本文關(guān)鍵詞：基于信號特性的分布源參數(shù)估計方法研究　出處：《電子科技大學(xué)》2016年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：往高分辨率陣列信號處理中,通常假設(shè)信源為點源。而在實際應(yīng)用場景中,例如多徑環(huán)境下的無線通信、信源與探測平臺距離較近時的聲納探測以及低仰角雷達悶標追蹤等,大多時候信源與陣列之間存在著多徑散射現(xiàn)象。這時,分布源模型能更加符合實際地描述信源特征。雖然當前的分布源參數(shù)估計算法能夠達到一般條件下的測向精度要求,但是,面臨著低信噪比、有限快拍數(shù)和工程實現(xiàn)等苛刻要求,這些算法的參數(shù)估計性能急需改善。盡管如此,實際傳輸中的信號往往具備某些已知的特性,如非圓性和空域稀疏性等。利用信號的這些特性提高分布源參數(shù)估計方法的性能,對于廣大研究者而言,這既是新的研究方向又是挑戰(zhàn)。因此,本論文著重從信號非圓性和空域稀疏性兩個方面對分布源參數(shù)估計問題進行探索和研究,主要貢獻和創(chuàng)新內(nèi)容如下：1.基于信號的非圓特性,提出了兩種一維分布源參數(shù)估計新方法。第一種算法針對相干分布式非圓信號,建立了參數(shù)估計模型,然后依據(jù)波束形成思想得到中心DOA和角度擴展的代價函數(shù)。在最小化該代價函數(shù)過程中,將三維譜搜索簡化為二維譜搜索。這樣處理有效地減小了新算法的計算量。該算法還擁有較好的中心DOA和角度擴展估計性能,能夠在信源數(shù)大于陣元數(shù)的情況下對中心DOA和角度擴展進行估計。由于考慮了角度擴展的影響,該算法在大角度擴展的情況下,也能對中心DOA和角度擴展進行有效地估計。第二種算法針對非相干分布式非圓信號,利用增廣互協(xié)方差矩陣對中心DOA進行估計。該算法依據(jù)信號的非圓特性對兩個靠得很近的均勻直線陣列的接收數(shù)據(jù)進行擴展,對增廣互協(xié)方差矩陣進行奇異值分解,利用大奇異值對應(yīng)的左右奇異向量所張成的子空間與陣列廣義導(dǎo)向矢量所張成的子空間相同的關(guān)系,獲得兩組中心DOA的估計值。對這兩組中心DOA估計值進行關(guān)聯(lián)之后,做平滑處理,最終得到估計的中心DOA。與傳統(tǒng)算法相比,該算法在低信噪比下具有更好的估計性能。2.針對二維相干分布式非圓信號的參數(shù)估計問題,提出了三種低計算復(fù)雜度算法�？紤]信源入射到雙平行均勻線性陣列的場景,第一種算法利用信號的非圓特性,將接收數(shù)據(jù)及其共軛構(gòu)造成增廣接收數(shù)據(jù)矩陣,進而得到增廣協(xié)方差矩陣；然后利用選擇矩陣建立了兩組增廣導(dǎo)向矢量的近似旋轉(zhuǎn)不變關(guān)系,有效地避免了非圓相位的影響。最后,依據(jù)ESPRIT思想,所提算法完成了中心方位角和中心仰角的估計。與已有ESPRIT類算法相比,該算法在低信噪比和陣元數(shù)量少的情況下,都具有較好的估計性能。與第一種算法不同,第二種算法針對的是信源入射到L形陣列的場景,而且所構(gòu)造的二階統(tǒng)計量為增廣互協(xié)方差矩陣,但該算法仍是一種ESPRIT類算法。與現(xiàn)有ESPRIT類方法相比,雖然計算復(fù)雜度相當,但由于互協(xié)方差矩陣的引入,所提出的算法對加性高斯白噪聲不敏感,因而其參數(shù)估計精度更高。第三種算法也是基于L形陣列結(jié)構(gòu),利用改進的傳播算子方法分別單獨地對二維柏十分布式非圓信號的參數(shù)進行估計；之后,通過搜索代價函數(shù)的最小值完成中心方位角和中心俯仰角的準確配對。所提出的算法利用分布源的非圓性,不僅改善了參數(shù)估計的性能,而且不需要樣本協(xié)方差估計及其特征值分解,具有較低的計算復(fù)雜度。3.基于非相干分布源模型和信號的空域稀疏性,引入稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)方法,對作相干分布源提出了兩種參數(shù)估計算法。第一一種算法給出了一種新的非相干分布源稀疏表示模型。所提算法在該模型中考慮了樣本之間的時域相關(guān)性,采用塊稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)方法完成了稀疏矩陣的重構(gòu),進而實現(xiàn)了分布源中心DOA的估計。但該算法計算復(fù)雜度相對較大,并且其參數(shù)估計性能受到空域角度采樣伴隨的㈣有偏差的限制。第二種算法也給出了一種新的含有角度量化誤差和角度擴展的稀疏表示模型。新算法利用貝葉斯壓縮感知方法完成稀疏矩陣的重構(gòu),然后獲得分布源中心DOA的估計。所提出的兩種算法在低信噪比和有限快拍數(shù)的條件下,比傳統(tǒng)的分布源參數(shù)估計算法的參數(shù)估計性能更好、分辨率更高。4.聯(lián)合信號的非圓性和空域稀疏性,對相干分布源和非相干分布源各提出了一種參數(shù)估計算法。對于相干分布源,提出了一種基于StOMP算法的中心DOA估計算法。該算法利用非圓信號的特性,聯(lián)合陣列輸出協(xié)方差矩陣和橢圓協(xié)方差矩陣,將它們分別矢量化之后構(gòu)建過完備稀疏表示模型,進而將分布源參數(shù)估計問題轉(zhuǎn)化成為一個稀疏重構(gòu)問題。然后通過求解稀疏重構(gòu)問題獲得中心DOA的估計。該算法適用于各種非圓率的非圓信號,具有較好的信噪比性能。另外,對于非相干分布源,利用信號的非圓特性增加陣列接收數(shù)據(jù)的維數(shù),建立了一個包含角度擴展和角度量化誤差的參數(shù)化稀疏表示模型；然后,基于此模型和GAMP方法,提出了一種無需網(wǎng)格重分的中心DOA估計算法。所提算法的計算復(fù)雜度較低,而且可以獲得較好的中心DOA估計性能。
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TN911.7

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本文編號：1330248