發(fā)布時間：2020-07-08 17:52

【摘要】：被動信源定位是陣列信號處理領(lǐng)域的重要研究內(nèi)容。根據(jù)信號源與陣列之間的距離,信號源可分為遠(yuǎn)場源和近場源,當(dāng)遠(yuǎn)場源和近場源共存時,為混合源。對于遠(yuǎn)場源,定位參數(shù)僅需到達(dá)角(DOA);對于近場源,定位參數(shù)包括DOA和距離。高階累積量因為有著能通過選擇對稱陣元實現(xiàn)DOA和距離參數(shù)分離,避免二維搜索,對高斯噪聲不敏感等優(yōu)點,被廣泛應(yīng)用于近場和混合場信源定位算法。然而,現(xiàn)有的基于高階累積量的混合源定位算法存在著計算復(fù)雜度高,缺少有效的遠(yuǎn)場源與近場源分離方法,并且所用陣列為均勻線陣和嵌套陣列,而未使用具有更大陣列孔徑的互質(zhì)陣列等不足。針對上述問題,本文探索結(jié)合ESPRIT方法和二階統(tǒng)計量減少計算復(fù)雜度,利用信號峰度估計實現(xiàn)遠(yuǎn)場源和近場源分離,提出兩個新的定位參數(shù)估計算法。在現(xiàn)有的稀疏陣列的基礎(chǔ)上,提出一種新的對稱互質(zhì)陣列,移位對稱互質(zhì)陣列,并將之應(yīng)用于混合源定位算法。本文的主要工作及創(chuàng)新點如下:(1)提出一種基于混合階的近場源定位算法。針對基于高階累積量的近場源定位算法計算復(fù)雜度高的缺點,該算法從避免DOA頻譜搜索和減少使用高階累積量兩個方面出發(fā),通過高階累積量分離DOA與距離參數(shù),使用ESPRIT方法得到信號的DOA估計,再利用MUSIC搜索得到信號的距離估計,實現(xiàn)降低基于高階累積量的近場源定位算法計算復(fù)雜度的目標(biāo)。(2)提出一種基于信號峰度估計的混合源定位算法。針對基于高階累積量的混合源定位算法缺少有效地混合源分離方法的不足,該算法通過估計遠(yuǎn)場信號峰度,重構(gòu)近場分量累積量矩陣,從而實現(xiàn)遠(yuǎn)近場信源的有效分離。并且使用ESPRIT算法與二階統(tǒng)計量,降低了算法的計算復(fù)雜度。(3)提出一種新的對稱互質(zhì)陣列,移位對稱互質(zhì)陣列。在現(xiàn)有的稀疏陣列的基礎(chǔ)上,提出移位對稱互質(zhì)陣列,并分析和證明該陣列的性質(zhì),包括陣列各個參數(shù)對差分陣列總陣元數(shù)與連續(xù)陣元數(shù)的影響,物理陣元距離估計模糊性分析等。相較于現(xiàn)有的對稱嵌套陣列,移位對稱互質(zhì)陣列具有更大的物理陣列孔徑和更多的虛擬陣列自由度,能夠有效提高信號定位參數(shù)的估計性能。
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TN911.7
【圖文】：

近場信號DOA的均方根誤差隨信噪比變化關(guān)系

近場信號距離的均方根誤差隨信噪比變化關(guān)系

近場信號DOA的均方根誤差隨快拍數(shù)變化關(guān)系

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本文編號：2746853