發(fā)布時間：2017-08-18 16:12

  本文關(guān)鍵詞：綜合極化信息的時頻波達(dá)方向估計(jì)及應(yīng)用

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【摘要】：空間譜估計(jì)技術(shù)一直是高頻地波雷達(dá)陣列信號處理中的重點(diǎn)研究課題。近年來由于海岸占地空間越來越小,使得高頻地波雷達(dá)陣列天線孔徑也在變小,因此利用信號處理技術(shù)提高波達(dá)方向(DOA)估計(jì)算法的精度也變成了研究熱點(diǎn)。時頻分析方法在處理非平穩(wěn)信號中有獨(dú)特的優(yōu)勢,而極化敏感陣列可以敏感到電磁波信號的極化信息,因此本文將以極化敏感陣列為模型,并結(jié)合時頻分析方法對高頻地波雷達(dá)回波信號進(jìn)行波達(dá)方向估計(jì),這樣可以充分利用到回波信號的空域、時頻域以及極化域信息。本文首先介紹了現(xiàn)代空間譜估計(jì)技術(shù)的原理,包括多重信號分類(MUSIC)算法、旋轉(zhuǎn)不變子空間(ESPRIT)算法以及它們的改進(jìn)算法,并對它們進(jìn)行了MATLAB仿真驗(yàn)證,以及實(shí)測數(shù)據(jù)的驗(yàn)證。為提高波達(dá)方向估計(jì)的精度,引入了時頻分析的方法,用時頻變換得到的空間時頻矩陣代替?zhèn)鹘y(tǒng)波達(dá)方向估計(jì)算法中的協(xié)方差矩陣可以得到時頻MUSIC算法和時頻ESPRIT算法。詳細(xì)分析了兩種算法的原理,并通過計(jì)算機(jī)仿真分析了它們的性能和各自的優(yōu)缺點(diǎn),在此基礎(chǔ)上對算法進(jìn)行了一些改進(jìn),最后用實(shí)測數(shù)據(jù)進(jìn)行了驗(yàn)證。為充分利用電磁信號的極化信息,建立了雙極化正交偶極子陣列,以此為基礎(chǔ)介紹了極化MUSIC算法和極化ESPRIT算法,并通過仿真分析了其性能。然后研究了綜合極化信息的時頻MUSIC和ESPRIT算法,并結(jié)合兩者的優(yōu)缺點(diǎn)提出了改進(jìn)算法。改進(jìn)算法是首先用極化時頻ESPRIT算法對來波信號確定大致的方位角,然后以每個方位角為中心確定一個小的范圍,在此范圍內(nèi)用MUSIC算法譜峰搜索得到較準(zhǔn)確的DOA估計(jì)值,這樣可以在保證DOA估計(jì)精度的基礎(chǔ)上節(jié)省運(yùn)算時間。最后研究了極化參數(shù)對DOA估計(jì)的影響,主要包括極化參數(shù)的估計(jì)誤差對波達(dá)方向估計(jì)的影響以及何種狀態(tài)的極化信息會使不同信號的估計(jì)值精度更高。
【關(guān)鍵詞】：高頻地波雷達(dá) 空間譜估計(jì) 時頻分析 極化敏感陣列
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TN957.51
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第1章 緒論9-15
• 1.1 課題的背景及研究意義9-10
• 1.2 課題的研究現(xiàn)狀及分析10-13
• 1.2.1 空間譜估計(jì)的研究現(xiàn)狀10-11
• 1.2.2 時頻空間譜估計(jì)的研究現(xiàn)狀11-12
• 1.2.3 極化空間譜估計(jì)的研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 電磁波的極化及其表征13-14
• 1.4 本文的主要研究內(nèi)容和章節(jié)安排14-15
• 第2章 波達(dá)方向估計(jì)研究15-30
• 2.1 DOA估計(jì)基本的陣列信號模型15-17
• 2.2 MUSIC算法17-20
• 2.2.1 MUSIC算法的原理17-18
• 2.2.2 MUSIC算法的性能分析18-20
• 2.3 ESPRIT算法20-27
• 2.3.1 ESPRIT算法的原理20-22
• 2.3.2 ESPRIT算法的改進(jìn)算法22-25
• 2.3.3 仿真性能分析25-27
• 2.4 雷達(dá)時域數(shù)據(jù)驗(yàn)證27-29
• 2.5 本章小結(jié)29-30
• 第3章 基于時頻分析的波達(dá)方向估計(jì)研究30-50
• 3.1 Wigner-Ville分布30-33
• 3.2 時頻DOA估計(jì)算法33-42
• 3.2.1 基于雙線性變換的空間時頻分布矩陣33-35
• 3.2.2 時頻MUSIC算法35-38
• 3.2.3 時頻ESPRIT算法38-42
• 3.3 改進(jìn)的時頻DOA估計(jì)算法42-44
• 3.4 基于交叉項(xiàng)的時頻DOA估計(jì)算法44-47
• 3.5 雷達(dá)實(shí)測數(shù)據(jù)驗(yàn)證47-49
• 3.6 本章小結(jié)49-50
• 第4章 綜合極化信息的時頻DOA估計(jì)研究50-73
• 4.1 極化敏感陣列建模50-55
• 4.1.1 電磁信號極化域-空域聯(lián)合表征50-51
• 4.1.2 極化敏感陣列信號接收模型51-55
• 4.2 綜合極化信息的DOA估計(jì)研究55-59
• 4.2.1 綜合極化信息的MUSIC算法55-58
• 4.2.2 綜合極化信息的ESPRIT算法58-59
• 4.3 綜合極化信息的時頻DOA估計(jì)研究59-69
• 4.3.1 空間極化時頻分布60-61
• 4.3.2 綜合極化信息的時頻MUSIC算法61-65
• 4.3.3 綜合極化信息的時頻ESPRIT算法65-67
• 4.3.4 改進(jìn)的極化時頻DOA估計(jì)67-69
• 4.4 極化參數(shù)對DOA估計(jì)的影響69-72
• 4.5 本章小結(jié)72-73
• 結(jié)論73-75
• 參考文獻(xiàn)75-80
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果80-82
• 致謝82

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：695492