發(fā)布時(shí)間：2022-01-17 02:03

　　針對(duì)毫米波信號(hào)源的到達(dá)角（DOA）估計(jì)隨頻率變化、導(dǎo)致估計(jì)誤差較大的問(wèn)題,提出毫米波信號(hào)向窄帶信號(hào)轉(zhuǎn)化的DOA估計(jì)算法.該算法通過(guò)在頻域內(nèi)建立毫米波信號(hào)接收模型,將接收信號(hào)看成多個(gè)不相關(guān)的窄帶信號(hào),并將其"聚焦"在某一參考頻率下,減少波束因頻率變化帶來(lái)的影響,進(jìn)而利用旋轉(zhuǎn)不變子空間（ESPRIT）算法進(jìn)行毫米波DOA估計(jì).仿真結(jié)果表明:該算法可有效降低中等信噪比下的DOA估計(jì)誤差,當(dāng)陣元數(shù)達(dá)到70時(shí),可實(shí)現(xiàn)相對(duì)穩(wěn)定的DOA估計(jì),隨頻率變化估計(jì)效果保持整體穩(wěn)定,從而提升毫米波系統(tǒng)定向傳輸時(shí)的鏈路質(zhì)量. 

【文章來(lái)源】：蘭州理工大學(xué)學(xué)報(bào). 2020,46(05)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：6 頁(yè)

【部分圖文】：

陣列接收模型

接收毫米波信號(hào)時(shí),將整個(gè)接收陣劃分成兩個(gè)接收子陣Y1、Y2,陣元數(shù)為N.如圖2所示,Y1表示前N-1個(gè)陣元,Y2表示后N-1個(gè)陣元,Y1、Y2在信號(hào)接收過(guò)程中,相差一個(gè)包含DOA信息的旋轉(zhuǎn)因子φ.P個(gè)毫米波信號(hào)源,根據(jù)上文信號(hào)轉(zhuǎn)化模型,將毫米波信號(hào)轉(zhuǎn)化成窄帶信號(hào),得到陣列信號(hào)模型:

如圖3所示,在30 dB的仿真條件下,遠(yuǎn)場(chǎng)信號(hào)DOA分別為15°、30°、40°時(shí),均方根誤差隨著陣元數(shù)的增加而變化且呈下降趨勢(shì),表明均方根誤差受陣元數(shù)的影響.當(dāng)陣元數(shù)達(dá)到70時(shí),陣列中的非相關(guān)噪聲和快衰落的影響被平滑掉,均方根誤差逐漸趨于穩(wěn)定,通常情況下毫米波通信會(huì)用到多天線,實(shí)驗(yàn)結(jié)果符合預(yù)期設(shè)想.曲線中的數(shù)據(jù)波動(dòng)與實(shí)際的噪聲環(huán)境有關(guān),但不影響整體效果.如圖4所示,均方根誤差隨信噪比的升高而降低,在中等信噪比情況下估計(jì)性能明顯優(yōu)于其他算法.當(dāng)信噪比達(dá)到40 dB時(shí),均方根誤差穩(wěn)步降低.本文所提出的算法利用各個(gè)信號(hào)的子空間信息且毫米波信號(hào)路徑之間互相正交,減弱了噪聲子空間帶來(lái)的誤差,從而在中等信噪比條件下得到更精確的估計(jì)值.

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號(hào)：3593833