本文關(guān)鍵詞：陣列參數(shù)估計(jì)中的降維算法研究

  更多相關(guān)文章： 降維MUSIC 降維PM DOA估計(jì) 譜峰搜索 MIMO雷達(dá) 電磁矢量傳感器

【摘要】：信號(hào)波達(dá)方向(Direction of Arrival,DOA)是陣列信號(hào)處理所研究的核心問(wèn)題。隨著陣列信號(hào)處理理論的發(fā)展,多維參數(shù)估計(jì)成為了研究熱點(diǎn)。常見(jiàn)的多維參數(shù)估計(jì)包含多維角度估計(jì),DOA和頻率聯(lián)合估計(jì),DOA和極化聯(lián)合估計(jì),多輸入多輸出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)雷達(dá)中離開(kāi)角(Direction of Departure,DOD)和DOA聯(lián)合估計(jì)等。將常用的譜峰搜索算法擴(kuò)展到多維參數(shù)估計(jì)中,可實(shí)現(xiàn)多維參數(shù)的聯(lián)合估計(jì),但多維譜峰搜索的運(yùn)算復(fù)雜度非常高,限制了這類(lèi)算法的應(yīng)用。因此,研究陣列參數(shù)估計(jì)中的降維算法具有理論價(jià)值和應(yīng)用前景。本文的主要工作如下:(1)研究了均勻面陣中一種基于降維多重信號(hào)分類(lèi)(Reduced-Dimension MUultiple SIgnal Classification,RD-MUSIC)的二維角度估計(jì)算法。該算法通過(guò)降維處理,只需一維局部譜峰搜索,相比于二維MUSIC(Two dimensional MUSIC,2D-MUSIC)算法降低了復(fù)雜度,且該算法角度估計(jì)性能非常接近于2D-MUSIC算法。(2)提出了均勻面陣中一種基于降維傳播算子(Reduced-Dimension Propagator Method,RD-PM)的二維角度估計(jì)算法,該算法利用傳播算子矩陣的旋轉(zhuǎn)不變性進(jìn)行初始估計(jì),通過(guò)降維處理,采用一維局部譜峰搜索獲取更為精確的估計(jì)值。該方法無(wú)需對(duì)接收信號(hào)協(xié)方差矩陣進(jìn)行特征值分解,無(wú)需二維全局譜峰搜索,復(fù)雜度大大降低,并實(shí)現(xiàn)了估計(jì)參數(shù)的自動(dòng)配對(duì)。(3)考慮了非均勻陣列MIMO雷達(dá)中二維角度估計(jì)問(wèn)題,研究了一種降維PM算法實(shí)現(xiàn)的DOD和DOA聯(lián)合估計(jì)方法。該算法將二維譜峰搜索簡(jiǎn)化為一維局部譜峰搜索,實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)配對(duì)的DOD和DOA聯(lián)合估計(jì)。仿真結(jié)果顯示,該算法估計(jì)性能優(yōu)于廣義ESPRIT算法,PM-like算法,ESPRIT-like算法,且非常接近于2D-PM算法。(4)提出了電磁矢量傳感器MIMO雷達(dá)中一種基于降維MUSIC的DOD、DOA和極化聯(lián)合估計(jì)算法。該算法利用借助旋轉(zhuǎn)不變性估計(jì)信號(hào)參數(shù)(Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques,ESPRIT)算法得到初始估計(jì),再通過(guò)降維變換,避免了多維譜峰搜索,大大降低了復(fù)雜度。仿真結(jié)果顯示該算法參數(shù)估計(jì)性能優(yōu)于ESPRIT算法,平行因子(PARAllel FACtor,PARAFAC)算法,且具有參數(shù)自動(dòng)配對(duì)的優(yōu)點(diǎn)。
【關(guān)鍵詞】：降維MUSIC 降維PM DOA估計(jì) 譜峰搜索 MIMO雷達(dá) 電磁矢量傳感器
【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TN911.7
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-11
• 縮略詞11-12
• 注釋表12-13
• 第一章 緒論13-17
• 1.1 研究背景13-14
• 1.2 研究現(xiàn)狀14-16
• 1.3 論文的主要工作與結(jié)構(gòu)安排16-17
• 第二章 陣列參數(shù)估計(jì)理論基礎(chǔ)17-24
• 2.1 矩陣基礎(chǔ)17
• 2.1.1 Kronecker積17
• 2.1.2 Khatri-Rao積17
• 2.1.3 Hadamard積17
• 2.2 陣列信號(hào)處理基礎(chǔ)17-20
• 2.2.1 天線(xiàn)陣模型17-18
• 2.2.2 陣列方向矢量和方向矩陣18-20
• 2.3 雙基地MIMO雷達(dá)基礎(chǔ)20-22
• 2.4 電磁矢量傳感器基礎(chǔ)22-23
• 2.4.1 極化參數(shù)22
• 2.4.2 極化矢量22-23
• 2.5 本章小結(jié)23-24
• 第三章 均勻面陣中二維角度估計(jì)的降維算法24-48
• 3.1 數(shù)據(jù)模型24-25
• 3.2 基于降維MUSIC的二維角度估計(jì)算法25-36
• 3.2.1 2D-MUSIC算法25
• 3.2.2 初估計(jì)25-26
• 3.2.3 降維MUSIC算法26-27
• 3.2.4 算法復(fù)雜度27-28
• 3.2.5 CRB推導(dǎo)28-31
• 3.2.6 仿真結(jié)果31-35
• 3.2.7 算法優(yōu)點(diǎn)35-36
• 3.3 基于降維PM的二維角度估計(jì)算法36-47
• 3.3.1 2D-PM算法36
• 3.3.2 初估計(jì)36-37
• 3.3.3 降維PM算法37-39
• 3.3.4 復(fù)雜度分析39-40
• 3.3.5 誤差分析40-42
• 3.3.6 仿真結(jié)果42-46
• 3.3.7 算法優(yōu)點(diǎn)46-47
• 3.4 本章小結(jié)47-48
• 第四章 非均勻陣列MIMO雷達(dá)中基于降維PM的二維角度估計(jì)48-59
• 4.1 數(shù)據(jù)模型48
• 4.2 DOD和DOA聯(lián)合估計(jì)48-58
• 4.2.1 2D-PM算法48-49
• 4.2.2 廣義ESPRIT算法49-50
• 4.2.3 降維PM算法50-51
• 4.2.4 算法復(fù)雜度與CRB51-53
• 4.2.5 仿真結(jié)果53-57
• 4.2.6 算法優(yōu)點(diǎn)57-58
• 4.3 本章小結(jié)58-59
• 第五章 電磁矢量傳感器MIMO雷達(dá)中基于降維MUSIC算法的角度和極化估計(jì)59-70
• 5.1 數(shù)據(jù)模型59-60
• 5.2 角度和極化聯(lián)合估計(jì)算法60-69
• 5.2.1 4D-MUSIC算法60
• 5.2.2 DOD初始估計(jì)60-61
• 5.2.3 降維MUSIC算法61-63
• 5.2.4 算法復(fù)雜度與CRB63-64
• 5.2.5 仿真結(jié)果64-68
• 5.2.6 算法優(yōu)點(diǎn)68-69
• 5.3 本章小結(jié)69-70
• 第六章 總結(jié)與展望70-72
• 6.1 工作總結(jié)70
• 6.2 工作展望70-72
• 參考文獻(xiàn)72-77
• 致謝77-78
• 在學(xué)期間的研究成果及發(fā)表的學(xué)術(shù)論文78

【參考文獻(xiàn)】

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