非相干分布式信源参数估计的低复杂度算法

摘要

阵列信号处理在信号处理领域中应用广泛，近年来其发展速度得到迅速提升，在雷达监测、地质勘探、地震监测、通信工程以及生物医学等众多领域中颇受青睐。空间信号来波方向（Direction-of-Arrival，DOA）估计是阵列信号处理中的一个核心问题，其估计方法主要分为波速形成法和空间谱估计法。空间谱估计是阵列信号处理的一个重要手段，其主要思想是通过接收信号在空间中的能量分布来确定信号的确切方向。 空间信号来波方向估计算法的结果与接收阵列几何结构相关，不同阵列结构适用于不同场景，得到的结果也有所差异。本文采用流行分离技术(Manifold Separation Technique, MST)，对阵列导向矢量进行分解，进一步将信号协方差矩阵表示为闭合表达式。通过这种手段，本论文提出了一种适用于任意阵列结构的估计算法，该算法计算效率高且估计性能优越。本文主要有以下两点创新： (1) 采用流行分离技术推导出非相关信源信号协方差矩阵的闭合表达式，使该表达式适用于任意阵列结构和大扩散角的情况，这几乎解除了所有常见的限制条件。 (2) 针对信源扩散角是均匀分布（高斯分布）的情况，采用带有无加权（高斯加权）滑动平均的方式高效计算出二维空间谱。在计算一系列连续的空间谱值时，利用滑动窗口的特点，对每一点谱值的计算进行复杂度简化。大量的实验仿真结果表明本论文提出的算法在保证估计性能的前提下，计算复杂度上优于几种常用经典算法。

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