本文關(guān)鍵詞：低信噪比條件下寬帶欠定信號高精度DOA估計　出處：《電子與信息學(xué)報》2017年06期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：為提高低信噪比條件下寬帶欠定信號DOA估計精度,該文提出基于網(wǎng)格失配迭代最小化稀疏學(xué)習(xí)的寬帶DOA估計方法。該方法首先對頻域協(xié)方差矩陣進行矢量化處理實現(xiàn)虛擬陣列擴展,將欠定信號轉(zhuǎn)換為超定信號。其次利用線性變換濾除含有噪聲項的虛擬陣元,并對協(xié)方差估計誤差進行了白化處理,抑制了信號中的干擾項。最后建立了包含不同頻點聯(lián)合稀疏參數(shù)和網(wǎng)格失配參數(shù)的貝葉斯層次架構(gòu),推導(dǎo)了聯(lián)合稀疏參數(shù)、網(wǎng)格失配參數(shù)的最小稀疏表達式并進行了迭代學(xué)習(xí)。較傳統(tǒng)方法,該方法不依賴任何先驗信息,更好地抑制了虛擬陣元中的噪聲和干擾,降低了網(wǎng)格失配對DOA估計的影響,在低信噪比條件下具有更高的DOA估計精度和分辨率。仿真實驗驗證了該方法的有效性。
[Abstract]:In order to improve the accuracy of DOA estimation for wideband underdetermined signals under low SNR. In this paper, a wideband DOA estimation method based on mesh mismatch iterative minimization and sparse learning is proposed. Firstly, the frequency domain covariance matrix is vectorized to extend the virtual array. The underdetermined signal is converted into the overdetermined signal. Secondly, the virtual matrix element with noise is filtered by linear transformation, and the covariance estimation error is whitened. Finally, the Bayesian hierarchy with different frequency joint sparse parameters and grid mismatch parameters is established, and the joint sparse parameters are derived. The minimum sparse expression of mesh mismatch parameters is studied iteratively. Compared with the traditional method, the proposed method does not rely on any prior information and can better suppress the noise and interference in the virtual array elements. The effect of grid mismatch on DOA estimation is reduced, and the accuracy and resolution of DOA estimation are improved under low SNR. The simulation results show that the proposed method is effective.
【作者單位】： 空軍預(yù)警學(xué)院;解放軍94969部隊;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61401504) 軍內(nèi)計劃科研項目(2015XXX) 湖北省自然科學(xué)基金(2016CFB288)~~
【分類號】：TN911.7
【正文快照】： 1引言寬帶信號具有抗干擾能力強、調(diào)制樣式復(fù)雜、 攜帶信息量大等特點,在雷達、通信、電子對抗偵察等領(lǐng)域具有十分廣泛的應(yīng)用,隨之產(chǎn)生的寬帶信號到達角(Direction Of Arrival,DOA)估計問題,尤其是基于稀疏重構(gòu)算法的寬帶信號DOA估計,成為了陣列信號處理中的一個研究熱點[1,2

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本文編號：1430732