基于MUSIC算法的空间谱估计技术的研究

论文摘要

近30年来,阵列信号处理作为信号处理的一个重要分支,在通信、雷达、声纳、地震、勘探、射电天文等领域获得了广泛应用和迅速发展。阵列信号处理的主要内容包括波束成形技术、零点形成技术和空间谱估计。空间谱估计技术(波达方向估计)是一门新兴的空域信号处理技术,其核心是对空间信号波达方向的分布进行超分辨估计,主要目标是研究提高在处理带宽内空间信号角度的估计精度、角度分辨力和提高运算速度的各种算法。近年来,空间谱估计的各种算法取得了丰硕的成果,其理论日益完善。本文在查阅了大量国内外相关科技文献资料的基础上,围绕空间谱估计技术及其各种算法做了以下几方面的研究:1、对自适应波束形成算法进行了研究,分析了阵列天线的数学模型,对自适应波束形成算法的分类进行了总结,还对从自适应的时间和空间均衡上来划分的时间更新算法进行了仿真研究。2.对空间谱估计技术的延迟—相加法、Capon最小方差法、线形预测法、子空间拟合法进行了深入研究和仿真分析,并对这些算法进行了比较,给出了大量定性与定量分析。此外,对信源数估计理论进行了研究与仿真,信源数估计理论是空间谱估计技术中的前提与关键。3.对空间谱估计中同属于特征结构子空间方法的MUSIC法和ESPRIT法进行了深入研究与仿真。并针对多径环境下入射信号相干或高度相关时,MUSIC法失效的情况,研究了空间平滑技术和修正MUSIC算法这两种去相关算法。4.在研究了空间平滑技术和修正MUSIC算法的基础上,通过仿真比较了这两种算法在低信噪比信号入射条件下的估计性能。得到的结论是:对于入射角度相隔比较近的低信噪比信号,修正MUSIC算法的估计性能要优于空间平滑技术,并且它不需要牺牲阵列的有效阵元数、计算量少,容易硬件实现。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 1 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 空间谱估计的应用
• 1.3 本文的主要工作
• 2 智能天线中的自适应波束形成算法
• 2.1 智能天线简介
• 2.2 阵列天线的数学模型
• 2.2.1 阵列天线的基本模型
• 2.2.2 等距线阵
• 2.2.3 均匀圆阵
• 2.2.4 二维等距分布方阵
• 2.3 自适应波束形成算法
• 2.3.1 非盲算法和盲算法
• 2.3.2 自适应时间和空间均衡算法
• 2.3.3 自适应时间更新算法
• 2.4 本章小结
• 3 空间谱估计算法及信源数估计
• 3.1 空间谱估计算法的发展
• 3.2 空间谱估计算法仿真
• 3.2.1 延迟—相加法
• 3.2.2 Capon 最小方差法
• 3.2.3 线性预测法
• 3.2.4 子空间拟合算法
• 3.3 信源数估计
• 3.4 本章小结
• 4 空间谱估计的子空间法
• 4.1 MUSIC 算法
• 4.2 ESPRIT 算法
• 4.3 本章小结
• 5 多径条件下对信号空间谱的估计
• 5.1 空间平滑技术
• 5.1.1 前向空间平滑技术
• 5.1.2 前/后向空间平滑技术
• 5.2 修正MUSIC 算法
• 5.2.1 修正MUSIC 算法的理论分析
• 5.2.2 两种改进MUSIC 算法的性能比较
• 5.3 本章小结
• 6 结束语
• 致谢
• 参考文献
• 附录