本文選題：循環(huán)平穩(wěn) + 陣列擴展　； 參考：《長安大學》2016年碩士論文

【摘要】：空間譜估計算法中經常假設信號是平穩(wěn)的,而實際情況中信號多是非平穩(wěn)的,本文即針對一類特殊的非平穩(wěn)信號--循環(huán)平穩(wěn)信號,研究其在信源個數較多的情況下,對陣列孔徑進行擴展的虛擬陣列構造及DOA估計。較為常用的具有陣列擴展性能的DOA估計方法是基于高階累積量的DOA估計方法,因該方法的計算復雜度較大,故本文旨在在現有理論的指導下,研究有一定陣列擴展性能且計算量較低的DOA估計算法,即循環(huán)平穩(wěn)信號的基于Khatri-Rao子空間的虛擬陣列構造及其DOA估計方法,該方法根據接收信號二階統(tǒng)計量的Khatri-Rao積的性質進行其虛擬陣列構造,避免計算高階累積量,充分開發(fā)循環(huán)平穩(wěn)信號二階統(tǒng)計量的子空間特征,并研究了在不損耗陣列有效自由度的前提下進一步降低計算量的降維方法,并將此方法與基于高階累積量的DOA估計方法進行了對比。理論研究表明,基于Khatri-Rao子空間的方法在不計算高階累積量的前提下,可進行接收端陣元個數小于信號源個數情況的DOA估計,實現陣列“虛擬的擴展”,同時計算量不會大幅增加;仿真對比表明,基于Khatri-Rao子空間的方法,可對信源個數較大的情況進行DOA估計,而相比于循環(huán)平穩(wěn)信號的基于高階累積量的方法(HOCS)而言,該算法的運行時間較少,但其對色噪聲的抑制性能不強。
[Abstract]:In spatial spectrum estimation algorithm, it is often assumed that the signal is stationary, but in practice the signal is mostly non-stationary. In this paper, a special class of non-stationary signal-cyclic stationary signal is studied in the case of a large number of sources. Virtual array construction and DOA estimation for array aperture expansion. The commonly used DOA estimation method with array expansion performance is one based on high-order cumulants. The DOA estimation algorithm with certain array expansion performance and low computational complexity is studied, that is, the virtual array construction based on Khatri-Rao subspace and the DOA estimation method for cyclic stationary signals. Based on the properties of Khatri-Rao product of second-order statistics of received signals, the method constructs its virtual arrays, avoids the calculation of high-order cumulants, and fully exploits the subspace features of second-order statistics of cyclic stationary signals. The dimensionality reduction method based on the effective degree of freedom without loss array is studied and compared with the DOA estimation method based on high-order cumulants. The theoretical study shows that the method based on Khatri-Rao subspace can estimate the DOA with the number of receiving terminal elements smaller than the number of signal sources without calculating the higher order cumulants, and realize the virtual expansion of the array. The simulation results show that the method based on Khatri-Rao subspace can estimate the DOA when the number of sources is large, but compared with the method based on high-order cumulants for cyclic stationary signals. The algorithm has less running time, but its ability to suppress color noise is not strong.
【學位授予單位】：長安大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TN911.7

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本文編號：2020436