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时空相关矩阵联合对角化对谱分辨的影响

余华  幸高翔  刘忠  
【摘要】:采用基于Jacobi算法的矩阵联合对角化方法对阵列接收数据的空时相关矩阵进行联合对角化,能够获取关于目标方位的尽可能多的信息,即空时相关矩阵"平均"特征值和特征向量,将这些平均值应用于Capon提出的最小方差无畸变响应(MVDR)空间谱估计算法,得到修正MVDR算法。由于修正MVDR算法充分利用了目标方位信息,且不需要信号源数目的先验信息,所以,其性能优于MVDR算法和MUSIC算法。仿真试验表明,在信号源相关程度比较高的情况下,修正MVSDR算法不需要信源数目的先验信息,仍能分辨出信号方位,其性能明显优于MUSIC算法,特别是当信源数目欠估计时,而其他基于子空间的算法得不出任何有意义的结果。修正MVDR算法空时相关矩阵联合对角化能提高空间谱的分辨能力,在一定程度上增加算法的稳健性。

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