發(fā)布時(shí)間：2018-06-15 03:35

  本文選題：循環(huán)平穩(wěn) + 陣列擴(kuò)展��； 參考：《長(zhǎng)安大學(xué)》2016年碩士論文

【摘要】：空間譜估計(jì)算法中經(jīng)常假設(shè)信號(hào)是平穩(wěn)的,而實(shí)際情況中信號(hào)多是非平穩(wěn)的,本文即針對(duì)一類(lèi)特殊的非平穩(wěn)信號(hào)--循環(huán)平穩(wěn)信號(hào),研究其在信源個(gè)數(shù)較多的情況下,對(duì)陣列孔徑進(jìn)行擴(kuò)展的虛擬陣列構(gòu)造及DOA估計(jì)。較為常用的具有陣列擴(kuò)展性能的DOA估計(jì)方法是基于高階累積量的DOA估計(jì)方法,因該方法的計(jì)算復(fù)雜度較大,故本文旨在在現(xiàn)有理論的指導(dǎo)下,研究有一定陣列擴(kuò)展性能且計(jì)算量較低的DOA估計(jì)算法,即循環(huán)平穩(wěn)信號(hào)的基于Khatri-Rao子空間的虛擬陣列構(gòu)造及其DOA估計(jì)方法,該方法根據(jù)接收信號(hào)二階統(tǒng)計(jì)量的Khatri-Rao積的性質(zhì)進(jìn)行其虛擬陣列構(gòu)造,避免計(jì)算高階累積量,充分開(kāi)發(fā)循環(huán)平穩(wěn)信號(hào)二階統(tǒng)計(jì)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(jìn)一步降低計(jì)算量的降維方法,并將此方法與基于高階累積量的DOA估計(jì)方法進(jìn)行了對(duì)比。理論研究表明,基于Khatri-Rao子空間的方法在不計(jì)算高階累積量的前提下,可進(jìn)行接收端陣元個(gè)數(shù)小于信號(hào)源個(gè)數(shù)情況的DOA估計(jì),實(shí)現(xiàn)陣列“虛擬的擴(kuò)展”,同時(shí)計(jì)算量不會(huì)大幅增加;仿真對(duì)比表明,基于Khatri-Rao子空間的方法,可對(duì)信源個(gè)數(shù)較大的情況進(jìn)行DOA估計(jì),而相比于循環(huán)平穩(wěn)信號(hào)的基于高階累積量的方法(HOCS)而言,該算法的運(yùn)行時(shí)間較少,但其對(duì)色噪聲的抑制性能不強(qiáng)。
[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(xué)位授予單位】：長(zhǎng)安大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TN911.7

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本文編號(hào)：2020436