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:从今年开始,我国全面开始实施广播电视数字化的"三步走"战略.伴随着电视广播从模拟向数字的整体转换,广大的电视观众将可以收看到更多频道,欣赏到更加丰富多彩的广播电视节目.目前各个电视台都把频道专业化作为电视台发展的目标,而随着数字传输和接收技术的普遍应用,在一个模拟信道中,现在可以传输8路甚至更多路电视节目,这样一来电视台为了满足观众的各种专业化的需求,将会推出更多专业化的电视频道.由此可见,未来几年将会是广播电视产业的一次新的爆发期,电视频道的数量将会出现前所未有的增长.这必然导致电视台的播控机房、卫星站的监控中心所要监看的电视节目数量剧增.