光波导电场传感器阵列信号处理技术研究

论文摘要

随着现代电子、通信技术的飞速发展,对传感器的要求也日趋复杂。采用先进的集成光学技术,可构成集成光波导电场传感器阵列,使得整个检测系统变成超小型,并具有稳定、可靠、带宽大、抗电磁干扰及微扰小等特点。目前利用集成光学技术实现的以铌酸锂(LiNbO3)晶体为衬底的电场传感器正成为研究的热点。光波导电场传感器在如下领域可获得应用:电场测量;天线的远场方向图测量和近场测量;新型的接收天线。利用传感器阵列对信号源进行测向和定位,在雷达、声纳、通信等领域有广泛的应用。因而基于光波导电场传感器阵列的信号处理技术有重要的理论意义和实际应用价值。本文研究了基于光波导电场传感器阵列系统的参数估计方法。论文介绍了光波导电场传感器工作原理及系统模型。对基于传感器阵列系统的波达方向估计常用算法进行了分析。研究了色噪声环境下的信号源数目估计算法和波达方向估计算法。在色噪声条件下,提出了特征值校正差分法和基于高阶累积量的信号源数目估计算法。特征值校正差分法可以减小色噪声条件下阵列协方差矩阵特征值的发散程度,该算法对噪声模型没有限制。通过计算机仿真实验证明该算法能够在色噪声条件下工作。基于高阶累积量的信号源数目估计算法利用高阶累积量对高斯噪声的抑制能力,构造四阶累积量矩阵,对其求主特征值数从而确定信号源的数目。但缺点在于其运算量太大。针对色噪声环境提出信号的波达方向估计方法。空间平滑差分算法通过差分矩阵消除色噪声的影响,通过空间平滑分辨相干信号。实现相干信号源在色噪声下的参数估计。最大特征值差值算法利用差值矩阵不包含色噪声的信息来去除噪声,利用最大特征值来去除多个相关信号的干扰。计算机仿真结果说明算法在色噪声条件能够正确估计出信号参数。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 光波导电场传感器
• 1.2.1 光波导电场传感器理论基础
• 1.2.2 光波导电场传感器基本模型
• 1.3 阵列信号处理的发展和现状
• 1.4 本文的内容安排
• 第二章 光波导电场传感器阵列波达方向估计技术
• 2.1 波达方向估计的传统方法
• 2.1.1 延迟-相加法
• 2.1.2 最小方差法
• 2.2 波达方向估计的子空间法
• 2.2.1 多重信号分类算法
• 2.2.2 ESPRIT 算法
• 2.3 相干信号的波达方向估计
• 2.3.1 前向平滑技术
• 2.3.2 前后向平滑技术
• 2.4 信号源个数的估计
• 2.4.1 信号源数目估计对波达方向估计的影响
• 2.4.2 信息论准则和最小描述长度准则
• 2.4.3 利用变换盖氏半径进行信源数估计
• 2.5 本章小结
• 第三章 色噪声条件下信号源数目估计
• 3.1 色噪声对接收阵列系统的影响
• 3.2 色噪声条件下信号源数目估计
• 3.2.1 特征值校正差分法
• 3.2.2 计算机仿真实验
• 3.3 基于高阶累积量的信号源数目估计
• 3.3.1 高阶累积量的一般概念
• 3.3.2 四阶累积量估计信号源数目
• 3.3.3 计算机仿真实验
• 3.4 本章小结
• 第四章 色噪声环境下波达方向估计技术
• 4.1 色噪声环境下相干信源的波达方向估计
• 4.1.1 加权空间平滑差分算法
• 4.1.2 计算机仿真实验
• 4.2 色噪声环境下最大特征值差值法
• 4.2.1 最大特征值算法
• 4.2.2 色噪声的消除
• 4.2.3 最大特征值差值算法
• 4.2.4 仿真结果及性能分析
• 4.3 本章小结
• 第五章 结论与展望
• 5.1 全文总结
• 5.2 工作展望
• 致谢
• 参考文献
• 个人简历
• 攻读硕士学位期间的研究成果