基于矢量传感器的信号检测及DOA估计方法研究

论文摘要

基于电磁矢量传感器的阵列信号处理是阵列信号处理中的一个重要研究课题,在通信、雷达、导航等领域有着极为广阔的应用前景。首先,本文利用基于匹配子空间检测理论对完全极化信号的检测问题进行了研究,并分别讨论了在白噪声背景下、单干扰背景下、实际接收信号的波达方向(DOA)与波束方向不同时的检测性能；其次,研究了基于单个电磁矢量传感器的DOA与极化参数的联合估计,利用循环MUSIC算法、循环ESPRIT算法进行估计；最后,应用基于电磁矢量传感器阵列的循环MUSIC算法、循环ESPRIT算法对空间相干信源的电磁信号进行了参数估计。通过计算机仿真,证明了本文所用方法都具有良好的信号选择性、抗干扰和抑制噪声的能力。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 目录
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景与意义
• 1.2 国内外电磁矢量传感器发展现状
• 1.3 波达方向估计与极化参数估计研究现状
• 1.4 本论文的主要内容安排
• 第二章 电磁矢量传感器阵列信号处理的理论基础
• 2.1 电磁矢量传感器（EMVS）
• 2.2 接收空间入射电磁信号的数学模型
• 2.3 空间电磁波的极化及表征
• 2.4 电磁波的极化域—空域表征
• 2.5 极化敏感阵列
• 第三章 基于信号匹配子空间的极化敏感阵列信号检测
• 3.1 引言
• 3.2 匹配子空间检测理论
• 3.3 完全极化信号的PSA信号检测
• 3.4 本章小结
• 第四章 基于单电磁矢量传感器的DOA和极化参数的联合估计
• 4.1 引言
• 4.2 EMVS接收信号的数学模型
• 4.3 基于单个EMVS的循环MUSIC算法及改进算法
• 4.4 基于单个EMVS的循环ESPRIT算法及改进算法
• 4.5 计算机仿真结果
• 4.6 本章小结
• 第五章 基于电磁矢量传感器阵列的DOA和极化参数的联合估计
• 5.1 引言
• 5.2 电磁矢量传感器阵列接收信号的数学模型
• 5.3 基于电磁矢量传感器阵列的循环MUSIC算法
• 5.4 基于电磁矢量传感器阵列的循环ESPRIT算法
• 5.5 计算机仿真结果
• 5.6 本章小结
• 第六章 全文总结
• 致谢
• 参考文献