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《l型阵列相干信号doa估计的研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在工程资料-天天文库。
1、L型阵列相干信号DOA估计的研究ok3idtR.O.等人提出多重信号分类(MUSIC)算法[11],它可以分辨出在一个波束内的多个信号,真正地实现了高分辨率DOA估计。该算法利用信号子空间与噪声子空间的正交特性,通过谱峰搜索得到入射信号的角度。对MUSIC算法的推广算法有RootMUSIC算法[12,13],加权MUSIC算法[14]等。1985年RoyR.等人提出的旋转不变子空间技术(ESPRIT)算法[15],为高分辨率DOA估计提供了另一个新的思路。该算法以阵列流型矩阵与信号子空间张成同一空
2、间为基础,利用阵列的旋转不变性得到旋转不变矩阵,进而求得入射信号的角度。由于不需要谱峰搜索,该算法具有计算量小等优点。对ESPRIT算法的推广算法有LS-ESPRIT[16]、TLS-ESPRIT算法[17]、加权ESPRIT算法[18,19]和U-ESPRIT算法[20]等。……….第二章DOA估计理论模型2.1DOA估计模型本节以一维天线阵列非相干信号为例来介绍DOA估计的数学模型,主要介绍了远场窄带信号源的特性,阵列信号的模型和阵列信号的二阶统计特性,并对经典的子空间算法MUSIC和ESPR
3、IT算法进行了理论分析和性能仿真。从图2-2可以看出,MUSIC算法可以准确的估计出10°、40°和50°,而Capon算法在估计角度相近时,估计效果很差,Bartlett估计误差最大,从中可以看出MUSIC算法相对于其他的两种算法具有更高的分辨率和估计性能。MUSIC算法的优点是估计过程简单,但是由于需要用到谱峰搜索,MUSIC算法的精度取决于所取的步长值,步长值越小,估计精度越高,但计算量也就越大。……….2.2相干信号数[1][2][3]下一页ok3USIC算法无法对相干信号进行准确的DOA
4、估计,空间平滑的三种算法都可以估计出入射角度,前后向空间平滑算法由于更有效地利用了阵列信息,因此具有更好的估计性能。………….第三章改进的L型阵列相干信号DOA估计.......253.1数据信号模型.........253.2DOA估计协方差矩阵的构造.........263.3提出的DOA估计方法............293.4实验仿真及结果分析.........353.5本章小结..........38第四章基于相关矢量法L型阵列的相干信号DOA估计.....394.1数据信号模型....
5、....394.2提出的DOA估计方法............404.3实验仿真及结果分析.........444.4本章小结..........46第五章基于奇异矢量重构L型阵列相干信号DOA估计.....485.1数据信号模型.........485.2提出的估计DOA方法............495.3实验仿真及结果分析.........545.4本章小结..........57第五章基于奇异矢量重构L型阵列相干信号DOA估计前面章节研究的所有信号都是完全相干的,但是实际情况存在着多组相干
6、信号,即组内是相干的,而组间是不相关的。本章提出一种基于奇异值矢量重构解相干的DOA估计方法。该方法利用奇异值分解(SVD)处理非方阵的互相关矩阵,利用对应于信号子空间相互独立的奇异矢量来构造信号的协方差矩阵。所构造的协方差矩阵相对于对比算法增加了阵列的有效孔径,提高了估计精度。另外利用提出的配对方法处理独立估计出的俯仰角和方位角。理论分析和仿真结果表明本章提出的算法具有优良性能。为了验证本章所提解相干方法的有效性,将CCM算法[75]、PSCM方法[77]与本章提出的算法利用MATLAB(R20
7、09a版本)软件进行仿真比较。仿真实验采用图5-1所示的L型阵列,z轴方向阵列阵元数M=10,x轴方向阵列阵元数N=11,阵元间的间隔为d=2。另外所有的仿真都进行200次的蒙特卡罗实验。………总结本文在总结现有DOA估计算法的基础上,对二维L型阵列相下一页干信号的DOA估计进行了分析与研究,提出了三种解相干DOA估计算法,并通过大量的理论分析和仿真实验表明所提方法具有优良的估计性能。本文的主要工作如下:(1)提出了一种新的构造协方差矩阵的方法。该方法利用自相关矩阵的空间差分矩阵和互相关矩阵的前后
8、向矩阵构造信号的协方差矩阵。通过构造的空间差分矩阵消除了自相关中噪声的影响。对于相同的阵列孔径由于该方法增加了对阵列信息的平均,因此该算法相较于对比算法具有更好的估计性能。此外,对于独立估计出的俯仰角和方位角,提出了一种改进的配对方法,利用两个不受噪声影响的信号源协方差矩阵构造代价函数,通过最小化代价函数求得角度配对信息。(2)提出了一种改进的相关矢量重构解相干DOA估计算法。该方法基于前后向矢量重构理论,利用阵列互相关矩阵不含噪声的特点,把互相关矩阵的每一个列矢量作为前向矢量,通
