Иллюстрирует массив микрофона beamforming, чтобы извлечь желаемые речевые сигналы в интерференционно-доминирующей, шумной среде. Такие операции полезны, чтобы улучшить речевое качество сигнала для восприятия или последующей обработки. Например, шумная среда может быть торговой комнатой, и массив микрофона может быть смонтирован на мониторе торгового компьютера. Если торговый компьютер должен принять речевые команды от торговца, работа формирователя луча крайне важна, чтобы улучшить полученное речевое качество и достигнуть разработанной точности распознавания речи.

Смоделируйте систему MIMO-OFDM "точка-точка" с beamforming. Комбинация методов нескольких вводят несколько выводов (MIMO) и ортогонального мультиплексирования деления частоты (OFDM) была принята в недавних беспроводных стандартах, такой как 802.11x семейства, чтобы обеспечить более высокую скорость передачи данных. Поскольку MIMO использует антенные решетки, beamforming может быть принят, чтобы улучшить полученный сигнал до шумового отношения (ОСШ), который в свою очередь уменьшает частоту ошибок по битам (BER).

Иллюстрирует, как применить цифровой beamforming к узкополосному сигналу, полученному антенной решеткой. Проиллюстрированы три beamforming алгоритма: формирователь луча сдвига фазы (PhaseShift), формирователь луча минимального отклонения ответа без искажений (MVDR) и формирователь луча линейно ограниченного минимального отклонения (LCMV).

Иллюстрирует использование beamscan, MVDR и MUSIC для оценки направления прибытия (DOA). Beamscan является методом, который формирует обычный луч и сканирует его по направлениям интереса получить пространственный спектр. Минимальное отклонение ответ без искажений (MVDR) подобно beamscan, но использует луч MVDR. Несколько сигнализируют, что классификация (MUSIC) является методом подпространства, который обеспечивает оценки DOA высокого разрешения. Для всех трех методов, peaks вывода пространственный спектр указывают на DOAs полученных сигналов. В этом примере мы иллюстрируем использование beamscan, MVDR и MUSIC, чтобы оценить поперечные углы с универсальной линейной матрицей (ULA) и азимутом и углы повышения с универсальным прямоугольным массивом (URA).

Иллюстрирует несколько методов оценки направления прибытия (DOA) с высоким разрешением. Это вводит варианты MUSIC, корневой МУЗЫКИ, ESPRIT и алгоритмов корневого WSF и обсуждает их соответствующие достоинства в контексте далекого поля, узкополосные источники сигнала, полученные антенной универсальной линейной матрицы (ULA).

Вводит, как формирование виртуального массива в радарах MIMO может помочь увеличить угловое разрешение. Это показывает, как моделировать когерентную радарную цепочку обработки сигналов MIMO использование Phased Array System Toolbox™.

Дает краткое введение в методы пространственно-временной адаптивной обработки (STAP) и иллюстрирует, как использовать Phased Array System Toolbox™, чтобы применить алгоритмы STAP к полученным импульсам. STAP является методом, используемым в бортовых радиолокационных системах, чтобы подавить интерференция передатчика помех и помеха.

Определите положение источника широкополосного сигнала с помощью обобщенной взаимной корреляции (GCC) и триангуляции. Для простоты этот пример ограничен двумерным сценарием, состоящим из одного источника и двух сенсорных матриц получения. Можно расширить этот подход больше чем к двум датчикам или сенсорным матрицам и к трем измерениям.

Сигналы Beamform, полученные массивом микрофонов, чтобы извлечь желаемую речь, сигнализируют в шумной среде. Этот пример Simulink® основан на примере MATLAB® Акустический Beamforming Используя Массив Микрофона для Системных объектов.

Используйте Simulink®, чтобы подавить помеху и интерференцию передатчика помех от полученных импульсов моностатического радара. Это иллюстрирует, как смоделировать помеху и интерференцию передатчика помех, а также как использовать блок компенсатора импульса адаптивной перемещенной фазы сосредотачивает массив (ADPCA) в порядке подавить интерференцию. Компенсатор ADPCA является одним из нескольких блоков пространственно-временной адаптивной обработки (STAP), обеспеченных в Phased Array System Toolbox™. Для получения дополнительной информации о моделировании сквозного моностатического радара в Simulink® обратитесь к Сквозному Моностатическому Радарному примеру. Поскольку введение в STAP обратитесь к Введению в Пространственно-временной Адаптивный пример Обработки.

Примените обычный и адаптивный beamforming в Simulink® к узкополосному сигналу, полученному антенной решеткой. Модель сигнала включает шум и интерференцию. Этот пример основан на Обычном и Адаптивном примере Формирователей луча.

Используйте beamscan и методы минимального отклонения ответа без искажений (MVDR) для оценки направления прибытия (DOA) Simulink®. Это основано на Направлении MATLAB® в качестве примера Оценки Прибытия с Beamscan, MVDR и MUSIC.