论文摘要
阵列信号处理广泛应用于雷达、通信、导航、地震、声纳等众多空间获取领域。其主要内容可以分为自适应波束形成技术和DOA估计技术。论文在国家自然科学基金和与研究所合作项目共同资助下,就这两大问题进行了一些研究,研究了一些新的方法,具有一定的理论和实际意义。在超分辨波达方向(DOA)估计方面,针对众多性能优良的估计算法通常需要预先判定信源数目,然而,现有的信源数估计算法在有限采样快拍条件下,估计性能随着信噪比的降低而下降,错误概率也相应增加,最终导致DOA估计失败的问题。本文研究一种不需要进行特征值分解和先验信源数目的超分辨DOA估计算法,综合了Capon法和MUSIC法的优点,针对时变环境,快拍数较少的情况下,依然保持较高的角度分辨能力,通过对实验数据和实测数据的计算机仿真及性能分析可得,该算法有很好的稳健性和可行性。具有一定的理论意义和实用价值。在自适应波束形成方面,对于波束形成算法实际运用中可能遇到众多问题中的两种情况,研究了一些改进的方法,一是当阵列天线中阵元数目比较多的时候,针对减少系统复杂度和运算量的问题,依据部分自适应波束形成的原理,研究了一种基于广义旁瓣相消器的新降维方法,利用广义旁瓣相消器的结构特点,设计出一种新的阻塞降维矩阵,有效地降低了系统自适应权的维数,达到降低系统计算量和减少系统复杂度的目的。二是针对阵列数据中存在运动干扰和导向矢量误差时候,通过结合基于对输入数据的导数约束和实际导向矢量的估计,研究了一种改进的自适应波束形成算法,输出信干噪比得到有效的改善。通过计算机仿真实验及性能分析。验证了所提方法的有效性与优越性。
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标签：超分辨波达方向估计论文; 特征值分解论文; 广义旁瓣相消器论文; 降维论文; 运动干扰论文;