盖氏圆准则论文-姚直象,郭瑞

盖氏圆准则论文-姚直象,郭瑞

导读:本文包含了盖氏圆准则论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献,主要关键词:声矢量阵,信源数估计,盖氏圆准则,声压振速联合处理

盖氏圆准则论文文献综述

姚直象,郭瑞[1](2015)在《基于声矢量阵的盖氏圆准则信源数估计》一文中研究指出针对低信噪比下信源数估计问题,将盖氏圆准则推广到矢量阵信号处理中,给出基于矢量阵协方差矩阵的盖氏圆准则信源数估计方法,该方法充分利用矢量阵声压、振速联合处理抗干扰的优势,大大降低准确估计信源数所需的信噪比,理论分析和仿真结果验证了方法的有效性。(本文来源于《中国声学学会水声学分会2015年学术会议论文集》期刊2015-06-05)

胡隽[2](2007)在《盖氏圆准则信源数估计算法的分析与改进》一文中研究指出为了减少盖氏圆准则信源数估计算法的运算量并且提高信源数估计的精度,根据噪声空间与阵列导向矩阵的正交性原理,设计了基于特征空间的信源数估计算法(Estimator Based on Eigenvectors,EBE).EBE构造时空相关矩阵,利用色噪声在时间上相关性比较弱的特点,实现对空间色噪声的抑制.在空间白噪声环境下和空间色噪声环境下测试了EBE信源数估计的性能并且与传统的盖氏圆准则和其它色噪声类信源数估计的一些算法比较,证明了EBE在空间白噪声和空间色噪声环境下的有效性.EBE不仅节省了盖氏圆准则信源数估计中一次特征分解的运算量,并且同时提高了信源数估计的性能.(本文来源于《系统工程理论与实践》期刊2007年10期)

胡隽,吴南润[3](2007)在《基于共轭倒序阵盖氏圆准则的相关信源数估计研究》一文中研究指出针对均匀线阵提出了一种基于共轭倒序阵去相关处理的盖氏圆准则应用方法。这种方法使盖氏圆准则在信号之间有相关性的情况下,仍然可以对信源数有准确的估计。从理论上证明了这个方法的可行性,并且把这个方法运用到浅水高分辨率测深侧扫声纳对附近船只尾流干扰的检测中,取得了比较好的效果。(本文来源于《探测与控制学报》期刊2007年03期)

胡隽[4](2007)在《基于盖氏圆准则的相关信源数估计研究》一文中研究指出针对均匀线阵提出了一种适用于小阵列去相关处理的盖氏圆准则应用方法。这种方法使盖氏圆准则在不减少阵列有效孔径的前提下,仍然可以对有相关性的信源数得到准确估计。从理论上证明了这个方法的可行性,并且把这个方法运用到浅水高分辨率测深侧扫声纳对附近船只尾流干扰信号的检测中,取得了比较好的效果。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2007年17期)

盖氏圆准则论文开题报告

(1)论文研究背景及目的

此处内容要求:

首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景,再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题,并提出你的论文准备的观点或解决方法。

写法范例:

为了减少盖氏圆准则信源数估计算法的运算量并且提高信源数估计的精度,根据噪声空间与阵列导向矩阵的正交性原理,设计了基于特征空间的信源数估计算法(Estimator Based on Eigenvectors,EBE).EBE构造时空相关矩阵,利用色噪声在时间上相关性比较弱的特点,实现对空间色噪声的抑制.在空间白噪声环境下和空间色噪声环境下测试了EBE信源数估计的性能并且与传统的盖氏圆准则和其它色噪声类信源数估计的一些算法比较,证明了EBE在空间白噪声和空间色噪声环境下的有效性.EBE不仅节省了盖氏圆准则信源数估计中一次特征分解的运算量,并且同时提高了信源数估计的性能.

(2)本文研究方法

调查法:该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。

观察法:用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。

实验法:通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。

文献研究法:通过调查文献来获得资料,从而全面的、正确的了解掌握研究方法。

实证研究法:依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。

定性分析法:对研究对象进行“质”的方面的研究,这个方法需要计算的数据较少。

定量分析法:通过具体的数字,使人们对研究对象的认识进一步精确化。

跨学科研究法:运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。

功能分析法:这是社会科学用来分析社会现象的一种方法,从某一功能出发研究多个方面的影响。

模拟法:通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。

盖氏圆准则论文参考文献

[1].姚直象,郭瑞.基于声矢量阵的盖氏圆准则信源数估计[C].中国声学学会水声学分会2015年学术会议论文集.2015

[2].胡隽.盖氏圆准则信源数估计算法的分析与改进[J].系统工程理论与实践.2007

[3].胡隽,吴南润.基于共轭倒序阵盖氏圆准则的相关信源数估计研究[J].探测与控制学报.2007

[4].胡隽.基于盖氏圆准则的相关信源数估计研究[J].计算机工程与应用.2007

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