Exponenta Banner
exponenta event banner

sensorcov

Матрица пространственной ковариации датчика

свернуть все на странице

Синтаксис

xcov = sensorcov (поз, анг)
xcov = sensorcov (pos, ang, ncov)
xcov = sensorcov (pos, ang, ncov, scov)

Описание

пример

xcov = sensorcov(pos,ang) возвращает матрицу пространственной ковариации датчика, xcovдля узкополосных плоских волновых сигналов, поступающих в матрицу датчиков. Матрица датчиков определяется позициями датчиков, указанными в pos аргумент. Направления поступления сигнала определяются по азимуту и углам места в ang аргумент. В этом синтаксисе предполагается, что мощность шума равна нулю во всех датчиках, а мощность сигнала принимается равной единице для всех сигналов.

пример

xcov = sensorcov(pos,ang,ncov) определяет, кроме того, ковариационную матрицу пространственного шума, ncov. Это значение представляет мощность шума на каждом датчике, а также корреляцию шума между датчиками. В этом синтаксисе предполагается, что мощность сигнала равна единице для всех сигналов. Этот синтаксис может использовать любой из входных аргументов предыдущего синтаксиса.

пример

xcov = sensorcov(pos,ang,ncov,scov) определяет, кроме того, матрицу ковариации сигнала, scov, которая представляет мощность в каждом сигнале и корреляцию между сигналами. Этот синтаксис может использовать любой из входных аргументов в предыдущих синтаксисах.

Примеры

свернуть все

Открыть сценарий в реальном времени

Создайте ковариационную матрицу для 3-элементного однолинейного массива с полуволновым интервалом. Используйте синтаксис по умолчанию, который предполагает отсутствие мощности шума и мощности единичного 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 члены матрицы представляют сумму двух мощностей сигнала.

Открыть сценарий в реальном времени

Создайте пространственную ковариационную матрицу для 3-элементного однолинейного массива с полуволновым интервалом. Предположим, что имеется два входящих сигнала с мощностью блока и имеется аддитивный шум с мощностью -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 члены представляют две мощности сигнала плюс мощность шума в каждом датчике.

Открыть сценарий в реальном времени

Вычислите ковариационную матрицу для 3-элементной полуволновой матрицы, разнесенной по линиям, когда существует некоторая корреляция между двумя сигналами. Корреляция может моделировать, например, многолучевое распространение, вызванное отражением от поверхности. Предположим, что значение мощности аддитивного шума равно -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 аргументы

свернуть все

Положения элементов матрицы датчиков, указанных как вектор 1-by-N, матрица 2-by-N или матрица 3-by-N. В этом векторе или матрице N представляет количество элементов массива. Каждый столбец pos представляет координаты элемента. Единицы положения датчика определяются в терминах длины волны сигнала. Если pos является вектором 1-by-N, то он представляет координату y сенсорных элементов матрицы линий. Предполагается, что координаты x и z равны нулю. Когда pos является 2-by-N матрицей, она представляет (y, z) -координаты сенсорных элементов планарной матрицы. Предполагается, что этот массив лежит в плоскости yz. Предполагается, что координаты x равны нулю. Когдаpos является 3-by-N матрицей, то массив имеет произвольную форму.

Пример: [0,0,0; 0.1,0.4,0.3;1,1,1]

Типы данных: double

Направления поступления входящих сигналов, определенные как вектор 1-by-M или матрица 2-by-M, где М - количество входящих сигналов. Если ang является матрицей 2-by-M, каждый столбец задает направление по азимуту и отметке входящего сигнала [az;el]. Угловые единицы задаются в градусах. Угол азимута должен лежать между -180 ° и 180 °, а угол места - между -90 ° и 90 °. Азимутальный угол - это угол между осью x и проекцией вектора направления прихода на плоскость xy. Это положительное значение при измерении от оси X к оси Y. Угол места - это угол между вектором направления прибытия и плоскостью xy. Это положительное значение при измерении по направлению к оси Z . Еслиang является вектором 1-by-M, то он представляет собой набор азимутальных углов с углами возвышения, предполагаемыми равными нулю.

Пример: [45; 0]

Типы данных: double

Пространственная ковариационная матрица шума, заданная как неотрицательный, действительный скаляр, неотрицательный, 1-by-N действительный вектор или N-на-N, положительная определенная, комплекснозначная матрица. В этом аргументе N - количество сенсорных элементов. Использование неотрицательного скаляра приводит к получению матрицы пространственной ковариации шума, которая имеет идентичные значения мощности белого шума (в ваттах) по своей диагонали и имеет внедиагональные значения ноль. Использование неотрицательного действительного вектора приводит к пространственной ковариации шума, которая имеет диагональные значения, соответствующие записям в ncov и имеет внедиагональные значения нуля. Диагональные значения представляют независимые значения мощности белого шума (в ваттах) в каждом датчике. Если ncov является матрицей N-на-N, эта величина представляет матрицу пространственной ковариации полного шума между всеми элементами датчика.

Пример: [1,1,4,6]

Типы данных: double
Поддержка комплексного номера: Да

Матрица ковариации сигнала, заданная как неотрицательный, вещественно-значимый скаляр, 1-by-M неотрицательный, вещественно-значимый вектор или M-by-M положительный полудефинит, матрица, представляющая ковариационную матрицу между М сигналами. Количество сигналов указано в ang. Если scov является неотрицательным скаляром, он присваивает одинаковую мощность (в ваттах) всем входящим сигналам, которые считаются некоррелированными. Если scov является вектором 1-by-M, он присваивает отдельные значения мощности (в ваттах) каждому входящему сигналу, которые также считаются некоррелированными. Если scov является матрицей M-на-M, то она представляет полную ковариационную матрицу между всеми входящими сигналами.

Пример: [1 0; 0 2]

Типы данных: double
Поддержка комплексного номера: Да

Выходные аргументы

свернуть все

Матрица пространственной ковариации датчика возвращена в виде комплексной матрицы N-by-N. В этой матрице N представляет количество сенсорных элементов матрицы.

Ссылки

[1] Деревья фургонов, оптимальная обработка массивов H.L. Нью-Йорк, Нью-Йорк: Wiley-Interscience, 2002.

[2] Джонсон, Дон Х. и Д. Даджеон. Обработка сигналов массива. Энглвуд Клиффс, Нью-Джерси: Прентис Холл, 1993.

[3] Ван Вин, бакалавр и К. М. Бакли. «Формирование луча: универсальный подход к пространственной фильтрации». IEEE ASSP Magazine, т. 5 № 2 стр. 4-24.

Расширенные возможности

.

См. также

| | | | |

Представлен в R2013a

Документация по панели инструментов системы поэтапной обработки массивов

Поддержка