加权信号张量子空间拟合算法

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加权信号张量子空间拟合算法

李楠, 程锦房, 钱富

文章导航 > 电子科技大学学报 > 2013 > 42(4): 546-548,591

李楠, 程锦房, 钱富. 加权信号张量子空间拟合算法[J]. 电子科技大学学报, 2013, 42(4): 546-548,591. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.04.003

引用本文:

李楠, 程锦房, 钱富. 加权信号张量子空间拟合算法[J]. 电子科技大学学报, 2013, 42(4): 546-548,591. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.04.003

LI Nan, CHENG Jin-fang, QIAN Fu. Weighted Signal Tensor Subspace Fitting Algorithm[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2013, 42(4): 546-548,591. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.04.003

Citation:

LI Nan, CHENG Jin-fang, QIAN Fu. Weighted Signal Tensor Subspace Fitting Algorithm[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2013, 42(4): 546-548,591. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.04.003

加权信号张量子空间拟合算法

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.04.003

1.
海军工程大学兵器工程系武汉 430033

基金项目:

部级基金

作者简介:
李楠(1984-),男,博士生,主要从事阵列信号处理方面的研究.

中图分类号: TN911.7

Weighted Signal Tensor Subspace Fitting Algorithm

1.
Department of Weaponry Engineering,Naval University of Engineering Wuhan 430033

摘要: 提出了一种基于三阶张量高阶奇异值分解的声矢量阵列加权信号张量子空间拟合算法. 首先对声矢量阵接收信号进行三阶张量建模, 并通过高阶奇异值分解得到信号张量子空间, 从而结合加权信号子空间拟合算法进行空间方位谱估计. 由于基于高阶奇异值分解得到的信号张量子空间相比于传统的矩阵奇异值分解得到的信号子空间能够更好地抑制噪声, 并且体现了多维数据之间的关联关系, 因此具有更高的方位估计精度. 理论和仿真结果表明: 该方法在低信噪比、等强度不相关信号和强相关信号条件下仍具有良好的目标分辩能力和稳定性, 工程应用价值较高.
- 方位估计 /
- 高阶奇异值分解 /
- 多维数据 /
- 信号张量子空间
Abstract: A weighted signal tensor subspace fitting algorithm is presented for vector hydrophone array based on higher order singular value decomposition (HOSVD). In this paper, the 3rd order tensor of the received signals from vector hydrophones array is modeled at first, then the signal tensor subspace is derived from HOSVD, and lastly, the DOA is estimated with the weighted signal subspace fitting. The 3rd tensor-based signal subspace estimation via HOSVD is a better estimate of the desired signal subspace than the subspace estimate obtained by the SVD of a matrix which exploits the structure inherent in the multi dimensional measurement data. Theoretical and simulation results show that the proposed method exhibits high resolution and robustness performance under scenarios of low signal noise ratio (SNR), non-correlative and tight-correlative signals with the same power.
- DOA estimation /
- HOSVD /
- multidimensional data /
- signal tensor subspace

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[3]	多滨, 罗俊松, 贾勇, 钟晓玲, 郭勇. 基于子空间分解类算法的高精度频率估计 . 电子科技大学学报, 2020, 49(1): 42-48. doi: 10.12178/1001-0548.2018060
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加权信号张量子空间拟合算法

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.04.003

1. 海军工程大学兵器工程系武汉 430033

基金项目:

部级基金

作者简介:
李楠(1984-),男,博士生,主要从事阵列信号处理方面的研究.

收稿日期: 2012-05-31
修回日期: 2012-08-29
刊出日期: 2013-08-15

中图分类号: TN911.7

关键词:

摘要: 提出了一种基于三阶张量高阶奇异值分解的声矢量阵列加权信号张量子空间拟合算法. 首先对声矢量阵接收信号进行三阶张量建模, 并通过高阶奇异值分解得到信号张量子空间, 从而结合加权信号子空间拟合算法进行空间方位谱估计. 由于基于高阶奇异值分解得到的信号张量子空间相比于传统的矩阵奇异值分解得到的信号子空间能够更好地抑制噪声, 并且体现了多维数据之间的关联关系, 因此具有更高的方位估计精度. 理论和仿真结果表明: 该方法在低信噪比、等强度不相关信号和强相关信号条件下仍具有良好的目标分辩能力和稳定性, 工程应用价值较高.

English Abstract

李楠, 程锦房, 钱富. 加权信号张量子空间拟合算法[J]. 电子科技大学学报, 2013, 42(4): 546-548,591. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.04.003

引用本文:

李楠, 程锦房, 钱富. 加权信号张量子空间拟合算法[J]. 电子科技大学学报, 2013, 42(4): 546-548,591. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.04.003

LI Nan, CHENG Jin-fang, QIAN Fu. Weighted Signal Tensor Subspace Fitting Algorithm[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2013, 42(4): 546-548,591. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.04.003

Citation:

LI Nan, CHENG Jin-fang, QIAN Fu. Weighted Signal Tensor Subspace Fitting Algorithm[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2013, 42(4): 546-548,591. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.04.003

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