非理想系统假设下阵列信号多信源多参数联合估计

论文题目: 非理想系统假设下阵列信号多信源多参数联合估计

论文类型: 博士论文

论文专业: 信号与信息处理

作者: 吴湘霖

导师: 俞卞章

关键词: 阵列信号处理,联合估计,波达方向,频率,时延,极化,近场源,时变阵列,未知相关噪声

文献来源: 西北工业大学

发表年度: 2005

论文摘要: 阵列信号处理是现代信号处理领域的一个重要研究内容，在雷达、声纳、移动通信、电子对抗、医学工程、地质勘探、射电天文等领域都有着广泛的应用前景，因此在近几十年来受到人们的关注，并取得了丰硕的成果。应用阵列处理方法进行空间目标定位可以大大提高其测向精度与分辨率，同时求取入射信号频率、时延、极化状态等信息对于确定目标速度、距离以及分类特征等状态也极为重要，因此波达方向与此类参数的联合估计问题是阵列信号处理的重要内容。另一方面，阵列处理方法多基于远场信号源平面波前、理想传感器阵列、独立高斯白噪声环境等理想假设条件构造，当此类假设条件得不到满足时，算法估计性能与稳健性下降，甚至于失效。本文在前人的基础上较为深入地研究了入射信号多参数联合估计与非理想条件下参数估计的问题，给出了一系列有效的算法，并通过理论分析与仿真实验进行了验证，其主要工作包括以下几个方面内容： 1．对阵列信号处理的基本数学模型进行了研究，并给出了利用传感器阵列流形矩阵求取入射信号二维波达方向的最小平方求解方法。最小平方方法可应用于任意结构传感器阵列，只需要保证空域采样定理要求即可，具有广泛的适用性和实际的应用价值。 2．深入研究了波达方向等多参数联合估计的问题。首先，提出了声纳、雷达等系统单次回波下波达方向、频率与相对时延的联合估计的时域累积方法和基于时延补偿的空时扩展DOA矩阵方法。其中时域累积方法在计算量与稳健性等方面优于现有空域累积方法；而空时扩展DOA矩阵法通过时延补偿处理将原本只能应用于平稳信号的时域平滑技术扩展至非平稳单脉冲回波信号的领域，具有更高的参数估计精度与稳健性，且可应用于任意阵列结构。其次，基于类似于脉冲多普勒体制的相参脉冲串信号，提出了脉冲累积二维波达方向、频率与相对时延联合估计方法。脉冲累积方法也可应用于任意结构的阵列，可同时处理更多目标，最少仅用两个脉冲即可完成对于诸参数的联合估计。与单脉冲方法不同的是，由于脉冲累积方法输入信息量随脉冲数目的增加而同步提高，因此对性能改善更加明显。第三，针对电子侦察中二维波达方向、载波频率与二维极化方向的联合估计问题，通过时域平滑技术给出了一种有效的扩展波达方向矩阵法。与现有类似算法相比较，新方法可应用于任意阵列结构、各参数自动对齐、可同时处理更多的目标。理论分析与仿真实验证实了算法的有效性。 3．对于近场源、时变传感器阵列系统与未知相关噪声环境等非理想条件下多参数联合估计问题进行了研究。在近场源非平面波前条件下波达方向、载频与距离联合估计的方面，论文中分别出了二阶累积量协方差矩阵法(SCMM)和时域平滑DDA矩阵法。其中SCMM算法计算量小，各参数自动匹配；时域平滑DOA矩阵法的协方差矩阵对于数据利用充分，参数估计性能高，采用较小的阵列即可达到很高的稳健性与估计精度。在时变传感器阵列参数估计的方面，首先对现有波达方向估计的虚拟插值方法进行了分析，指出从物理阵列剑虚拟阵列的映射过程存在着信噪比衰减与噪声非理想化等现象，由此导致算法在估计性能上存在明显的不足。针对时变阵列系统波达方向与频率联合估计的问题，论文中提出了更有效的相干分区间MUSIC和ESPRIT方法，通过将各个子区间的输出数据融合为一个虚拟扩展阵列输出，并就此进行一次性估计处理。研究表明，由于此虚拟扩展阵列具有更大的有效孔径，使得由此给出的诸参数估计可以具有更高的估计精度与稳健性。而在未知相关噪声环境多参数估计方面，首先将UN-ESPRIT算法扩展至二维波达方位与频率等三维参数联合估计，再针对UN-ESPRIT算法阵列结构要求进行了适当的简化，提出了有效的FR-ESPRIT方法。其次，

论文目录:

摘要

ABSTRACT

英文缩写与常用符号表

第一章绪论

1.1 目的与意义

1.2 发展与现状

1.3 内容与编排

第二章阵列信号处理基本理论

2.1 阵列接收信号数学模型

2.1.1 空间域二维波达方向估计模型

2.1.2 平面域一维波达方向估计简化模型

2.1.3 假设模型

2.2 高分辨率子空间类参数估计方法

2.2.1 多信号分类方法(MUSIC)

2.2.2 基于信号子空间旋转不变特性的ESPRIT算法

2.3 基于任意分布阵列的波达方向矩阵法

2.3.1 波达方向矩阵法

2.3.2 最小平方波达方向估计

2.4 窄带平稳信号的数据扩展处理方法

2.4.1 时域平滑技术

2.4.2 空域平滑与前后向平均技术

2.5 传感器阵列重构的虚拟插值技术

2.6 本章小结

第三章信源二维波达方向、速度与距离等多参数联合估计

3.1 信号的频率、时延估计方法分析

3.1.1 频率估计方法

3.1.2 时延估计方法

3.2 基于空域累积协方差矩阵的三维参数联合估计

3.2.1 联合估计算法原理

3.2.2 算法分析

3.3 基于时域累积的传感器子阵列平移不变多参数联合估计

3.3.1 算法原理

3.3.2 算法分析

3.4 基于时延补偿的信号子空间旋转不变多参数联合估计

3.4.1 信号相关性分析

3.4.2 基于时延补偿的时移旋转不变信号子空间构造

3.4.3 算法分析

3.5 相参脉冲累积多参数联合估计

3.5.1 相参脉冲波形分析

3.5.2 脉冲累积多参数联合估计

3.5.3 算法分析

3.6 仿真实验

3.6.1 空域、时域累积多参数联合估计

3.6.2 基于时延补偿的多参数联合估计

3.6.3 脉冲累积多参数联合估计

3.7 本章小结

第四章辐射源二维波达方向、载频与极化方向等多参数联合估计

4.1 信号极化方向分析

4.2 方位-频率-极化联合估计的 ESPRIT方法

4.3 基于时域平滑 DOA矩阵法的高效方位-频率-极化联合估计

4.3.1 时域平滑 DOA矩阵构造

4.3.2 算法分析

4.4 仿真实验

4.4.1 算法有效性分析

4.1.2 算法性能分析

4.5 本章小结

第五章近场源波达方向、载频与距离联合估计

5.1 近场源数学模型分析

5.1.1 近场源一维方位估计模型分析

5.1.2 近场源方位、俯仰估计模型分析

5.2 基于二阶累积量的近场源波达方向、载频与距离联合估计

5.2.1 参数联合估计

5.2.2 二维波达方向估计算法扩展

5.2.3 算法分析

5.3 近场源二维波达方向、频率与距离联合估计的 DOA矩阵法

5.3.1 参数联合估计

5.3.2 算法分析

5.4 仿真实验

5.4.1 算法有效性分析

5.4.2 算法性能分析

5.5 本章小结

第六章基于时变阵列的多参数联合估计

6.1 时变传感器阵列数学模型分析

6.2 基于虚拟插值技术的时变阵列 DOA估计

6.3 虚拟插值信噪比衰减分析

6.4 基于分段插值的时变阵列波达方向估计

6.4.1 基于分段插值的非相干信号子空间估计方法

6.4.2 基于分段插值的相干信号子空间估计方法

6.5 时变阵列系统波达方向-频率联合估计的相干处理方法

6.5.1 波达方向-频率联合估计的相干MUSIC方法

6.5.2 波达方向-频率联合估计的相干ESPRIT方法

6.6 仿真实验

6.6.1 算法有效性分析

6.6.2 算法性能分析

6.7 本章小结

第七章未知噪声背景二维波达方向、频率联合估计

7.1 未知噪声背景三维参数联合估计的 UN-ESPRIT算法

7.1.1 数学模型与正则相关分解信号子空间构造

7.1.2 参数联合估计

7.1.3 算法分析

7.2 基于基准-参考(Fiducial-Referential)阵列的 UN-SPRIT方法

7.3 未知噪声背景三维参数联合估计的传播算子矩阵法

7.3.1 Propagator法

7.3.2 未知噪声背景的传播算子矩阵法(Propagator Matrix Method)

7.3.3 算法分析

7.4 未知噪声背景三维参数联合估计的参考阵元波达方向矩阵法

7.4.1 参数联合估计

7.4.2 算法分析

7.5 仿真实验

7.5.1 算法有效性分析

7.5.2 算法性能分析

7.6 本章小结

第八章全文总结

致谢

攻读博士学位期间发表的论文

参考文献

发布时间: 2007-03-29

参考文献

[1].阵列信号多参量联合估计技术研究[D]. 王建英.电子科技大学2000
[2].近场源参数估计算法研究[D]. 王立国.吉林大学2011
[3].阵列多参数联合估计算法及应用的研究[D]. 许凌云.南京航空航天大学2012
[4].分布式信号波达方向—时延联合估计算法研究[D]. 钱斌.电子科技大学2008
[5].跳频OFDM系统关键技术研究[D]. 赵丹.国防科学技术大学2008
[6].阵列信号处理中的若干问题研究[D]. 顾建峰.电子科技大学2008
[7].基于进化技术的近场声源定位研究[D]. Sheikh Yawar Ali.中国科学技术大学2017
[8].MIMO雷达参数估计方法研究[D]. 刘晓莉.西安电子科技大学2011
[9].水下多目标定位关键技术研究[D]. 秦洪峰.西北工业大学2002
[10].阵列信号多维参数估计理论与方法研究[D]. 张志成.吉林大学2011

非理想系统假设下阵列信号多信源多参数联合估计

猜你喜欢