窄带相干信号源DOA估计算法的研究

摘要

相干信号源DOA估计是阵列信号处理的重要研究方向之一，在雷达、通信、声呐等领域有着广泛的应用。国内外学者提出了不少针对相干信号源DOA估计算法，这些算法大致可分为以下两类，一是降维类处理算法，另一类是非降维类处理算法。 空间平滑技术是目前一种有效的降维类解相干处理算法，计算量小，便于实现等优点。但是却牺牲了阵列有效阵元数，阵列孔径有一定的损失，且在低信噪比条件下算法性能较差。 论文围绕空间平滑类算法做了一些研究，在已有成果的基础上提出了改进的方法，论文主要工作包括： 1.分析了经典的高分辨阵列信号DOA估计算法：MUSIC算法和ESPRIT算法。计算机仿真表明，这两类算法在相关信号源环境下将会失效；接着分析了空间平滑技术的解相干原理，介绍了三种较有效的空间平滑类算法：前向空间平滑算法、前后向空间平滑算法和改进的空间平滑算法，理论分析和计算机仿真表明，空间平滑类算法虽然能有效的解相干，但阵列孑L径损失较大，降低了可检测信号源数。 2.针对空间平滑类算法可检测信号源数降低的缺点，介绍和分析了可以估计更多信号源数的空间平滑差分算法。但是该算法性能不稳定，且没有得到理论证明。作者提出了改进的平滑差分方法，理论分析和计算机仿真表明，该方法在可估计出多于阵元数信号源的前提下具有较高的DOA估计精度和稳健性。 3.介绍和分析了一种空间非均匀噪声环境下DOA估计的方法，但是，该方法不能有效估计相干信号源DOA。针对这一不足，本文提出了一种改进的方法。理论分析和计算机仿真表明，改进方法相对于原算法，对于不相关源信号的DOA估计可以提高估计性能，对于存在强相关或相干源的混合信号源环境下，通过前向平滑预处理能有效估计出信号的DOA。 4.研究一种基于V型阵二维DOA估计的方法。该方法根据阵列结构的特点形成多个需要的相关矩阵，构造一个特殊大矩阵并经特征分解获得信号子空间的估计，最后利用2D-ESPRIT方法实现二维DOA估计，可以解决β角兼并问题，无需谱峰搜索且信号参数自动配对。

目录

文摘

英文文摘

声明

第一章绪论

1.1研究背景及意义

1.2研究历史与现状

1.3本文工作和组织结构

第二章DOA估计的数学模型

2.1符号表示

2.2窄带信号源数学模型

2.3相干信号源数学模型

2.4噪声模型

第三章DOA估计经典算法及空间平滑算法

3.1引言

3.2 DOA估计经典算法

3.2.1 MUSIC算法

3.2.2 ESPRIT算法

3.3空间平滑技术

3.3.1前向空间平滑算法

3.3.2前后向空间平滑算法

3.3.3改进的空间平滑算法

3.3.4仿真分析

3.4本章小结

第四章改进的平滑差分方法

4.1引言

4.2空间平滑差分方法

4.3改进的平滑差分方法

4.4计算机仿真

4.5本章小结

第五章空间非均匀噪声环境下的DOA估计方法

5.1引言

5.2文献[47]的方法

5.2.1噪声协方差矩阵的计算

5.2.2 DOA估计

5.3改进方法

5.4计算机仿真

5.5本章小结

第六章一种基于V型阵的二维DOA估计方法

6.1引言

6.2阵列结构和信号模型

6.3算法及其分析

6.3.1矩阵构造

6.3.2参数配对

6.3.3算法步骤

6.4仿真结果

6.5结论

总结与展望

参考文献

致谢

在读期间发表的学术论文与取得的研究成果