sensorcov

Датчик пространственная ковариационная матрица

Описание

пример

xcov = sensorcov(pos,ang) возвращает датчик пространственная ковариационная матрица, xcov, для узкополосных сигналов плоской волны, прибывающих в сенсорную матрицу. Сенсорная матрица задана положениями датчика, заданными в pos аргумент. Направления прибытия сигнала заданы азимутом и углами возвышения в ang аргумент. В этом синтаксисе к шумовой власти приходят, чтобы быть нулем во всех датчиках, и к власти сигнала приходят, чтобы быть единицей для всех сигналов.

пример

xcov = sensorcov(pos,ang,ncov) задает, кроме того, пространственную шумовую ковариационную матрицу, ncov. Это значение представляет шум, включают каждый датчик, а также корреляцию шума между датчиками. В этом синтаксисе к власти сигнала приходят, чтобы быть единицей для всех сигналов. Этот синтаксис может использовать любой из входных параметров в предыдущем синтаксисе.

пример

xcov = sensorcov(pos,ang,ncov,scov) задает, кроме того, ковариационную матрицу сигнала, scov, который представляет степень в каждом сигнале и корреляции между сигналами. Этот синтаксис может использовать любой из входных параметров в предыдущих синтаксисах.

Примеры

свернуть все

Создайте ковариационную матрицу для половины с 3 элементами распределенного универсального массива линии длины волны. Используйте синтаксис по умолчанию, который не приходит ни к какой шумовой власти и модульной степени сигнала.

N = 3;
d = 0.5;
elementPos = (0:N-1)*d;
xcov = sensorcov(elementPos,[30 60])
xcov = 3×3 complex

   2.0000 + 0.0000i  -0.9127 - 1.4086i  -0.3339 + 0.7458i
  -0.9127 + 1.4086i   2.0000 + 0.0000i  -0.9127 - 1.4086i
  -0.3339 - 0.7458i  -0.9127 + 1.4086i   2.0000 + 0.0000i

Диагональные термины матрицы представляют сумму двух степеней сигнала.

Создайте пространственную ковариационную матрицу для половины с 3 элементами распределенного универсального массива линии длины волны. Примите, что существует два входящих сигнала с модульной степенью и существует аддитивный шум со степенью на-10 дБ.

N = 3;
d = 0.5;
elementPos = (0:N-1)*d;
xcov = sensorcov(elementPos,[30 35],db2pow(-10))
xcov = 3×3 complex

   2.1000 + 0.0000i  -0.2291 - 1.9734i  -1.8950 + 0.4460i
  -0.2291 + 1.9734i   2.1000 + 0.0000i  -0.2291 - 1.9734i
  -1.8950 - 0.4460i  -0.2291 + 1.9734i   2.1000 + 0.0000i

Диагональные термины представляют две степени сигнала плюс шумовая степень в каждом датчике.

Вычислите ковариационную матрицу для распределенного массива линии полудлины волны с 3 элементами, когда будет некоторая корреляция между двумя сигналами. Корреляция может смоделировать, например, многопутевое распространение, вызванное отражением от поверхности. Примите аддитивное шумовое значение степени-10 дБ.

N = 3;
d = 0.5;
elementPos = (0:N-1)*d;
scov = [1, 0.8; 0.8, 1];
xcov = sensorcov(elementPos,[30 35],db2pow(-10),scov)
xcov = 3×3 complex

   3.7000 + 0.0000i  -0.4124 - 3.5521i  -3.4111 + 0.8028i
  -0.4124 + 3.5521i   3.6574 + 0.0000i  -0.4026 - 3.4682i
  -3.4111 - 0.8028i  -0.4026 + 3.4682i   3.5321 + 0.0000i

Входные параметры

свернуть все

Положения элементов сенсорной матрицы, заданной как 1 N вектором, 2 N матрицей или 3 N матрицей. В этом векторе или матрице, N представляет число элементов массива. Каждый столбец pos представляет координаты элемента. Вы задаете модули положения датчика с точки зрения длины волны сигнала. Если pos 1 N вектором, затем он представляет y - координата элементов датчика массива линии. x и z - координаты приняты, чтобы быть нулем. Когда pos 2 N матрицей, она представляет (y,z) - координаты элементов датчика плоского массива. Этот массив принят, чтобы лечь в yz - плоскость. x - координаты приняты, чтобы быть нулем. Когда pos 3 N матрицей, затем массив имеет произвольную форму.

Пример: [0,0,0; 0.1,0.4,0.3;1,1,1]

Типы данных: double

Направления прибытия входящих сигналов задали как 1 M вектором или 2 M матрицей, где M является количеством входящих сигналов. Если ang 2 M матрицей, каждый столбец задает направление в азимуте и вертикальном изменении входящего сигнала [az;el]. Угловые единицы заданы в градусах. Угол азимута должен находиться между-180 ° и 180 °, и угол возвышения должен находиться между-90 ° и 90 °. Угол азимута является углом между x - ось и проекцией вектора направления прибытия на плоскость xy. Это положительно, когда измерено от x - оси к y - ось. Угол возвышения является углом между вектором направления прибытия и xy - плоскость. Это положительно, когда измерено к оси z. Если ang 1 M вектором, затем он представляет набор углов азимута с углами возвышения, принятыми, чтобы быть нулем.

Пример: [45; 0]

Типы данных: double

Шумовая пространственная ковариационная матрица, заданная как неотрицательный, скаляр с действительным знаком, неотрицательное, 1 N вектором с действительным знаком или N-by-N, положительной определенной, матрицей с комплексным знаком. В этом аргументе N является количеством элементов датчика. Используя неотрицательные скалярные результаты в шумовой пространственной ковариационной матрице, которая имеет идентичные белые шумовые значения степени (в ваттах) по ее диагонали и имеет недиагональные значения нуля. Используя неотрицательные результаты вектора с действительным знаком в шумовой пространственной ковариации, которая имеет диагональные значения, соответствующие записям в ncov и имеет недиагональные записи нуля. Диагональные элементы представляют независимые белые шумовые значения степени (в ваттах) в каждом датчике. Если ncov N-by-N матрица, это значение представляет полную шумовую пространственную ковариационную матрицу между всеми элементами датчика.

Пример: [1,1,4,6]

Типы данных: double
Поддержка комплексного числа: Да

Ковариационная матрица сигнала, заданная как неотрицательный, скаляр с действительным знаком, 1-by-M неотрицательный, вектор с действительным знаком или M-by-M положительное полуопределенное, матричное представление ковариационной матрицы между сигналами M. Количество сигналов задано в ang. Если scov неотрицательный скаляр, он присваивает ту же степень (в ваттах) ко всем входящим сигналам, которые приняты, чтобы быть некоррелироваными. Если scov 1 M вектором, это присваивает отдельные значения степени (в ваттах) к каждому входящему сигналу, которые также приняты, чтобы быть некоррелироваными. Если scov M-by-M матрица, затем она представляет полную ковариационную матрицу между всеми входящими сигналами.

Пример: [1 0; 0 2]

Типы данных: double
Поддержка комплексного числа: Да

Выходные аргументы

свернуть все

Датчик пространственная ковариационная матрица, возвращенная как с комплексным знаком, N-by-N матрица. В этой матрице N представляет количество элементов датчика массива.

Ссылки

[1] Деревья фургона, H.L. Оптимальная обработка матриц. Нью-Йорк, Нью-Йорк: Wiley-межнаука, 2002.

[2] Джонсон, Дон Х. и D. Обида. Обработка сигналов массивов. Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall, 1993.

[3] Ван Вин, Б.Д. и К. М. Бакли. “Beamforming: универсальный подход к пространственной фильтрации”. IEEE Журнал ASSP, стр Издания 5 № 2 4–24.

Расширенные возможности

Введенный в R2013a
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте