强信号条件下弱信号DOA估计 L型阵列MUSIC—扩展噪声子空间

该文件主要是描述关于超声波弱信号的提取方式。具有一定的研究价值。

Alpha稳定分布是描述通信系统中脉冲噪声的合适模型。 为解决传统时频分析在α稳定噪声中跳频(FH)信号参数估计的退化问题,提出了一种基于分数阶低阶短时傅立叶变换的新方法。 计算机仿真结果表明,该方法

复杂噪声环境下基于LVD的LFM信号参数估计

基于声传感器阵列的MUSIC算法DOA估计。经典MUSIC算法是根据窄带数据模型以几何观点考察信号参数估计的问题。作为一种经典的子空间测向方法，MUSIC于1979年问世。该算法的基本思想是利用信号方

基于基于均匀线性阵列的DOA和计划参数联合谱估计MUSIC算法，有图和注释，适合毕设和课设

现有子空间聚类算法不能很好地平衡子空间数据的稠密性和不同子空间数据稀疏性的关系，且无法处理数据的重叠问题。针对上述问题，提出一种稀疏条件下的重叠子空间聚类（OSCSC）算法。算法利用l1范数和Frob

非均匀阵列+MUSIC算法DOA仿真代码；版本：demo亲测有效。

基于增广矩阵束的L型阵列的二维DOA估计MATLAB程序

当接收的信号源是部分相干或者全部相干的时候，信号源协方差矩阵会出现亏秩的情况，进而导致阵列接收数据协方差矩阵出现缩维的情况，所以基于数据协方差矩阵特征分解的子空间类算法性能会变得很差。于是，对于相干源

针对现有的复合调制信号参数估计方法在Alpha稳定分布噪声中性能严重恶化的问题,提出一种基于L-DFT(基于L滤波器的DFT)的线性调频与相位编码(线性调频和二进制相位) Shift键,LFM-BPS