简介:对于极化敏感L型阵列的多参数联合估计问题,采用传统的多重信号分类(MUSIC)算法所需计算量大,采用旋转不变子空间(ESPRIT)算法需要考虑参数配对问题。提出了模值约束下的求根多重信号分类(root-MUSIC)算法,首先利用L型阵列中两个相互垂直的线阵构造两子阵接收数据的自相关函数,采用root—MUSIC算法进行波达方向角(DOA)估计,然后根据模值约束条件构造代价函数,通过闭合式解得到极化参数估计。该算法与传统MUSIC算法相比,大大减少了计算量,同时能够实现参数自动配对,避免了ESPRIT算法的不足。计算机仿真结果表明,该算法的角度估计性能与传统MUSIC算法接近,优于ESPRIT算法,且算法收敛速度快。
简介:【摘 要】: 国内轨道交通车辆的振动模态分析技术已经在解决车辆振动、频率关系方面发挥作用,本文就车体的模态模型理论进行探讨分析,阐述了车体钢结构模态分析的理论及数学模型概念,同时基于地铁车体的实际情况建议了基本的模态设计原则,文章的相关阐述与结论可为进一步研究车体模态及模态试验的同行提供参考。