本文關鍵詞：陣列信號處理中的DOA估計關鍵技術研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：陣列信號處理中的DOA(Direction Of Arrival)估計技術有著很大的應用前景,無論是雷達、通信、聲納,還是地震勘探、射電天文等領域對它都非常青睞。其中智能天線空分多址、聲源定位探測以及無源陣列雷達等學科已經(jīng)把它列為了一項重要技術。各國的專家學者在過去的幾十年里陸續(xù)提出了很多性能良好的方法,可謂碩果累累。然而由于一些難點沒有得到解決,許多的方法還不能真正的用到實際系統(tǒng)上。論文介紹了陣列信號處理的基本模型以及一些理論方法,并且對已有的一些DOA估計算法的特點進行了分析,針對它們的不足之處提出了新的改進算法。 在實際應用中,空間存在大量波達方向隨時間變化的信號源,因此針對運動目標的動態(tài)DOA估計也就成為波達方向估計中的重要研究課題,最大似然估計(MLE: Maximum Likelihood Estimation)在DOA處理中具有很好的性能,然而它需要進行多維參數(shù)的搜索,所以運算起來非常耗時。針對信號方向時刻變化這一情況,提出了一種基于粒子群優(yōu)化技術的跟蹤方法,這種方法能夠自動的對目標進行跟蹤,并在很小的一個區(qū)域內鎖定目標,回避了子空間類方法需要重復分解協(xié)方差矩陣的過程。這樣便在很大的程度上使計算量得到了降低。而且算法有著較好的跟蹤精度和實時性能,還能處理相干信號。 一般的DOA估計方法需要假設信號以及背景噪聲為高斯白噪聲,這樣便可以利用二階協(xié)方差矩陣的方法很方便的估計出信號方向。但是實際生活里的很多信號以及噪聲往往不是服從高斯分布,比方說通信線路上的瞬間干擾、海洋環(huán)境噪聲以及大氣放電產(chǎn)生的噪聲,還有許多人為噪聲等等,它們都有著明顯的尖峰,如果仍然采用二階協(xié)方差矩陣的方法來處理,那么肯定得不到理想的估計,幸虧有一種稱為α穩(wěn)定分布的信號模型可以對以上的信號進行描述。論文對α穩(wěn)定分布進行了介紹,然后分析了描述噪聲的分數(shù)低階矩這一模型。針對動態(tài)DOA估計這一問題,基于粒子群優(yōu)化技術提出了一種新的鎖定跟蹤方法。它不必重復的分解分數(shù)低階矩矩陣,使多維搜索的計算量得到了有效的降低,而且跟蹤性能也很好。 由于通常的二維DOA估計都需要較多的陣元,然而利用率都不高。在最小冗余線陣的基礎上提出了一種新的陣列模型,模型設置了三條平行陣列,它的陣元冗余度很低,并且結合傳播算子方法實現(xiàn)了信號二維DOA估計,避免了矩陣特征分解以及譜峰搜索過程。由于采用了最小冗余線陣,所以陣列孔徑得到了增大,如此便使傳播算子方法在低信噪比下也獲得了較好的性能。另外為了能夠更好的在沖擊噪聲背景下對信號DOA進行估計,論文結合分數(shù)低階矩矩陣以及最小冗余線陣提出了一種新穎的人工蜂群算法。算法使陣列孔徑得到了擴展,它的分辨力在沖擊噪聲背景下也有較好的表現(xiàn),而且使用的陣元數(shù)目可以少于信號數(shù)目。此外在L形陣列的基礎上提出了新的二維DOA估計方法,它利用了參考陣列的旋轉不變性,通過縱向和橫向兩重的擴展構造了虛擬陣列,而且該虛擬陣列也有著旋轉不變性,與此同時它的四階累積量矩陣不存在數(shù)據(jù)冗余。新算法估計信號子空間時只需完成兩個四階累積量矩陣的計算,再結合ESPRIT方法即可得到信號方向。新方法具有精度高、計算量低的優(yōu)點,論文從理論和實驗兩個方面證明了算法的性能。 在寬帶DOA估計算法中,聚焦矩陣的選取非常重要,它直接影響著估計性能。論文提出了一種構造聚焦矩陣的新方法,使得信噪比較低時也能夠較好的完成DOA估計,且聚焦前后沒有損失信噪比。實驗證明了該方法比傳統(tǒng)的雙邊相關變換(TCT:Two-sided Correlation Transformation)算法的估計精度更高。
【關鍵詞】：DOA估計 智能算法 沖擊噪聲 最小冗余線陣 寬帶信號
【學位授予單位】：哈爾濱工程大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2011
【分類號】：TN911.7
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-13
• 第1章 緒論13-22
• 1.1 引言13
• 1.2 課題的研究目的與意義13-14
• 1.3 課題研究背景與現(xiàn)狀14-20
• 1.3.1 傳統(tǒng)的高分辨測向技術14-15
• 1.3.2 智能優(yōu)化算法的研究背景與現(xiàn)狀15-17
• 1.3.3 沖擊噪聲背景下的DOA估計研究背景與現(xiàn)狀17-18
• 1.3.4 動態(tài)DOA估計研究背景與現(xiàn)狀18
• 1.3.5 基于特殊陣列的DOA估計18-19
• 1.3.6 寬帶信號DOA估計研究背景與現(xiàn)狀19-20
• 1.4 論文主要研究內容及安排20-22
• 第2章 空間譜估計的基本理論22-29
• 2.1 引言22
• 2.2 空間譜估計數(shù)學模型22-25
• 2.3 MUSIC算法基本原理25-27
• 2.4 信源數(shù)的估計27-28
• 2.5 本章小結28-29
• 第3章 基于智能優(yōu)化算法的DOA估計29-49
• 3.1 引言29
• 3.2 靜態(tài)目標的DOA估計29-41
• 3.2.1 交替投影算法30-33
• 3.2.2 遺傳算法33-35
• 3.2.3 粒子群優(yōu)化算法35-38
• 3.2.4 仿真實驗38-41
• 3.3 基于粒子群算法的動態(tài)DOA估計41-48
• 3.3.1 樣本協(xié)方差矩陣的更新41-44
• 3.3.2 應用粒子群算法的動態(tài)目標DOA估計44-45
• 3.3.3 計算機仿真45-48
• 3.4 本章小結48-49
• 第4章 沖擊噪聲條件下的動態(tài)DOA估計49-59
• 4.1 引言49
• 4.2 α穩(wěn)定分布49-52
• 4.3 分數(shù)低階統(tǒng)計量52-53
• 4.4 改進的DOA動態(tài)估計算法53-58
• 4.4.1 分數(shù)低階矩的動態(tài)更新53-54
• 4.4.2 分數(shù)低階矩矩陣的動態(tài)更新分析54-55
• 4.4.3 鎖定跟蹤思想55-56
• 4.4.4 初始化56
• 4.4.5 終止條件56-57
• 4.4.6 計算機仿真57-58
• 4.5 本章小結58-59
• 第5章 基于特殊陣列的DOA估計59-87
• 5.1 引言59
• 5.2 最小冗余陣列(MRL)59-65
• 5.2.1 陣列冗余度的定義59-61
• 5.2.2 最小冗余陣列的定義61-62
• 5.2.3 最小冗余陣列的獲得62-63
• 5.2.4 最小冗余陣列的性能和均勻線陣的性能比較63-65
• 5.3 傳播算子算法(PM)65-68
• 5.3.1 算法原理65-66
• 5.3.2 傳播算子的求解66-67
• 5.3.3 計算復雜度分析67
• 5.3.4 計算機仿真67-68
• 5.4 基于最小冗余線陣的二維傳播算子DOA估計68-74
• 5.4.1 陣列結構和信號模型69-70
• 5.4.2 算法的實現(xiàn)原理70-73
• 5.4.3 仿真實驗73-74
• 5.5 基于MR-FLOC-ML算法的DOA估計74-76
• 5.6 基于人工蜂群算法的信號方向估計76-80
• 5.6.1 人工蜂群76-77
• 5.6.2 基于人工蜂群的MR-FLOC-ML算法77
• 5.6.3 計算機仿真77-80
• 5.7 基于四階累積量的信號方向估計80-86
• 5.7.1 四階累積量的定義和性質80-81
• 5.7.2 基于四階累積量的二維DOA估計81-84
• 5.7.3 計算機仿真84-86
• 5.8 本章小結86-87
• 第6章 寬帶信號的DOA估計87-103
• 6.1 引言87-88
• 6.2 窄帶信號陣列模型88
• 6.3 寬帶信號模型88-90
• 6.4 基于非相干信號的處理方法90-93
• 6.4.1 ISM算法90-91
• 6.4.2 改進的ISM算法91-92
• 6.4.3 實驗結果分析92-93
• 6.5 基于相干信號的處理方法93-95
• 6.5.1 CSM方法的基本原理93-94
• 6.5.2 CSM方法分辨相干信號的實質94
• 6.5.3 實驗結果分析94-95
• 6.6 聚焦矩陣的構造95-100
• 6.6.1 最佳聚焦矩陣的構造準則95-97
• 6.6.2 最佳聚焦頻率的選擇97-98
• 6.6.3 非酉聚焦矩陣98
• 6.6.4 雙邊相關變換(TCT)算法98-100
• 6.7 低信噪比情況下寬帶高分辨測向算法100-102
• 6.7.1 信號模型100
• 6.7.2 算法步驟100-101
• 6.7.3 仿真實驗101-102
• 6.8 本章小結102-103
• 結論103-105
• 參考文獻105-115
• 攻讀博士學位期間發(fā)表的論文和取得的科技成果115-116
• 致謝116-117
• 個人簡歷117

【參考文獻】

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  本文關鍵詞：陣列信號處理中的DOA估計關鍵技術研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：329225