宽带信号高分辨DOA估计算法及降维处理研究

论文摘要

波达方向(DOA)估计是阵列信号处理的重要组成部分,在无线通信、雷达、地震勘探等领域受到越来越广泛的关注。本文紧密围绕课题研究背景和目标,在均匀线阵的基础上着重研究了宽带信号DOA估计算法及相关降维方法。首先对本文所基于的物理环境进行假设,讨论了影响空间谱估计的因素以及相关评价估计性能的指标,在窄带信号接收模型的基础上研究了宽带信号的频域模型,并仿真了两种加权方式的非相干信号子空间(ISM)算法。其次介绍了相干信号子空间(CSM)方法的基本原理,给出了常见的四种聚焦矩阵的构造方法,包括对角聚焦变换方法、旋转信号子空间变换(RSS)算法、信号子空间变换(SST)算法、双边相关变换(TCT)算法等。重点研究了TCT算法并对其聚焦矩阵的构造方法进行了改进,克服了原算法分辨门限高的问题。再次针对CSM方法需要预估角度的缺点,研究了两种无需预估的方法——投影子空间正交性测试(TOPS)算法和频域子空间正交性测试(TOFS)算法,针对TOFS算法各频点处的协方差矩阵进行重构,提出了一种基于矩阵共轭重构的改进TOFS算法,解决了原算法不能处理相干信号的问题。然后研究了两种DOA估计算法的降维处理方法——多级维纳滤波器技术(MSWF)和波束空间预处理方法。将多级维纳滤波器技术和波束空间预处理方法引入到改进的TCT算法和基于矩阵共轭重构的TOFS算法中去,降低运算量的同时保持了原算法的性能。最后利用基于微波暗室获取的实测数据对本文研究的算法进行了验证,实测结果表明,本文提出的算法能够有效地对实测数据进行DOA估计。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 课题背景及研究意义
• 1.1.1 课题来源
• 1.1.2 研究背景与意义
• 1.2 国内外研究历史及现状
• 1.2.1 窄带信号DOA估计算法
• 1.2.2 宽带信号DOA估计算法
• 1.2.3 降维空间DOA估计方法
• 1.3 论文主要工作及研究内容
• 第二章 DOA估计相关基础理论
• 2.1 引言
• 2.2 本文假设条件
• 2.3 影响DOA估计的因素及其相关性能评价
• 2.3.1 影响DOA估计的因素
• 2.3.2 DOA估计的相关性能评价
• 2.4 窄带信号空间谱估计基础
• 2.4.1 窄带信号接收模型
• 2.4.2 多重信号分类（MUSIC）算法
• 2.5 宽带信号空间谱估计基础
• 2.5.1 宽带信号的定义
• 2.5.2 宽带信号接收模型
• 2.5.3 非相干信号子空间（ISM）方法
• 2.6 本章小结
• 第三章 宽带聚焦空间谱估计算法
• 3.1 引言
• 3.2 相干信号子空间（CSM）方法
• 3.2.1 CSM方法解相干原理
• 3.2.2 CSM方法的基本原理
• 3.3 聚焦矩阵的构造方法
• 3.3.1 聚焦损失
• 3.3.2 对角聚焦变换
• 3.3.3 旋转信号子空间（RSS）算法
• 3.3.4 双边相关变换（TCT）算法
• 3.3.5 信号子空间变换（SST）算法
• 3.3.6 仿真实验及结果分析
• 3.4 对TCT算法的改进
• 3.4.1 算法原理
• 3.4.2 仿真实验及结果分析
• 3.5 本章小结
• 第四章 子空间正交性测试空间谱估计算法
• 4.1 引言
• 4.2 子空间正交性测试方法
• 4.2.1 TOPS算法
• 4.2.2 TOFS算法
• 4.2.3 仿真实验及结果分析
• 4.3 基于矩阵共轭重构的TOFS算法
• 4.3.1 算法原理
• 4.3.2 仿真实验及结果分析
• 4.4 本章小结
• 第五章 宽带信号降维空间谱估计算法
• 5.1 引言
• 5.2 基于多级维纳滤波器的降维空间谱估计算法
• 5.2.1 多级维纳滤波器的原理
• 5.2.2 基于MSWF的改进TCT算法
• 5.2.3 MSWF在基于矩阵共轭重构的TOFS算法中的应用
• 5.2.4 仿真实验及结果分析
• 5.3 波束空间降维空间谱估计算法
• 5.3.1 波束空间预处理方法基本原理
• 5.3.2 改进TCT算法在波束空间中的应用
• 5.3.3 基于矩阵共轭重构的TOFS算法在波束空间中的应用
• 5.3.4 仿真实验及结果分析
• 5.4 本章小结
• 第六章 实测数据测向实验
• 6.1 引言
• 6.2 实验场景概况
• 6.3 实测数据处理流程
• 6.4 实测数据处理结果
• 6.5 本章小结
• 第七章 结束语
• 7.1 工作总结
• 7.2 工作展望
• 致谢
• 参考文献
• 作者在学期间取得的学术成果
• 作者在学期间参加的科研任务