Перейти к содержанию

ESPRIT

Материал из Мегавики — свободной энциклопедии
Пример формирования подмасивов в методе 2D ESPRIT

ESPRIT (Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariant Techniques) — численный метод, позволяющий оценить параметры суммы синусоид на фоне шумов по серии измерений. Является одним из спектральных алгоритмов сверхразрешения, использующих спектральное разложение корреляционной матрицы сигналов.

История[править]

Метод ESPRIT предложили Полрэдж, Рой и Кейлейт в 1985 г. как развитие метода MUSIC[1][2].

Описание алгоритма[править]

Входным параметром алгоритма является корреляционная матрица сигналов антенной решетки R:

R=1Kt=t1Kx(t)xH(t)

где К — количество временных отсчетов;

x(t) — вектор значений в элементе антенной решетки;

xH(t) — эрмитово-сопряженная матрица к матрице x(t);

t1 — начальный момент времени.

Для работы алгоритма ESPRIT необходимо знать количество источников сигналов. Одним из возможных способов определения количества источников является использование спектрального разложения. За счет свойств корреляционной матрицы, ее спектральное и сингулярное разложения совпадают, поэтому в дальнейшем использование спектрального разложения подразумевает возможность использования вместо него сингулярного. Спектральное разложение корреляционной матрицы позволяет получить собственные числа и вектора сигнального и шумового подпространств:[3]

R=UsΛsUsH+UnΛnUnH

где Un и Us — матрицы сигнального и шумового подпространств;

Λn и Λs — матрицы собственных значений сигнального и шумового подпространств.

Матрицы Usx и Usy являются матрицами сигнальных векторов первой и второй подрешеток соответственно. Матрица Ψ является решением матричного уравнения UsxΨ=Usy:

Ψ=UsyUsx1=UΨΛΨUΨ1

ϕ=diag{ΛΨ}

Углы направлений прибытия сигналов определяются выражением:[3]

θi=arcsin(|ϕi|λ2πd)

где d — расстояние между элементами антенной решетки.

Пример алгоритма[править]

Алгоритм реализации метода ESPRIT в MATLAB:

function esprit(y, model_order, number_of_sources):
    m = model_order
    n = number_of_sources
    create covariance matrix R, from the noisy measurements y. Size of R will be (m-by-m).
    compute the svd of R
    [U, E, V] = svd(R)
    
    obtain the orthonormal eigenvectors corresponding to the sources
    S = U(:, 1:n)                 
      
    split the orthonormal eigenvectors in two
    S1 = S(1:m-1, :) and S2 = S(2:m, :)
                                               
    compute P via LS (MATLAB's backslash operator)
    P = S1\S2 
       
    find the angles of the eigenvalues of P
    w = angle(eig(P))               
    return w

Применение[править]

См. также[править]

Примечания[править]

  1. Paulraj, A.; Roy, R. & Kailath, T. (1985), Estimation Of Signal Parameters Via Rotational Invariance Techniques - Esprit, Nineteenth Asilomar Conference on Circuits, Systems and Computers, с. 83–89, ISBN 978-0-8186-0729-5, DOI 10.1109/ACSSC.1985.671426 
  2. Roy, R., & Kailath, T. (1989). Esprit-estimation of signal parameters via rotational invariance techniques. IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing, 37(7), 984—995. https://doi.org/10.1109/29. 32276
  3. 3,0 3,1 Тагаев Т. И., Музафаров Д. А., Мохорт Д. Ю., Космачев В. М. Определение оптимальных тактико-технических характеристик антенной решетки для различения алгоритмом сверхразрешения ESPRIT целей, разнесенных на малое угловое расстояние // Антенны и распространение радиоволн. — 2021.
  4. Volodymyr Vasylyshyn. Direction of arrival estimation using ESPRIT with sparse arrays.// Proc. 2009 European Radar Conference (EuRAD). — 30 Sept.-2 Oct. 2009. — Pp. 246—249. — [1]
  5. Василишин В. И. Спектральный анализ методом ESPRIT при предварительной обработке данных методом SSA.// Системи обробки інформації.- 2015. -№ 15. — С. 12 −15. [2] Архивная копия от 25 марта 2022 на Wayback Machine

Литература[править]

Источник — https://megawiki.ru/wiki/ESPRIT