本文選題：DOA估計 + 稀疏陣列　； 參考：《重慶大學(xué)》2016年博士論文

【摘要】：空間譜估計即波達(dá)方向(direction of arrival,DOA)估計,是陣列信號處理的核心問題之一。很多傳統(tǒng)的DOA估計算法都是以均勻陣列的接收模型為基礎(chǔ)而提出的。然而,為了避免角度模糊,均勻陣列的內(nèi)部陣元間距不能超過入射信號的半個波長,這樣就限制了陣列的孔徑。與均勻陣列相比,稀疏陣列的內(nèi)部陣元間距可以不相等,并且能夠突破半個波長的限制。因此,在陣元數(shù)相等的情況下,相比于均勻陣列,稀疏陣列能更好的擴(kuò)展陣列孔徑從而提高DOA估計的精確度和改善對來波信號的分辨率。也正因?yàn)槿绱?近年來,稀疏陣列受到了越來越多的關(guān)注。而本文主要是圍繞稀疏陣列在DOA估計中的應(yīng)用而展開的,其主要內(nèi)容可以總結(jié)如下:第一、研究稀疏陣列在一維DOA估計中的應(yīng)用。首先,提出了一種基于互素陣列的多重信號分類(multiple signal classification,MUSIC)算法。此算法的優(yōu)點(diǎn)是直接利用陣列接收數(shù)據(jù)的四階累積量(fourth-order-cumulant,FOC)去構(gòu)造一個擴(kuò)展的信號子空間以達(dá)到擴(kuò)展陣列孔徑的目的。此算法不需要通過構(gòu)造高階的協(xié)方差矩陣去擴(kuò)展孔徑,更不需要利用復(fù)雜度較高的特征值分解去獲取信號子空間,而且還可以通過預(yù)估計來減小搜索范圍。通過與傳統(tǒng)MUSIC算法以及基于四階累積量的MUSIC(FOC-MUSIC)算法的對比,可以發(fā)現(xiàn)此算法可以以較低的計算量來實(shí)現(xiàn)高分辨和高精確度的DOA估計。然后,提出了一種在互耦存在條件下基于二級嵌套陣列的盲DOA估計算法。此算法使用二級嵌套陣列來減小互耦的影響。利用部分陣元的接收數(shù)據(jù)的四階累積量來構(gòu)造一個與普通均勻線陣的協(xié)方差矩陣等效的四階累積量矩陣。通過對這個四階累積量矩陣進(jìn)行處理,便可獲得高精確度和高分辨率的DOA估計結(jié)果。仿真實(shí)驗(yàn)表明此算法的估計精確度和角分辨率要好過很多已有的基于互耦存在的DOA估計算法。第二、研究平行稀疏陣列在二維DOA估計中的應(yīng)用。首先,針對非相干信號和相干信號,提出了兩種基于平行陣列的陣列流行匹配算法。這兩種算法都需要利用一種已有的一維DOA估計算法將仰角估計出來,再利用已估計出來的仰角將方位角快速估計出來,且能實(shí)現(xiàn)仰角和方位角的自動配對。然后,提出了兩種基于雙平行二級嵌套陣列的二維DOA估計算法。這兩種算法都需要利用陣列接收數(shù)據(jù)的四階累積量構(gòu)造兩個高階的四階累積量矩陣。通過對其中一個四階累積量矩陣進(jìn)行處理便可將仰角估計出來。再利用已估計出來的仰角便可把方位角快速估計出來。在方位角的估計過程中,兩種方法都不需要任何的特征值分解和譜峰搜索,而且方位角可以和仰角自動配對。其估計精確度要超過很多已有的基于雙平行線陣的經(jīng)典二維DOA估計算法。第三,研究L形稀疏陣列在二維DOA估計中的應(yīng)用。首先,提出了一種基于L形互素陣列的二維DOA估計算法。此算法是將L形互素陣列與四階累積量相結(jié)合,利用陣列接收數(shù)據(jù)的四階累積量構(gòu)造一個與均勻L形陣列的互協(xié)方差矩陣等效的四階累計量矩陣。再結(jié)DOA矩陣法,便可獲得高性能的DOA估計效果。其估計精確度要優(yōu)于很多已有的基于L形陣列的經(jīng)典算法。然后,提出了一種基于L形二級嵌套陣列的子空間擴(kuò)展技巧和一個基于任意L形陣列的二維參數(shù)配對算法。這個子空間擴(kuò)展技巧的最大優(yōu)點(diǎn)就是只需很小的計算量就可以獲得一個擴(kuò)展的信號子空間。然后再將一些已有的子空間類算法應(yīng)用到此擴(kuò)展的子空間中,便可提高DOA估計的精確度。再結(jié)合配對算法便可以得到高精確度的二維DOA估計結(jié)果。第四、研究稀疏陣列在非圓信號的DOA估計中的應(yīng)用。首先,提出兩個基于互素陣列的非圓信號的一維DOA估計算法。這兩個算法將互素陣列與四階累積量相結(jié)合,構(gòu)造四個四階累積量矩陣,再將這四個四階累積量矩陣組合成一個高階分塊矩陣。利用MUSIC算法和旋轉(zhuǎn)不變子空間(estimation of signal parameters via rotational invariance techniques,ESPRIT)算法的原理對這個高階的分塊矩陣進(jìn)行處理便可以獲得高性能的一維DOA估計結(jié)果。仿真結(jié)果表明,此算法的估計性能要優(yōu)于一些已有的同類算法。然后,提出了一個基于L形互素陣列的非圓信號的二維DOA估計算法。與非圓信號的一維DOA估計算法類似,此算法也需要構(gòu)造四個四階累積量矩陣和一個高階的分塊矩陣。通過對這個高階矩陣的處理,便可獲得自動配對的二維DOA估計值。仿真結(jié)果表明,此算法的估計性能要優(yōu)于一些已有的同類算法。第五、研究陣列流形匹配算法和子空間擴(kuò)展算法在雙基地(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)雷達(dá)測向中的應(yīng)用。首先,利用陣列流形匹配算法提出一種基于雙基地MIMO雷達(dá)的離開角(direction of departure,DOD)和到達(dá)角(direction of arrival,DOA)的聯(lián)合估計算法。此算法不但能夠有效的降低計算復(fù)雜度還能實(shí)現(xiàn)參數(shù)的自動配對。然后,將子空間擴(kuò)展算法應(yīng)用到雙基地MIMO雷達(dá)的測向算法中,提出了一種基于二級嵌套MIMO雷達(dá)的DOD和DOA聯(lián)合估計算法。此算法能在只增加少量計算量的前提下提高子空間類算法的估計精確度。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TN911.7

【參考文獻(xiàn)】

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8 司偉建;朱f，

本文編號：1927424