本文關(guān)鍵詞：DOA估計(jì)中陣列幅相誤差校正算法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：高分辨波達(dá)方向(Direction Of Arrival,DOA)估計(jì)算法是陣列信號處理中主要研究方向之一,其應(yīng)用涉及雷達(dá)、聲吶、地震、移動(dòng)通信等眾多領(lǐng)域。為了保證高精度的參數(shù)估計(jì),DOA估計(jì)算法通常要求陣列流型精確已知。在實(shí)際工程應(yīng)用中,由于各種誤差(陣元幅相誤差、陣元互耦誤差、陣元位置誤差等)的存在,導(dǎo)致實(shí)際的陣列流型與理論值不符,使得現(xiàn)有的DOA估計(jì)算法性能明顯下降,甚至失效。因此,陣列誤差的普遍存在一直是阻礙高分辨空間譜估計(jì)技術(shù)從理論走向工程應(yīng)用的一個(gè)瓶頸。本文針對陣列幅相誤差的校正算法展開研究,主要研究內(nèi)容如下:首先,在高分辨MUSIC測向算法的基礎(chǔ)上建立了陣列幅相誤差數(shù)學(xué)模型,通過仿真實(shí)驗(yàn)分析了幅相誤差對DOA估計(jì)性能的影響。其次,針對有源校正算法,采用了基于接收數(shù)據(jù)矢量的單輔助信源校正算法,算法與多輔助信源算法相比,工程上更容易實(shí)現(xiàn),且能較為準(zhǔn)確的估計(jì)出幅相誤差參數(shù);研究了接收數(shù)據(jù)二階協(xié)方差矩陣的性質(zhì),在此基礎(chǔ)上得到了基于協(xié)方差矩陣的ISM(R-ISM)校正算法,算法只需要兩個(gè)輔助陣元,可在多信源情況下進(jìn)行幅相誤差估計(jì),解決了經(jīng)典ISM算法要求輔助陣元個(gè)數(shù)大于信源個(gè)數(shù)的問題,且有良好的估計(jì)性能;針對經(jīng)典自校正算法,從迭代門限值和迭代初始值兩方面對其估計(jì)性能進(jìn)行了分析,并研究了基于初值預(yù)處理的經(jīng)典自校正改進(jìn)算法。最后,在最大似然準(zhǔn)則自校正算法的基礎(chǔ)上,研究了基于最大似然準(zhǔn)則的牛頓迭代自校正算法(N-ML),算法首先利用最大似然準(zhǔn)則的代價(jià)函數(shù),推導(dǎo)了代價(jià)函數(shù)關(guān)于幅度誤差及相位誤差的一階導(dǎo)數(shù)和海賽(Hessian matrix)矩陣,然后利用牛頓迭代估計(jì)出陣列幅相誤差和DOA參數(shù)。仿真實(shí)驗(yàn)表明,N-ML算法在計(jì)算復(fù)雜度和估計(jì)精度方面均優(yōu)于最大似然準(zhǔn)則自校正算法;同時(shí)在信源相干的條件下,N-ML算法也取得了良好的參數(shù)估計(jì)效果。
【關(guān)鍵詞】：DOA估計(jì) 陣列幅相誤差 最大似然準(zhǔn)則 牛頓迭代
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN911.7
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第1章 緒論9-13
• 1.1 課題背景及意義9
• 1.2 陣列誤差校正技術(shù)的發(fā)展及研究現(xiàn)狀9-11
• 1.3 本文的主要研究內(nèi)容11-13
• 第2章 陣列幅相誤差對DOA估計(jì)性能的影響概述13-22
• 2.1 空間譜估計(jì)基礎(chǔ)13-18
• 2.1.1 空間譜估計(jì)的數(shù)學(xué)模型13-16
• 2.1.2 陣列模型的二階統(tǒng)計(jì)特性16-17
• 2.1.3 經(jīng)典MUSIC算法17-18
• 2.2 陣列幅相誤差模型及分析18-21
• 2.2.1 陣列幅相誤差模型18-19
• 2.2.2 幅相誤差對DOA估計(jì)算法性能的影響19-20
• 2.2.3 仿真實(shí)驗(yàn)20-21
• 2.3 本章小結(jié)21-22
• 第3章 基于輔助信息的陣列幅相誤差校正算法研究22-36
• 3.1 有源校正算法22-27
• 3.1.1 基于接收信號的單輔助信源校正算法22-25
• 3.1.2 仿真實(shí)驗(yàn)25-27
• 3.2 ISM類校正算法27-34
• 3.2.1 ISM算法27-30
• 3.2.2 基于協(xié)方差矩陣的ISM校正算法30-33
• 3.2.3 仿真實(shí)驗(yàn)33-34
• 3.4 本章小結(jié)34-36
• 第4章 陣列幅相誤差自校正算法研究36-53
• 4.1 基于協(xié)方差矩陣的自校正算法36-38
• 4.1.1 仿真實(shí)驗(yàn)37-38
• 4.2 經(jīng)典自校正類算法38-41
• 4.2.1 陣列誤差的自校正算法38-40
• 4.2.2 經(jīng)典自校正的改進(jìn)算法40
• 4.2.3 仿真實(shí)驗(yàn)40-41
• 4.3 基于最大似然準(zhǔn)則的牛頓迭代自校正算法研究41-49
• 4.3.1 最大似然準(zhǔn)則42-44
• 4.3.2 N-ML自校正算法44-47
• 4.3.3 仿真實(shí)驗(yàn)47-49
• 4.4 信號源相干時(shí)的N-ML自校正算法49-52
• 4.4.1 相干信號源數(shù)學(xué)模型50
• 4.4.2 仿真實(shí)驗(yàn)50-52
• 4.5 本章小結(jié)52-53
• 結(jié)論53-55
• 參考文獻(xiàn)55-59
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及其它成果59-61
• 致謝61

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前3條

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中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

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本文編號：403241