【摘要】：陣列信號處理作為信號處理的一個重要分支,廣泛地應用于雷達,聲納,通信,醫(yī)學等軍用和民用領域。空間信號到達方向(Direction of Arrival,DOA)估計是陣列信號處理中的一個關鍵問題。本文研究了以下兩種場景下的DOA估計問題:(1)隨著人們對天線陣列性能的要求越來越高,天線陣元的數(shù)目越來越多。在二維天線陣列中,大量天線陣元的使用造成了二維DOA估計算法的巨大的計算復雜度,因此本文將研究如何提高二維DOA估計算法的計算效率。對于該問題,目前已經(jīng)有一些低復雜度的二維DOA估計算法,但是目前的算法主要集中于避免譜峰搜索帶來的計算量,而計算接收信號協(xié)方差矩陣及其特征值分解仍會帶來巨大的計算量。因此,本文提出了一種基于Nystrom估計的高效的二維DOA估計算法:不同于傳統(tǒng)的基于特征結構的二維DOA估計算法,該算法利用Nystrom方法估計信號子空間和噪聲子空間,對接收信號進行分塊處理,只需要計算子協(xié)方差矩陣及其特征值分解,大大地提升了算法的計算效率。通過對算法的計算復雜度分析和仿真實驗驗證了該算法在提升計算效率的同時,仍能保持相當?shù)墓烙嬀�。該算法的�?chuàng)新點在于:不需要計算整個天線陣列的協(xié)方差矩陣,只需要計算低維度的子協(xié)方差矩陣,特征值分解也是在低維度的矩陣上進行,即使在大尺度天線陣列中也能提供較高效的計算效率。(2)傳統(tǒng)的子空間類算法都是基于理想的天線陣列方向向量,無法適用于陣列誤差(陣元幅度和相位誤差)存在的場景,因此本文將研究DOA估計中的陣列誤差消除技術。對于該問題,目前的大多數(shù)陣列誤差校正算法容易受到相位誤差的影響,而最近提出的一種基于信號幅度測量的DOA估計算法可以完全消除相位誤差的干擾,但是該算法無法適用于幅度誤差存在的情形。因此,本文提出了陣列誤差下的基于相位回歸的DOA估計算法:該算法首先利用接收信號協(xié)方差矩陣估計幅度誤差和噪聲功率,然后構造補償協(xié)方差矩陣,接著取補償協(xié)方差矩陣的首列元素的幅度信息構造相位回歸問題,最后利用一種稀疏相位回歸算法解決該問題從而得到到達角估計。通過實驗仿真證明在陣列誤差下該算法的性能要優(yōu)于現(xiàn)有的算法。該算法的創(chuàng)新點在于:提供了一種新的方法將DOA估計問題轉化為相位回歸優(yōu)化問題,該方法通過構造補償協(xié)方差矩陣消除了幅度誤差和噪聲干擾,并且通過計算補償協(xié)方差矩陣的首列元素的幅值平方直接消除了相位誤差干擾。
【圖文】：

圖３４均勻矩形天線陣列逡逑Ｆｉｇ．邋３－４邋Ｕｎｉｆｏｒｍ邋Ｒｅｃｔａｎｇｕｌａｒ邋Ａｒｒａｙ逡逑

為了更直觀的對比Ｎｙｓｔｒ６ｍ方法和傳統(tǒng)特征值分解方法的計算復雜度，我們逡逑繪制了邋ＮｙＳｔｒ６ｍ方法和特征值分解方法估計信號子空間和噪聲子空間的復雜度的逡逑函數(shù)曲線。圖４－１所示的是在不同分塊參數(shù)Ａ：值下的ＮｙｓｔｒＳｍ方法和特征值分解方逡逑法的計算復雜度關于接收信號快拍數(shù)Ｚ的函數(shù)曲線，接收信號快拍數(shù)變化的區(qū)間為逡逑１００至１５００，均勻矩形天線陣列的陣元數(shù)設為１６ｘ１６，即Ｍ＝１６，＃＝１６。從圖４－１逡逑可以明顯看出，ＮｙｓｔｒＳｍ方法的計算復雜度要遠低于特征值分解方法。并且當火值逡逑越小時，ＮｙｓｔｒＳｍ方法的計算復雜度越低。圖４－２所示的是在不同分塊參數(shù)欠值下逡逑的Ｎｙｓｔｒ６ｍ方法和特征值分解方法的計算復雜度隨著天線陣列陣元數(shù)目變化的情逡逑況，均勻矩形天線陣列的陣元數(shù)設為１６ｘ７Ｖ，邋ＴＶ值即為該函數(shù)曲線的自變量，，其逡逑變化區(qū)間為８至３２，接收信號快拍數(shù)設置為／＜邋＝邋２５６�？梢詮膱D４－２看出，當天線逡逑陣列陣元數(shù)越來越多時，特征值分解方法的計算復雜度變得十分巨大，而ＮｙｓｔｒＳｍ逡逑方法仍然能保持較低的計算復雜度。逡逑因此
【學位授予單位】：北京交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TN911.7

【參考文獻】

相關博士學位論文 前1條

1 蔡紅艷;帶二次約束的非凸二次分式優(yōu)化問題研究及其在認知無線網(wǎng)絡中的應用[D];北京郵電大學;2014年

相關碩士學位論文 前2條

1 孫華普;非圓信號的DOA估計算法研究[D];南京航空航天大學;2017年

2 孫光濤;三維陣列天線下DOA估計研究[D];天津大學;2017年

本文編號：2677027