移动台定位技术中的测向方法研究

摘要

利用移动通信网络进行移动终端的测向定位为人类的生活带来极大的便利，鉴于近年来利用移动台定位要求的迅速上升，对移动台进行测向定位已成为无线移动通信系统发展的一个重要问题。智能天线中的DOA估计技术是其中的关键技术之一，也是现在国内外热门的研究课题。在无线移动通信系统中采用智能天线技术，实际上是通过数字信号处理，使天线阵为每个用户自适应地进行波束赋形，相当于为每个用户形成了一个可跟踪它的高增益天线，从而即可以进行全方位通信以及用户定位。由于无线移动通信的信道传输环境具有复杂性和不确定性，存在多径衰落和时延扩展，因此造成了符号间串扰、同信道干扰、多址干扰等，这些干扰降低了链路性能和系统容量，智能天线技术是解决以上问题的方法之一。
　　 本文首先介绍了移动通信网络中移动终端的定位方法的产生背景、发展现状和定位技术的分类以及目前全球范围内普遍使用的移动定位技术。阐述了此论文研究的实际意义，介绍了可进行高精度定位的典型估计方法，然后重点研究DOA估计算法中的MUSIC算法，旋转不变子空间(ESPRIT)算法、最大似然估计算法。在MUSIC类算法中，比较了求根MUSIC和经典MUSIC算法，其中求根MUSIC算法相对于经典MUSIC算法大大减少了计算量。
　　 其次，在介绍阵列信号处理和超分辨测向技术基本原理的基础上，建立了基于解相干算法的一维、二维超分辨测向数学模型，分别以均匀线阵、均匀圆阵等阵列形式为模型进行了实验，比较分析了各算法之间的性能差别。
　　 本文通过科学实验证明了以上的方法可以在移动台定位系统中应用，有很高的使用价值。

目录

文摘

英文文摘

声明

第1章 绪论

1.1课题背景

1.2课题意义

1.3本文的主要工作

第2章 移动台定位原理与DOA估计方法

2.1定位方法

2.1.1到达时间法(TOA)

2.1.2到达时间差法(TDOA)

2.1.3到达角度法

2.2智能天线技术

2.3空间谱估计简介

2.4信源数目估计几种典型方法

2.4.1信息论准则

2.4.2盖氏圆准则

2.5本章小结

第3章 DOA测向算法的研究

3.1 MUSIC算法

3.1.1 MUSIC算法概述

3.1.2求根MUSIC算法(ROOT-MUSIC)

3.1.3实验数据分析

3.2 ESPRIT算法

3.2.1 ESPRIT算法模型

3.2.2 TLS_ESPRIT算法

3.2.3实验数据分析

3.3本章小结

第4章 多径干扰下的DOA估计算法

4.1一维相干信号DOA估计方法

4.1.1空间平滑算法

4.1.2 MMUSIC算法

4.1.3实验数据分析

4.2二维相干信号DOA估计方法

4.2.1最大似然算法

4.2.2遗传算法

4.2.3一种虚拟平移算法

4.2.4以上几种解相干算法的对比与分析

4.3本章小结

结 论

参考文献

致谢