【摘要】：波達(dá)方向(DOA)估計(jì)是陣列信號(hào)處理領(lǐng)域的重要研究方面,并已被廣泛研究多年。其中基于一維DOA估計(jì)的研究占比較大,因?yàn)樵撃Ｐ皖H具代表性且易于理解。但事實(shí)上,二維DOA估計(jì)更具有現(xiàn)實(shí)意義,例如對(duì)移動(dòng)用戶進(jìn)行高精度的DOA跟蹤從而更好的實(shí)現(xiàn)空分復(fù)用。誠(chéng)然,一維DOA估計(jì)大都可以簡(jiǎn)單推廣至二維進(jìn)行空域位置估計(jì)。然而,簡(jiǎn)單的推廣勢(shì)必帶來細(xì)節(jié)上的缺陷,諸如計(jì)算規(guī)模增加、解決方案效率低、某些算法不適用的問題。因此,針對(duì)上述問題本文展開如下的研究:首先,結(jié)合均勻面陣二維DOA估計(jì)執(zhí)行過程中所面臨的主要挑戰(zhàn):在低信噪比、快拍數(shù)不足(門限)情況下精度差,闡述并分析了MUSIC、ESPRIT及WSF等常用窄帶DOA估計(jì)算法在二維應(yīng)用過程中的優(yōu)勢(shì)及劣勢(shì)。仿真結(jié)果表明上述經(jīng)典DOA估計(jì)算法在“門限”性能方面均存在劣勢(shì),WSF算法是精度最佳的一種算法但其二維估計(jì)運(yùn)算速度最慢。其次,本文針對(duì)“門限”性能差的問題,在WSF算法中引入偽隨機(jī)噪聲重采樣技術(shù),為解決由此產(chǎn)生的計(jì)算量大求解慢的問題,在WSF求解過程中結(jié)合煙花算法并加以改進(jìn),提出了基于改進(jìn)煙花算法的PR-WSF算法。仿真結(jié)果表明改進(jìn)后的算法提升了“門限”效應(yīng)處的估計(jì)性能,并具有較快求解速度,但對(duì)快拍數(shù)要求較高成為阻礙進(jìn)一步提升求解速度的關(guān)鍵。再次,針對(duì)上述問題考慮到基于壓縮感知的DOA估計(jì)算法對(duì)快拍數(shù)敏感度低,以較少的采樣數(shù)據(jù)就可以對(duì)信號(hào)的DOA信息做出正確估計(jì),而處理數(shù)據(jù)少使得運(yùn)算速度快,因此本文對(duì)壓縮感知DOA估計(jì)進(jìn)行研究。研究了基于平面方陣的陣列流形可分離二維波達(dá)方向估計(jì)模型,以及應(yīng)用這一模型減少空域俯仰維與方位維計(jì)算項(xiàng)互耦的基于一階泰勒展開的二維off-grid算法。仿真結(jié)果表明此方法能夠有效對(duì)離網(wǎng)偏差做出估計(jì)。最后,結(jié)合SVD分解和多任務(wù)模型,提出一種基于SVD分解的二維多任務(wù)壓縮感知off-grid算法。該算法彌補(bǔ)了現(xiàn)有算法在處理多快拍問題上的不足,并有效提升了求解速度。仿真結(jié)果表明該算法在解決在網(wǎng)問題和離網(wǎng)問題時(shí)均有效,且在低信噪比、小快拍數(shù)條件下具有較好的估計(jì)性能。
【圖文】：

圖 2.1 波達(dá)方向組成示意圖的遠(yuǎn)近，DOA 估計(jì)可分遠(yuǎn)場(chǎng) DOA場(chǎng) DOA 估計(jì)。DOA 估計(jì)的一個(gè)俯仰角的同時(shí)估計(jì)。未來將繼續(xù)發(fā)空間定位問題，但其核心技術(shù)仍然ctangularArray, URA）由M N個(gè)OA 估計(jì)進(jìn)行研究，通過對(duì)算法進(jìn)。模型源的二維波達(dá)方向估計(jì)，由于陣列究的內(nèi)容在不影響空間譜估計(jì)算法

帶遠(yuǎn)場(chǎng)信源且其數(shù)目小于陣元數(shù)目，傳一束平行平面波。射到陣列的信號(hào)數(shù)目已經(jīng)估計(jì)得到，入用時(shí)間平均代替統(tǒng)計(jì)平均。0，且為加性高斯白噪聲，噪聲獨(dú)立于入接收信號(hào)模型Y 平面上的M N維的均勻平面陣列，，其所配置的天線數(shù)，相鄰陣元間距為d 。zyφS(θ,φ)
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工程大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TN911.7

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本文編號(hào)：2686270