超多宽带源的DOA估计技术研究

摘要

超分辨波达方向(Direction-Of-Arrival，DOA)估计是空间谱估计中的一个研究热点，其优越的角度估计性能和广阔的应用前景引起了人们极大的兴趣。过去大多数超分辨DOA估计技术都是在理想环境下进行的，然而在实际环境中，由于超多源和（或）宽带源的存在，导致大多数超分辨DOA估计算法的性能迅速下降，甚至完全失效。本文围绕超多源和宽带源的超分辨DOA估计问题，重点研究了以下几方面内容:
　　1.梳理了经典的超分辨DOA估计算法，且着重介绍了部分降低计算复杂度和搜寻最优稀疏解的方式方法。实验表明:两大类算法都能够实现超分辨DOA估计。在信噪比较高的环境中，稀疏表示类算法不但在空间分辨率和估计精度上优于子空间类算法，而且对源的相关性没有要求;子空间类算法的计算复杂度较低，在低信噪比环境下的抗噪性能相对较强。
　　2.为了打破超多源环境中子空间类算法失效的窘境，本文提出一种基于新虚拟孔径扩展技术的DOA估计算法(VAE-FOCUSS)。算法首先利用特殊筛选矩阵去除类协方差矩阵中的冗余，然后通过矢量化和镜像阵列构建包括虚拟阵元在内的扩展阵列。最后利用FOCUSS算法实现入射信号的DOA估计。其中，扩展阵列的总阵元数几乎是真实物理阵元数的四倍，这恰恰也是大部分其它技术所不可比拟的。仿真实验说明VAE-FOCUSS算法在适宜的快拍数下，具有较高的估计精确度和对低信噪比环境的适应能力。
　　3.子空间的正交性会随着源相关性的加强而逐渐衰减。至源相干时，正交性将完全消失。针对这种情况我们在TOPS算法的基础上，加入改进的空间平滑技术，获得一种适用于宽带相干源的改进TOPS算法。考虑到物理孔径的损失率和宽带信息的有效利用率，本文提出了一种基于正交匹配追踪(Orthogonal MatchPursuit，OMP)的子带联合DOA估计技术。实验结果证明两种算法的估计性能较经典宽带DOA估计算法都有了较大幅度的提高。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 研究背景

1．2 课题研究现状与发展趋势

1．2．1 空间谱估计技术

1．2．2 虚拟阵列扩展技术

1．2．3 宽带源DOA估计

1．3 主要工作与内容安排

第2章 DOA估计模型及其数学基础

2．1 数学基础

2．1．1 矩阵代数

2．1．2 高阶统计量

2．1．3 随机过程的相关性

2．2 DOA估计模型

2．2．1 基本假设

2．2．2 观测模型

2．3 本章小结

第3章 超分辨DOA估计的经典算法

3．1 子空间类算法

3．1．1 算法原理

3．1．2 空间压缩

3．1．3 仿真实验

3．2 稀疏表示类算法

3．2．1 算法框架

3．2．2 算法求解

3．2．3 仿真实验

3．3 本章小结

第4章 基于虚拟阵列扩展的超分辨DOA估计算法

4．1 基于高阶累积量的DOA估计算法

4．1．1 算法原理

4．1．2 物理解释

4．2 基于阵列插值的DOA估计算法

4．2．1 算法原理

4．2．2 物理解释

4．3 基于KR积的DOA估计算法

4．3．1 算法原理

4．3．2 物理解释

4．4 基于稀疏表示的欠定DOA估计算法

4．4．1 算法原理

4．4．2 仿真实验

4．5 本章小结

第5章 宽带源的超分辨DOA估计算法

5．1 经典宽带DOA估计算法

5．1．1 非相干信号子空间方法

5．1．2 相干信号子空间方法

5．2 MTOPS—改进的投影空间正交性测试

5．2．1 投影空间正交性测试

5．2．2 改进的空间平滑技术

5．2．3 仿真实验

5．3 基于正交匹配追踪的子带联合DOA估计

5．3．1 子带联合模型

5．3．2 正交匹配追踪

5．3．3 仿真实验

5．4 本章小结

第6章 总结与展望

参考文献

致谢