为两接收信号的时间间隔,为二阶循环频率。

    (2)个接收阵元所接收的信号中,并未对信号的带宽做任何要求,即入射信号既可以是宽带信号也可以是窄带信号。

    (3)个接收阵元所接收的信号中,噪声是均值为0,方差为的加性高斯白噪声。

    (4)所述步骤2)中,对循环互相关矩阵进行奇异值分解后,得到,其中是由奇异值所组成的对角阵,、是与奇异值所对应的奇异向量,其中分解所得到的奇异值是按从大到小的顺序排列的,即。

    (5)所述奇异值分解后得到的奇异值是:按照源个数估计的特征值分解理论,大奇异值是信号所对应的奇异值,小奇异值是噪声所对应的奇异值。

    (6)所述步骤3)中,假设噪声特征值的个数为,计算第个到第个噪声特征值的均值。

    (7)所述步骤4)中的计算,按照Anderson的主成分分析理论,在假设是满足标准正态分布的参数,即:?,?的情况下,个噪声特征值均值的理论值的上限为,其中是信号快拍数。

    (8)所述步骤5)中,将特征值均值代入中计算梯度值,?得到这些梯度值的上限值为:,此上限即为自动调整的阈值。

    实例三:

    具体实施与实例二基本相同。

    图1表示了本阈值自动调整的循环平稳信号源个数估计方法的具体流程图,该方法可以通过以下步骤完成。

    (1)根据循环平稳信号的特点,以某一个阵元为参考阵元,构造其他阵元上的接收向量与参考阵元上的接收向量的循环互相关矩阵。对由个阵元构成的均匀线阵,以第一个阵元为参考阵元,构造其他阵元上的接收向量与参考阵元上的接收向量的循环互相关矩阵:

    (2)对所构造的循环互相关矩阵进行奇异值分解,得到按降序排列的若干个奇异值以及相应的奇异向量;

    (3)假设噪声特征值的个数为,计算第个到第个噪声特征值的均值;

    根据Anderson的主成分分析理论,在假设是满足标准正态分布的参数,即:???的情况下,个噪声特征值均值的理论值的上限为。

    (4)设,将特征值均值代入中计算梯度值,?得到这些梯度值的上限值为:,此上限即为自动调整的阈值;

    (5)依次比较到时梯度值与相应的阈值的大小,统计其中梯度值大于相应阈值的数目,此数目即为信号的源个数。

    图2和图3显示了3个源信号以角度,,入射到8根间距为信号波长一半即的均匀线阵的仿真图。图2是源个数估计正确率随标准正态分布参数变化的关系图,图3是该方法与现有方法性能比较图。从图2和图3可以看出,当标准正态分布参数取一定的数值时,本发明的性能明显比现有用于估计循环平稳信号源个数的方法性能好。

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