波束形成和波达方向估计

说明了麦克风阵列波束形成中提取想要的语音信号interference-dominant,嘈杂的环境。这样的行动是有用的增强语音信号质量感知或进一步处理。例如,嘈杂的环境可能是一个交易的房间,和麦克风阵列可以交易的监控电脑上安装。如果交易从交易员,计算机必须接受语音命令beamformer操作至关重要增强接收到的语音质量和实现设计的语音识别的准确性。

mimo - ofdm系统模型点对点波束形成。相结合的多输入多输出(MIMO)和正交频分复用(OFDM)技术被采纳最近无线标准,如802.11倍的家庭,提供更高的数据速率。因为文中使用天线阵列,可以采用提高接收波束形成信号噪声比(信噪比),这反过来又降低了比特误码率(BER)。

三波束形成算法适用于窄带阵列数据:相移beamformer,最小方差无失真响应(MVDR) beamformer和线性约束最小方差(淋巴细胞脉络丛脑膜炎病毒)beamformer。

说明了使用beamscan MVDR,音乐到达方向(DOA)估计。Beamscan技术,形成一个传统的梁,扫描方向获得感兴趣的空间频谱。最小方差无失真响应(MVDR)类似于beamscan但使用一个MVDR波束。多重信号分类(音乐)是子空间方法,提供高分辨率DOA估计。所有三种方法,输出的峰值的空间频谱显示接收到的信号的到达角。在这个例子中,我们演示使用beamscan MVDR和音乐来估算侧向角均匀线性阵列(ULA)”和方位角和高度角均匀矩形数组(URA所言)。

构造几种流行稀疏阵列架构和显示他们可以用来估计信号来源多元素的数量。

分布式节点的频率和相位同步,使波束形成。

说明了几个高分辨率的到达方向(DOA)估计方法。介绍了不同的音乐、root-MUSIC ESPRIT和root-WSF算法,并讨论了各自的优点在远场的背景下,窄带信号来源收到均匀线性阵列天线(ULA)”。

文中介绍了如何形成一个虚拟阵列雷达可以帮助增加角分辨率。它显示了如何模拟一个相干MIMO雷达信号处理链使用相控阵系统工具箱™。

简要介绍自适应时空处理(堵塞)技术,并说明了如何使用相控阵系统工具箱™阻止算法应用于接收到的脉冲。堵塞技术用于机载雷达系统来抑制杂波和干扰机干扰。

确定一个宽带信号的来源的位置使用广义互相关(GCC)和三角测量。为了简单起见,这个例子是局限于一个二维场景组成的一个源和两个接收传感器阵列。您可以扩展这种方法两个以上的传感器或传感器阵列和三个维度。

Beamform麦克风的信号接收到一个数组中提取所需的语音信号在一个嘈杂的环境。这个模型基万博1manbetx于MATLAB®®的例子是例子音响使用麦克风阵列波束形成系统对象。

应用常规和自适应波束形成在Simulink仿真®窄带天线阵列接收到的信号。万博1manbetx信号模型包括噪音和干扰。这个例子是基于传统和自适应Beamformers例子。

使用beamscan和最小方差无失真响应(MVDR)技术到达方向(DOA)估计的仿真软件®。万博1manbetx它是基于MATLAB®例子与Beamscan到达方向估计,MVDR,和音乐。

使用beamscan估计信号的到达方向。

使用和差单脉冲跟踪不断估计信号到达方向。

用微分形式线性微分麦克风阵列波束形成。

使用一个集中转向向量来生成元素权重相控阵和计算阵列响应。

改变模式和覆盖率地图可视化的天线阵列扫描角度的扫描。创建了天线阵使用工具箱™和相控阵天线系统工具箱™。数组被设计成定向辐射在xy平面上生成一个最大覆盖地区地理方位。发射机和接收机网站创建和显示在地图上,模式和覆盖率地图显示为引导天线阵。