【摘要】：波達(dá)方向估計(jì),即DOA(Direction of Arrival),是一種測(cè)向方法。它利用天線陣列接收數(shù)據(jù)來估計(jì)出入射信號(hào)的到達(dá)角,在移動(dòng)定位、聲吶系統(tǒng)、雷達(dá)跟蹤等眾多領(lǐng)域中均有著重要的應(yīng)用。在很多實(shí)際的場(chǎng)景中,信號(hào)源通常是運(yùn)動(dòng)的,因而需要進(jìn)行實(shí)時(shí)的DOA估計(jì),即DOA跟蹤。然而,DOA估計(jì)算法都是以假設(shè)信號(hào)源在觀測(cè)的時(shí)間段內(nèi)是靜止的為前提的,當(dāng)信號(hào)源運(yùn)動(dòng)時(shí),會(huì)造成空間譜的擴(kuò)散。而且這類算法通常需要大量快拍數(shù)的積累或者是進(jìn)行特征值分解運(yùn)算,因而直接將其用于動(dòng)態(tài)跟蹤問題時(shí)計(jì)算量較大,實(shí)時(shí)性會(huì)受到影響,所以有必要更加深入地探究高精度的DOA跟蹤算法,本論文即選取這一方向作為研究?jī)?nèi)容。首先,本文介紹了研究問題的背景,分析了DOA跟蹤算法的研究現(xiàn)狀。介紹了DOA跟蹤的基本理論及經(jīng)典的子空間追蹤類算法,并研究了信號(hào)源的相干性對(duì)基于子空間追蹤的DOA跟蹤算法的影響。其次,研究了基于粒子濾波的DOA跟蹤算法。粒子濾波是在貝葉斯理論框架下構(gòu)建的,避免了基于子空間的算法無法處理相干信號(hào)源的問題�？紤]了初始角度未知的情形,對(duì)初始角度進(jìn)行了校正�；玖Ｗ訛V波算法需要已知噪聲統(tǒng)計(jì)特性及系統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)模型,然而在實(shí)際情況中可能無法精確知道這些信息。因此引入了代價(jià)參考粒子濾波算法和交互多模型算法,即CRPF(Cost Reference Particle Filter)和IMM(Interacting Multiple Model)。其中,CRPF不必要知道系統(tǒng)的噪聲統(tǒng)計(jì)特征,而IMM可以同時(shí)適用于多種運(yùn)動(dòng)狀態(tài)模型。然后,聯(lián)合兩種方法的特點(diǎn),在此基礎(chǔ)上,提出了一種具有IMM結(jié)構(gòu)的CRPF算法。仿真分析中,對(duì)比了各種不同條件下的各算法性能,并驗(yàn)證了基于IMM和CRPF的DOA跟蹤算法的有效性。最后,研究了貝葉斯學(xué)習(xí)構(gòu)架下的DOA跟蹤,提出了一種基于動(dòng)態(tài)陣列流形的DOA跟蹤算法。這一類算法同樣也可以處理相干信號(hào)源,而且不需要構(gòu)建狀態(tài)空間模型,更具有通用性。在基于稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)的DOA跟蹤算法中,空間角度的稀疏劃分將導(dǎo)致網(wǎng)格效應(yīng),并且需要網(wǎng)格偏移校正。接著對(duì)兩種快速算法進(jìn)行了分析,以降低算法復(fù)雜度。由于稀疏模型將信號(hào)擴(kuò)展到了很高的維度,快速算法的計(jì)算量仍然較大�？紤]到DOA跟蹤問題中的時(shí)變特性,構(gòu)造動(dòng)態(tài)流形矩陣,無需進(jìn)行空間角度劃分和信號(hào)維度擴(kuò)展,直接在低維度利用貝葉斯學(xué)習(xí)的框架實(shí)現(xiàn)DOA跟蹤,從而使計(jì)算量大大減小,且沒有網(wǎng)格效應(yīng),精度更高。然后,利用求解過程中得到的相應(yīng)參數(shù),實(shí)現(xiàn)了可變信號(hào)源個(gè)數(shù)的DOA跟蹤。仿真結(jié)果表明,基于動(dòng)態(tài)陣列流形的DOA跟蹤算法具有更好的性能。
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TN713;TP18

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2596335