基于已知信号波形的DOA估计研究

摘要

波达角度(DOA)估计是阵列信号处理的一个重要分支。传统DOA估计方法因为需要求解信号子空间与噪声子空间，使得估计信源个数无法超越阵列自由度，在很大的程度上制约了DOA估计的工程应用的发展.在一些特定领域，如主动雷达，主动声纳，通信等，运用已知信号的波形进行DOA估计，在最大程度上利用信号丰富的时间信息，可以有效的避免直接求解信号子空间和噪声子空间，实现估计信号源个数超越阵列自由度。
　　 本文主要对已知信号波形的DOA估计方法中一种较为先进的算法—基于子阵波束形成的DOA估计算法(SBDOA)进行了较深入的分析和研究。SBDOA算法能在存在空间干扰的情况下完成有效的DOA估计，同时能实现估计信源个数超过阵列自由度。本文通过对SBDOA算法的研究并在此基础上提出了几种改进算法，并做了大量的仿真对比试验。
　　 对于快速DOA估计方法，本文将工程应用中常见多级维纳滤波算法引入到SBDOA算法中，替代基于维纳滤波结构的波束形成器，提出了MSNWF-DOA算法，该算法能有效的避免了对矩阵进行直接求逆运算，降低了运算量，通过仿真对比实验说明该算法能实现抗干扰，估计信源个数大于阵列自由度，运算量较低，同时具有较好的估计性能。
　　 对于均匀圆阵DOA估计方法，本文通过采用圆阵模式转换方法，将圆阵的特殊阵列结构与SBDOA算法相结合，提出了UCA-SBDOA算法，该算法在保留SBDOA算法优势的基础上，实现了360度全相DOA估计，能有效的抑制因为均匀线阵由于其模式空间特殊性导致的相位模糊。
　　 对于单L阵列算法，本文主要研究了基于互相关矩阵配对算法，自动配对算法，二维DOA联合估计算法，并将SBDOA算法引入到单L阵列中，提出了一种L阵列的SBDOA估计算法，通过仿真实验说明在估计信源个数超过阵列自由度的条件下，L-SBDOA算法依然保持较高的估计性能。
　　 对双L阵DOA估计算法，本文假设了新的波达角度定义，在此基础上，研究了基于ESPRIT算法的互相关配对算法，自动配对算法，以及与单L阵列相似的双L阵SBDOA算法，并通过仿真实验表说明了上述算法的性能.

目录

文摘

英文文摘

声明

第一章绪论

1.1.研究背景与意义

1.2.研究现状

1.3. 阵列信号处理数学模型

1.4. 本文的章节安排

第二章常见的DOA估计算法与SBDOA算法

2.1. 常见的DOA算法

2.1.1. MUSIC算法

2.1.2 .Pisarenko算法

2.1.3. 旋转不变子空间算法(ESPRIT)

2.1.4. Capon算法

2.2.SBDOA算法

2.2.1. 信号模型

2.2.2 . SBDOA系统

2.2.3.算法步骤：

2.3. 本章小结

第三章基于多级维纳滤波的DOA估计算法

3.1. 信号模型

3.2 .多级维纳滤波器

3.2.1. 满秩维纳滤波器

3.2.2. 维纳滤波器降阶分解原理

3.2.3. 维纳滤波器的多级表示

3.2.4. Lattice结构的多级维纳滤波

3.3. MSNWF-DOA系统

3.4. 波达角度计算

3.5. 仿真实验

3.6. 本章小结

第四章基于均匀圆阵的SBDOA估计算法

4.1. 圆阵的模式空间转换算法

4.1.1. 均匀圆阵接收信号模型

4.1.2. 模式空间转换算法

4.2.UCA-SBDOA算法

4.2.1.信号模式

4.2.2. UCA-SBDOA系统

4.2.3. 仿真实验

4.3.本章小结

第五章 L阵列DOA估计算法

5.1.单L阵二维DOA估计算法

5.1.1. 信号模型

5.1.2. 基于单L阵的互相关配对算法

5.1.3. 基于自动配对的算法

5.1.4. 基于SBDOA的单L阵列的快速算法

5.1.5. 仿真实验：

5.2.双L阵二维DOA估计

5.2.1. 信号模型

5.2.2. 基于ESPRIT的双L阵DOA估计算法

5.2.3. 自动配对算法

5.2.4. 基于SBDOA算法的双L阵DOA估计

5.2.5. 仿真实验

5.3. 本章小结

第六章总结及展望

致谢

参考文献

攻硕期间取得的研究成果