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【陣列信號(hào)處理】空間匹配濾波器、錐形/非錐形最佳波束成形器、樣本矩陣反演 (SMI) 研究(Matlab代碼實(shí)現(xiàn))

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??座右銘:行百里者,半于九十。

??????本文目錄如下:??????

目錄

??1 概述

??2 運(yùn)行結(jié)果

??3?參考文獻(xiàn)

??4 Matlab代碼實(shí)現(xiàn)


??1 概述

空間匹配濾波器(Spatial Matched Filter)是一種用于信號(hào)處理的濾波器。它的原理是通過(guò)將輸入信號(hào)與預(yù)先存儲(chǔ)的參考信號(hào)進(jìn)行相關(guān)運(yùn)算,從而增強(qiáng)目標(biāo)信號(hào)并抑制噪聲??臻g匹配濾波器在雷達(dá)、聲納等領(lǐng)域廣泛應(yīng)用,用于目標(biāo)檢測(cè)、目標(biāo)跟蹤等任務(wù)。

錐形最佳波束成形器(Conical Beamformer)是一種用于信號(hào)處理的波束成形器。它通過(guò)調(diào)整傳感器陣列中各個(gè)傳感器的權(quán)重,使得陣列對(duì)特定方向的信號(hào)響應(yīng)最大化,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)信號(hào)的增強(qiáng)。錐形最佳波束成形器在無(wú)線通信、聲納等領(lǐng)域常用于信號(hào)接收和目標(biāo)定位。

非錐形最佳波束成形器(Non-Conical Beamformer)是一種波束成形器的變種。與錐形最佳波束成形器不同的是,非錐形最佳波束成形器可以實(shí)現(xiàn)對(duì)多個(gè)目標(biāo)信號(hào)的增強(qiáng),而不僅僅是單個(gè)方向的信號(hào)。非錐形最佳波束成形器在多目標(biāo)檢測(cè)和定位等任務(wù)中具有重要應(yīng)用。

樣本矩陣反演(Sample Matrix Inversion)是一種用于信號(hào)處理的方法。它通過(guò)對(duì)接收到的信號(hào)進(jìn)行采樣和矩陣運(yùn)算,估計(jì)信號(hào)源的位置和強(qiáng)度。樣本矩陣反演在無(wú)線通信、雷達(dá)等領(lǐng)域常用于信號(hào)定位和信號(hào)源分離。

以上這些方法在陣列信號(hào)處理中都有廣泛的研究和應(yīng)用,它們可以提高信號(hào)的質(zhì)量和可靠性,從而提升系統(tǒng)性能。

??2 運(yùn)行結(jié)果

【陣列信號(hào)處理】空間匹配濾波器、錐形/非錐形最佳波束成形器、樣本矩陣反演 (SMI) 研究(Matlab代碼實(shí)現(xiàn)),信號(hào)處理,矩陣,matlab

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% We illustrate the use of tapers with the spatial matched filter for the extraction
% of a radar signal in the presence of a jamming interference source using a ULA with M = 20
% elements with $\lambda/2$ spacing. The desired radar signal is known as a target and is?
% present for only one sample in time. Here the target signal is at time sample (range gate)
% n = 100 and is at $\phi_s = 0^{\circ}$ with an array SNR of 20 dB. The jammer transmits a?
% high-power, uncorrelated waveform (white noise). The angle of the jammer is $\phi_i = 20^{\circ}$
% and its strength is 40 dB. The additive, sensor thermal noise has unit power (0 dB).
%
% Copyright 2016 - 2026, Ilias S. Konsoulas.

%% Workspace Initialization.
clc; clear; close all;

%% Signal Definitions.
M ? ? ?= 20; ? ? ? % Number of Array Elements.
N ? ? ?= 200; ? ? ?% Number of Signal Samples.
n ? ? ?= 1:N; ? ? ?% Sample Index Vector.
lambda = 1; ? ? ? ?% Incoming Signal Wavelength in (m).
d ? ? ?= lambda/2; % Interelement Distance in (m).
SNR ? ?= 20; ? ? ? % target volatege signal array SNR in dBs.
INR ? ?= 40; ? ? ? % interference array SNR in dBs.
phi_s ?= 0; ? ? ? ?% target azimuth angle in degrees.
phi_i ?= 20; ? ? ? % interference azimuth angle in degrees.

u_s ?= (d/lambda)*sin(phi_s*pi/180); % Target Normalized Spatial Frequency.
u_si = (d/lambda)*sin(phi_i*pi/180); % Jammer Normalized Spatial Frequency.

s = zeros(M,N);
s(:,100) = 10^(SNR/20)*exp(-1i*2*pi*u_s*(0:M-1).')/sqrt(M);

% Uncorrelated unit power thermal noise samples drawn from a complex Gaussian distribution
w = (randn(M,N)+1i*randn(M,N))/sqrt(2);

% The interference (jammer) vector is generated by:
% v_i = exp(-1i*pi*[0:M-1]'*sin(phi_i*pi/180))/sqrt(M); mentioned in the book is wrong.
v_i = exp(-1i*2*pi*u_si*(0:M-1).')/sqrt(M);
i_x = 10^(INR/20)*v_i*(randn(1,N)+1i*randn(1,N))/sqrt(2);

%The three signals are added to produce the overall array signal
x = s + i_x + w;

% Two beamformers (steered to phi = 0.) are applied to the resulting array returns: a spatial matched
% filter and a tapered beamformer with a -50-dB sidelobe level. The resulting beamformer output
% signals are shown in Figure 11.15. The spatial matched filter is unable to reduce the jammer
% sufficiently to observe the target signal at n = 100. However, the tapered beamformer is able
% to attenuate the jammer signal below the thermal noise level and the target is easily extracted.
% The target signal is approximately 18.5 dB with the -1.5 dB loss due to the tapering loss in (11.2.24).

%% Spatial Matched Filter or Steering Vector Beamformer.
c_mf = exp(-1i*2*pi*u_s*(0:M-1).')/sqrt(M); ??

% Spatial Dolph-Chebychev Window of length M = 20 with -50 dB sidelobe attenuation:
w = chebwin(M,50);

% Compute the Combined Taper by taking the Hadamard product:
c_mft = c_mf.*w;

% Normalize the combined taper vector:

??3?參考文獻(xiàn)

部分理論來(lái)源于網(wǎng)絡(luò),如有侵權(quán)請(qǐng)聯(lián)系刪除。

[1]羅日成,李衛(wèi)國(guó),李成榕.基于陣列信號(hào)處理的變壓器內(nèi)局部放電源多目標(biāo)定位方法[J].電網(wǎng)技術(shù), 2006, 30(1):5.DOI:10.3321/j.issn:1000-3673.2006.01.013.

[2]張小飛,汪飛,徐大專.陣列信號(hào)處理的理論和應(yīng)用[M].國(guó)防工業(yè)出版社,2010.

[3]羅景青,保錚.雷達(dá)陣列信號(hào)處理技術(shù)的新發(fā)現(xiàn)(一)[J].現(xiàn)代雷達(dá), 1993, 15(2):11.DOI:CNKI:SUN:XDLD.0.1993-02-015.

[4]馬友科,宋萬(wàn)杰,吳順君,等.基于多DSP的雷達(dá)陣列信號(hào)處理系統(tǒng)[J].雷達(dá)科學(xué)與技術(shù), 2009, 7(2):4.DOI:10.3969/j.issn.1672-2337.2009.02.008.文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-634502.html

??4 Matlab代碼實(shí)現(xiàn)

到了這里,關(guān)于【陣列信號(hào)處理】空間匹配濾波器、錐形/非錐形最佳波束成形器、樣本矩陣反演 (SMI) 研究(Matlab代碼實(shí)現(xiàn))的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容,請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章,希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)!

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