發(fā)布時(shí)間：2017-10-28 21:10

  本文關(guān)鍵詞：圓陣結(jié)構(gòu)條件下基于四階累積量的到達(dá)角估計(jì)方法

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【摘要】：信號(hào)到達(dá)角(Direction of Arrival, DOA)估計(jì)問(wèn)題是陣列信號(hào)處理重要研究方向之一。在到達(dá)角估計(jì)所基于的陣列統(tǒng)計(jì)量方面,由于四階累積量有諸如陣列孔徑擴(kuò)展、可有效抑制高斯噪聲等二階統(tǒng)計(jì)量不具備的統(tǒng)計(jì)特性,一直是陣列信號(hào)處理關(guān)注的重要技術(shù)。另一方面,均勻圓陣(Uniform Circular Array, UCA)有著良好的測(cè)向性能和優(yōu)越的二維平面幾何結(jié)構(gòu)：相比于一維均勻線陣(Uniform Linear Array, ULA)而言,具有可實(shí)現(xiàn)360度全方位角覆蓋、可實(shí)現(xiàn)等方位估計(jì)精度等優(yōu)點(diǎn)。如何結(jié)合圓陣和四階累計(jì)量?jī)烧叩闹T多優(yōu)勢(shì)研究多分量信號(hào)到達(dá)角估計(jì)問(wèn)題,特別是(由于多徑傳播或同頻瞄準(zhǔn)式干擾所導(dǎo)致的)相干信號(hào)的到達(dá)角估計(jì)問(wèn)題,是陣列信號(hào)處理中既有理論價(jià)值又有應(yīng)用價(jià)值的一項(xiàng)課題。本文主要在圓陣結(jié)構(gòu)條件下,基于四階累積量,利用非高斯信號(hào)(分別討論統(tǒng)計(jì)獨(dú)立信號(hào)和相干信號(hào)的情況),研究多分量信號(hào)到達(dá)角估計(jì)問(wèn)題。主要內(nèi)容如下：(1)首先介紹了圓陣的測(cè)向數(shù)據(jù)模型(獨(dú)立信號(hào)數(shù)據(jù)模型以及相干信號(hào)數(shù)據(jù)模型),描述了圓陣測(cè)向模型與線陣測(cè)向模型之間的變換。然后,介紹了四階累積量的基本概念和性質(zhì)。(2)在背景噪聲為色噪聲的情況下,分析幾種常見(jiàn)均勻圓陣結(jié)構(gòu)條件下基于四階累積量的獨(dú)立信源DOA估計(jì)方法,包括MUSIC-like、MFOC-MUSIC、 virtual-ESPRIT、RARE-Cumulant等等,隨后通過(guò)計(jì)算機(jī)仿真研究四階累積量對(duì)高斯色噪聲的抑制效果。(3)針對(duì)高斯色噪聲背景下相干信號(hào)到達(dá)角估計(jì)問(wèn)題,提出一種新方法：在圓陣結(jié)構(gòu)條件下,對(duì)圓陣接收數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理——通過(guò)模式空間變換方法使其變?yōu)樘摂M均勻線陣,然后將虛擬線陣拆分成若干個(gè)子線陣,并構(gòu)造了幾種四階累計(jì)量矩陣,利用四階累積量盲高斯特性,并結(jié)合空間平滑算法,實(shí)現(xiàn)了相干信號(hào)DOA估計(jì)。計(jì)算機(jī)仿真實(shí)驗(yàn)表明了新算法有效性。
【關(guān)鍵詞】：到達(dá)角估計(jì) 均勻圓陣 四階累積量 相干信號(hào)
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN911.7
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-16
• 1.1 研究背景及意義10-11
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究發(fā)展現(xiàn)狀11-14
• 1.2.1 基于均勻圓陣的空間譜估計(jì)方法的研究歷史與發(fā)展現(xiàn)狀11-13
• 1.2.2 基于四階累積量的空間譜估計(jì)方法的研究歷史與發(fā)展現(xiàn)狀13-14
• 1.3 本文的主要內(nèi)容及章節(jié)安排14-16
• 第二章 圓陣測(cè)向模型和四階累積量分析16-33
• 2.1 圓陣測(cè)向模型16-19
• 2.1.1 圓陣通常情況下的數(shù)學(xué)模型16-18
• 2.1.2 圓陣相干信號(hào)源數(shù)學(xué)模型18-19
• 2.2 到達(dá)角估計(jì)性能參數(shù)19-21
• 2.3 圓陣測(cè)向模型和線陣測(cè)向模型的聯(lián)系21-26
• 2.3.1 模式空間變換方法21-25
• 2.3.2 內(nèi)插陣列變換方法25-26
• 2.4 四階累積量的基本知識(shí)26-32
• 2.4.1 高階累積量的定義27
• 2.4.2 高階累積量的基本性質(zhì)27-30
• 2.4.3 四階累積量的陣列拓展特性30-32
• 2.5 本章小結(jié)32-33
• 第三章 圓陣基于四階累積量的獨(dú)立信源DOA估計(jì)方法33-53
• 3.1 圓陣結(jié)構(gòu)條件下基于四階累積量的MUSIC算法33-34
• 3.2 圓陣結(jié)構(gòu)條件下改進(jìn)的四階累積量MUSIC算法34-37
• 3.2.1 均勻線陣的MFOC-MUSIC算法34-36
• 3.2.2 均勻圓陣的MFOC-MUSIC算法36-37
• 3.3 圓陣結(jié)構(gòu)條件下的Virtual-ESPRIT算法37-39
• 3.4 圓陣結(jié)構(gòu)條件下基于四階累積量的互耦自校正及DOA估計(jì)算法39-45
• 3.4.1 陣元互耦誤差模型39-41
• 3.4.2 矩陣降秩的互耦自校正及DOA估計(jì)算法41-43
• 3.4.3 圓陣基于RARE-Cumulant的互耦自校正及DOA估計(jì)算法43-45
• 3.5 仿真分析45-52
• 3.5.1 經(jīng)典MUSIC、FOC-MUSIC、MFOC-MUSIC空間譜仿真分析45-47
• 3.5.2 經(jīng)典MUSIC、FOC-MUSIC、MFOC-MUSIC估計(jì)性能仿真分析47-48
• 3.5.3 經(jīng)典MUSIC、FOC-MUSIC、MFOC-MUSIC運(yùn)算時(shí)間48-49
• 3.5.4 二階RARE算法、RARE-Cumulant算法仿真分析49-52
• 3.6 本章小結(jié)52-53
• 第四章 圓陣基于四階累積量的相干信源DOA估計(jì)方法53-70
• 4.1 算法思路53-55
• 4.1.1 算法流程概述53-54
• 4.1.2 空間平滑算法54-55
• 4.2 陣列預(yù)處理及子陣劃分55-57
• 4.3 構(gòu)造新的四階累積量矩陣估計(jì)相干信號(hào)到達(dá)角57-64
• 4.3.1 第一種四階累積量矩陣57-59
• 4.3.2 第二種四階累積量矩陣59-61
• 4.3.3 第三種四階累積量矩陣61-63
• 4.3.4 估計(jì)相干信號(hào)到達(dá)角63-64
• 4.4 算法仿真效果及性能分析64-69
• 4.5 本章小結(jié)69-70
• 第五章 總結(jié)與展望70-72
• 5.1 全文總結(jié)70-71
• 5.2 后續(xù)工作展望71-72
• 致謝72-73
• 參考文獻(xiàn)73-78
• 攻讀碩士學(xué)位期間取得的成果78

【相似文獻(xiàn)】

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