简介:MUSIC(MuldpleSignalClassification)算法是一种精度很高的空间谱估计算法,理论上说,它可以分辨空间任意两个方位不同的非相关信号。但这种高分辨率是以阵列的精确校准为前提的。针对阵列误差的校正,很多文献资料都提出了相应的解决办法。但这些校正算法大都是在假设阵列误差与方位无关的基础上提出来的,这与实际情况不符,因为实际应用中,阵列的误差几乎都是与信号的方位有关的(简称方位相关阵列误差)。对于方位相关阵列误差的校正,一直以来都是空间谱估计中的一个难点,相关的研究也很少。辅助阵元法,是解决这一难点的有效方法,它计算量小,适用于任意的阵列几何结构.而且不会牵涉到通常参数联合优化估计时的局部收敛问题。所以将辅助阵元法与MUSIC算法结合起来估计信号的波迭方向(DOA)具有重要的实际意义。本文对基于辅助阵元法的MUSIC算法进行了详细的论述,分析了信噪比和校正阵元的精度对算法性能的影响。同时提出相应的解决办法,为实际应用提供参考。
简介:基于空间谱估计算法中的经典算法——多重信号分类(MultipleSignalClassification,MUSIC)算法建立的测向系统,在介绍SystemVue软件的基础上,首次开展了其在SystemVue软件上的系统仿真设计,包括信源的产生、窄带远场阵列信号生成、信号接收和处理以及数据处理等。仿真设计与结果表明,SystemVue软件具有界面友好、依靠图符模块构建电子系统、直观清晰地显示信号在系统中的运行情况和电路的特性、在分析窗口能够动态实时地呈现信号的运行情况等特点,具有较强的针对性和专业性,在电子系统仿真领域将具有广阔的应用前景。
简介:本文基于自适应天线系统中的辨识信号到达方向AOA(AngleofArrival)关键问题,研究了其实现的MUSIC算法的原理,并通过MATLAB仿真分析,结果表明,接收信号个数必须小于阵元数才能用MUSIC算法进行波达方估计,MUSIC算法对于波达方向估计的分辨率在接近90°处为5°左右,在接近0°~180°处为5°~7°。
简介:(导读:音乐无处不在。音乐是人类最美的声音,它让我们的生活变得丰富多彩。去生活中寻找音乐,你会获得无穷的快乐。)Musiciseverywhere.Youcanfinditinnature,infeelings,inpeople,inaflower,inaword,inanadventure,inrelaxationandofcourse,atmama’shouse.Youcannotfindathingthatisn’tinsomewayconnectedtomusic.Ifyoufind,pleasewriteusandwe’lltellyouinwhatwayit’sconnectedtomusic.
简介:Dervishlivesuptoitspromisesonconcertbillings:“Dervishconcertperformancesareamyriadoftonesandmoodsrangingfromhighenergytunes…tobeautifullymeasuredsongs…toinspiringmelodiesthatliftaudiencesfromtheirseats.”AndwhentheIrishtraditionalmusicgroupmadeareturnvisittoChinainJanuary,theyraisedplentyofChineseconcertgoerstotheirfeet.ThebandflewtoBeijingwithIrishprimeministerBertieAhern.AskedtoaccompanytheTaoiseach(Irishfor‘ChiefLeader')andhisdelegationonaweeklongstatevisittoChina,thebandperformedinBeijingandShanghaitohallsofinviteddignitariesandbusinessleaders.
简介:MrRobertlikessinging(?),butheisnotnotgood(?)it.HewenttotheBlacks'houselastweek,andtherewereothergueststhere,too.