本文關(guān)鍵詞： 陣列信號(hào)處理 強(qiáng)干擾 空間譜估計(jì) DOA 正交投影變換 擴(kuò)展噪聲子空間　出處：《東南大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：在經(jīng)典的信號(hào)處理領(lǐng)域中,陣列信號(hào)處理是一個(gè)非常重要的分支,具有極其重要的地位。近些年來(lái),隨著陣列信號(hào)處理的不斷發(fā)展以及微弱目標(biāo)源信號(hào)參數(shù)跟蹤和估計(jì)方法研究的不斷深入,空間譜估計(jì),即波達(dá)方向(DOA,Direction of Arrival)估計(jì)已經(jīng)成為一個(gè)重要的研究方向,在雷達(dá)、聲吶、射電天文學(xué)和無(wú)線通信等國(guó)防和民用領(lǐng)域中具備重大應(yīng)用價(jià)值。然而,在實(shí)際的陣列信號(hào)處理系統(tǒng)工作環(huán)境中,由于入射雜波信號(hào)的來(lái)源十分復(fù)雜,微弱的目標(biāo)源信號(hào)往往湮沒(méi)在強(qiáng)干擾信號(hào)和較強(qiáng)的背景噪聲中,從而嚴(yán)重抑制了常規(guī)的空間譜估計(jì)方法在DOA估計(jì)過(guò)程中的性能。本文針對(duì)常規(guī)空間譜估計(jì)方法在強(qiáng)干擾、弱信號(hào)背景下DOA估計(jì)性能受到嚴(yán)重影響的問(wèn)題展開(kāi)了較為深入的研究,主要的工作內(nèi)容和創(chuàng)新可以概括為如下幾點(diǎn):1.歸納和分析了常規(guī)背景下的空間譜估計(jì)方法,并且對(duì)常規(guī)空間譜估計(jì)方法中經(jīng)典的Bartlett算法(常規(guī)波束形成法)、最小方差無(wú)失真響應(yīng)(MVDR,Minimum variance distortion-less response)算法和多重信號(hào)分類(MUSIC,multiple signal classification)算法進(jìn)行了不同條件下的仿真實(shí)驗(yàn)以及不同算法之間的性能比較。2.研究了兩類適用于強(qiáng)干擾、弱信號(hào)背景下的空間譜估計(jì)方法:基于正交投影變換的DOA估計(jì)方法和基于擴(kuò)展噪聲子空間的DOA估計(jì)方法。(1)在基于正交投影變換的DOA估計(jì)方法中,假定預(yù)先已知強(qiáng)干擾信號(hào)來(lái)波到達(dá)方向的先驗(yàn)信息。在這樣的背景下,通過(guò)求解干擾信號(hào)導(dǎo)向矢量張成子空間的正交投影,就可以直接對(duì)接收到的快拍數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行預(yù)處理,將其投影到干擾信號(hào)的垂直子空間中,從而徹底消除來(lái)波信號(hào)強(qiáng)干擾的影響。于此同時(shí),本文中定義了抑制因子,巧妙的避免了正交投影的過(guò)程對(duì)于微弱信號(hào)DOA探測(cè)的影響。在消除來(lái)波信號(hào)數(shù)據(jù)中強(qiáng)干擾信號(hào)的分量后,經(jīng)典的空間譜估計(jì)方法的性能就不會(huì)受到干擾的顯著抑制。(2)在基于擴(kuò)展噪聲子空間的DOA估計(jì)方法中,解決強(qiáng)干擾的技巧是通過(guò)將強(qiáng)干擾導(dǎo)向矢量所張成的信號(hào)子空間融入到原有的來(lái)波信號(hào)噪聲子空間中,從而組成擴(kuò)展的噪聲子空間,以達(dá)到消除強(qiáng)干擾對(duì)弱目標(biāo)源信號(hào)的影響。最后,通過(guò)常規(guī)的空間譜估計(jì)方法,例如MUSIC算法,就可以獲取弱目標(biāo)源信號(hào)DOA信息的估計(jì)值。本文分別對(duì)這兩種方法進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)和結(jié)果分析,比較了在不同干擾個(gè)數(shù)、不同陣元數(shù)、不同強(qiáng)弱信號(hào)相距角度等情況下這兩種方法的性能。根據(jù)仿真實(shí)驗(yàn)的結(jié)果可以得出結(jié)論:無(wú)論是正交投影變換法還是擴(kuò)展噪聲子空間法,兩者都能很好的解決在強(qiáng)干擾信號(hào)背景下微弱目標(biāo)源信號(hào)DOA參數(shù)檢測(cè)的問(wèn)題。且知,正交投影變換法運(yùn)算量適中但需要知道強(qiáng)干擾信號(hào)的先驗(yàn)信息,而擴(kuò)展噪聲子空間法無(wú)需預(yù)知強(qiáng)干擾的先驗(yàn)信息,適用范圍更為廣泛。3.分析了寬帶信號(hào)背景下空間譜估計(jì)的基本原理。著重介紹了寬帶信號(hào)條件下,非相干子空間處理方法(ISM,Incoherent Signal-subspace Method),并將其與基于正交投影變換和擴(kuò)展噪聲子空間的空間譜估計(jì)方法相結(jié)合,成功推廣到強(qiáng)干擾條件下寬帶信號(hào)DOA估計(jì)問(wèn)題的求解中。本文給出了寬帶信號(hào)空間譜估計(jì)算法的詳細(xì)推導(dǎo),并對(duì)非相干子空間處理的方法進(jìn)行了不同條件下的仿真實(shí)驗(yàn)和性能分析。
[Abstract]:In the field of signal processing in classical array signal processing is a very important branch, has an extremely important position. In recent years, with the continuous development of array signal processing and target tracking and weak signal parameter estimation method of the continuous deepening of research, spatial spectrum estimation, direction of arrival (DOA Direction, of Arrival) estimation has become an important research direction in radar, sonar, and has great application value for radio astronomy and wireless communications and other military and civilian fields. However, in the work environment of array signal processing systems, due to the incident wave signal source of clutter is very complex, the target source signal is often lost in strong interference strong signal and background noise, which seriously inhibited the conventional spatial spectrum estimation method in DOA estimation process. Based on the conventional spatial spectrum estimation method In the background of strong interference, weak signal DOA estimation performance is affected by the problems are deeply researched, the main work and innovation can be summarized as follows: 1. summarizes and analyzes the general background of spatial spectrum estimation method, and the conventional Bartlett spatial spectrum estimation algorithm in classical methods (conventional beamforming method), minimum variance distortionless response (MVDR, Minimum variance distortion-less response) algorithm and multiple signal classification (MUSIC, multiple signal classification) algorithm are compared by simulation experiments under different conditions and the performance of different algorithms of.2. between the two kinds of suitable for strong interference, weak signal under the background of spatial spectrum estimation methods: orthogonal projection transform and DOA estimation method based on extended noise subspace estimation method based on DOA. (1) based on orthogonal projection transform DOA estimation In the method, the strong interference signal assumed known in advance to the direction of arrival of prior information. In this context, through the orthogonal projection method for solving the interference signal steering vector Zhang He space, you can directly to the snapshot data received sample pretreatment, projected to the vertical interfering signal subspace, thus to completely eliminate the effects of wave interference. At the same time, this paper defines the inhibitory factor, overcomingsome process orthogonal projection influence on weak signal detection. DOA signal data of strong disturbance signal in the elimination of the component after estimation significantly inhibited the performance of the method will not be interfered with the classic spectrum space. (2) in the extended noise subspace DOA estimation method based on the technique is adopted to solve the interference signal of strong interference by a steering vector space into the original signal The noise subspace, which consists of extended noise subspace, in order to eliminate the influence of strong interference on the weak target signal. Finally, the conventional spatial spectrum estimation method, such as MUSIC algorithm, estimation can obtain weak target source signal DOA information value. This paper analyzes the two methods of simulation experiment the results and analysis, comparing the different number of interference, different element number, different from the performance angle signal under the condition of the two methods. According to the simulation results it can be concluded that both the orthogonal projection method is also extended noise subspace method, both can well solve the problem of detection weak target source signal DOA parameters in strong interference background signal. And the orthogonal projection transformation method, the computational complexity is moderate but need to know the strong interference signal prior information, and the extended noise subspace method to predict strong Interference of prior information, a wider scope of application of.3. analysis of the basic principle of broadband signal under the background of spatial spectrum estimation. Introduced the broadband signal under the condition of non coherent subspace method (ISM, Incoherent, Signal-subspace and Method) and the orthogonal projection transform and extended noise subspace based spatial spectrum estimation method the combination successfully extended to broadband DOA signal under strong interference estimation problem. This paper gives a detailed estimation algorithm is derived and the wideband signal spatial spectrum, non coherent subspace processing in the simulation experiment and performance analysis under different conditions.

【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TN911.7

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本文編號(hào)：1479035