本文關(guān)鍵詞： 陣列信號(hào)處理 波達(dá)方向估計(jì) 陣列校正 互耦 通道增益/相位誤差　出處：《重慶大學(xué)》2016年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：作為相控陣列信號(hào)處理的主要分支之一的波達(dá)方向(DOA,Direction of Arrival)估計(jì),有著廣泛的軍民兩用前景。經(jīng)過數(shù)十載廣泛而深入的研究,這一領(lǐng)域已經(jīng)形成日趨完善的理論體系,各種優(yōu)秀的算法也層出不窮。以多重信號(hào)分類(MUSIC,Multiple Signal Classification)和利用旋轉(zhuǎn)不變技術(shù)估計(jì)信號(hào)參數(shù)(ESPRIT,Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques)為代表的子空間類超分辨率DOA估計(jì)算法取得了極為豐富的研究成果。然而它們的工程實(shí)現(xiàn)也還面臨不少困難,其一是算法的理想模型跟陣列的實(shí)際模型一般有著明顯的誤差,例如這些算法在實(shí)際陣列存在通道不一致性,電磁互耦情況下性能將嚴(yán)重惡化,很難得到穩(wěn)健的估計(jì)結(jié)果。另外MUSIC類算法雖然可以普遍適用于各種結(jié)構(gòu)形式的陣列,但一般需要在空間角域內(nèi)進(jìn)行譜峰搜索,運(yùn)算量較大,不易實(shí)時(shí)實(shí)現(xiàn),而ESPRIT類算法的估計(jì)結(jié)果基于閉合形式的代數(shù)解,因此計(jì)算效率高,但需要陣列具有移不變性,因此極大限制了它的應(yīng)用場(chǎng)合。雖然可以利用變換算法來降低參數(shù)搜索維度,或者使得變換后的陣列結(jié)構(gòu)具有某種移不變性,但這些變換一般有著映射或截?cái)嗾`差,或者變換本身只能適用于某一種特殊結(jié)構(gòu)的陣列。本論文以均勻圓陣(UCA,Uniform Circular Array)為主要研究對(duì)象,研究實(shí)際陣列在通道增益/相位不一致和電磁互耦誤差模型下的陣列校正,波達(dá)方向估計(jì)等課題。論文提出了一種均勻圓陣電磁互耦和通道不一致誤差參數(shù)的穩(wěn)健聯(lián)合校正算法;在詳細(xì)分析基于秩損(RARE,Rank Reduction)理論的各種DOA盲估計(jì)算法基礎(chǔ)上,提出了基于修正的ESPRIT方法的強(qiáng)互耦效應(yīng)下均勻圓陣的DOA盲估計(jì)算法;同時(shí)本論文著眼于設(shè)計(jì)一種面向任意結(jié)構(gòu)陣列的高效且易于實(shí)現(xiàn)的波達(dá)方向估計(jì)算法,提出了改進(jìn)的迭代ESPRIT(IESPRIT,Iterative ESPRIT)算法和網(wǎng)格迭代ESPRIT(GIESPRIT,Grid IESPRIT)算法。將這兩種新算法分別用于均勻圓陣一維和二維的DOA估計(jì),取得了滿意的估計(jì)結(jié)果。此外,這兩種算法又具有可擴(kuò)展性,能普遍適用于一般不規(guī)則結(jié)構(gòu)陣列的DOA估計(jì),因此擴(kuò)展了經(jīng)典ESPRIT算法的應(yīng)用情景。本文的主要工作可概括如下:(1)通過擴(kuò)展隨機(jī)信源模型下一維DOA參數(shù)估計(jì)的無條件克拉美羅界(UCRB,Unconditional Cramér Rao Bound)的簡(jiǎn)化表達(dá)式,給出了二維DOA參數(shù)估計(jì)的UCRB表達(dá)式的詳細(xì)證明。(2)利用傳播算子方法(PM,Propagator Method)估計(jì)信號(hào)子空間或者噪聲子空間可以避免樣本協(xié)方差陣的特征分解,本文提出針對(duì)非圓(NC,Non Circular)信號(hào)的基于偽協(xié)方差陣的傳播算子和針對(duì)非高斯信源的基于高階(三階)累積量的傳播算子方法,并且利用空間距離這種數(shù)學(xué)工具來分析比較各種傳播算子用于子空間估計(jì)時(shí)的性能。由于新的傳播算子具有對(duì)高斯色噪聲的強(qiáng)抑制能力,從而能大幅提高子空間估計(jì)的精度,進(jìn)而提高DOA估計(jì)的精度。(3)提出了均勻圓陣的電磁互耦和通道幅度/相位不一致誤差參數(shù)的聯(lián)合穩(wěn)健校正方法。該方法首先將陣列誤差模型變換到離散傅立葉波束空間,解耦兩種誤差參數(shù)并得到解耦后的兩種誤差參數(shù)矢量所滿足的一個(gè)線性代數(shù)方程。于是聯(lián)合校正算法只需要單個(gè)信源和兩次分開的校正實(shí)驗(yàn)就可以同時(shí)估計(jì)出這兩種誤差參數(shù),且兩次實(shí)驗(yàn)的信源入射角度并不需要事先精確校正。新的聯(lián)合校正算法為均勻圓陣的誤差校正提供了一種簡(jiǎn)單實(shí)用,穩(wěn)健可靠的解決辦法。(4)提出了均勻圓陣在強(qiáng)互耦效應(yīng)下基于改進(jìn)ESPRIT方法的一種DOA盲估計(jì)算法。在離散傅立葉波束空間中,誤差模型下的均勻圓陣流形矢量變換成為一種類范德蒙矩陣形式的結(jié)構(gòu),從而可以采用改進(jìn)的ESPRIT方法對(duì)信號(hào)DOA進(jìn)行盲估計(jì)。論文具體給出了四種選擇子陣列的實(shí)現(xiàn)方法,并且還給出了估計(jì)互耦參數(shù)的兩種方法。仿真顯示新算法對(duì)于空間緊鄰信號(hào)具有很好的分辨能力,在常規(guī)MUSIC方法或其它基于RARE的盲估計(jì)算法失效的情況下,新算法仍能給出滿意的估計(jì)結(jié)果。(5)提出了一種適合任意結(jié)構(gòu)陣列的迭代ESPRIT算法:分析了改進(jìn)算法原理,給出了迭代的收斂性證明,并且介紹了兩種實(shí)現(xiàn)方案。IESPRIT擴(kuò)展了經(jīng)典的ESPRIT算法,使得它能夠適用于不具有移不變性的陣列的DOA估計(jì)。新算法利用高效ESPRIT方法來迭代求解一個(gè)代數(shù)方程,因此相對(duì)于MUSIC算法具有計(jì)算優(yōu)勢(shì)。IESPRIT采用一種“鎖角環(huán)”的閉合結(jié)構(gòu),其實(shí)現(xiàn)模塊可以有效的鎖定興趣信號(hào)的方向,從而為不規(guī)則陣列的動(dòng)目標(biāo)跟蹤提供了一種解決方案。(6)提出了用于均勻圓陣二維DOA估計(jì)的網(wǎng)格迭代ESPRIT算法。改進(jìn)的GIESPRIT有效地減少了多信號(hào)二維DOA估計(jì)時(shí)的迭代次數(shù),是IESPRIT算法在更復(fù)雜模型下的擴(kuò)展。在IESPRIT算法的基礎(chǔ)上,新方法將目標(biāo)空間劃分為一定數(shù)量的網(wǎng)格,在網(wǎng)格內(nèi)利用IESPRIT算法對(duì)目標(biāo)角度進(jìn)行鎖定。在新算法對(duì)DOA的估計(jì)過程中,提出了方位角和俯仰角簡(jiǎn)單的配對(duì)方法并給出了算法的收斂性證明。新算法具有可擴(kuò)展性,能適用于任意結(jié)構(gòu)陣列的二維DOA估計(jì)。由此本文完成了均勻圓陣在波達(dá)方向估計(jì)中所涉及到的各主要方面的挑戰(zhàn):從子空間估計(jì)到誤差模型校正,誤差模型下的盲估計(jì),以及新的可擴(kuò)展的高效DOA估計(jì)算法等。提出的各種解決方法都有大量的計(jì)算機(jī)仿真,仿真結(jié)果驗(yàn)證了這些算法的有效性。
[Abstract]:This paper presents a robust combined correction algorithm for DOA estimation of subspace based on generalized circular array ( MUSIC , Multiple Signal Classification ) and using rotation invariant technique to estimate DOA estimation . 綆楁硶.灝嗚繖涓ょ鏂扮畻娉曞垎鍒敤浜庡潎鍖，

本文編號(hào)：1444524