l型阵列相干信号doa估计研究

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1、L型阵列相干信号DOA估计研究第一章绪论1.1阵列天线技术概述阵列天线分布在空间不同位置的阵元将不同方向的信号接收下来，等同于用阵列天线对空间传播波信号进行了空域滤波。目前，对阵列天线的研究主要集中在波束形成和DOA估计这两个方面[2]。波束形成技术[3,4]是阵列天线的关键技术之一，基本原理是利用基于最大信干噪比（SNIR）准则的波束形成算法，自适应地调整权矢量，形成波束方向图，使得主瓣对准期望用户的方向，而零陷对准干扰用户的方向。DOA估计研究的问题为：利用阵列的接收数据，从背景噪声中检测出多个期望用户的入射到天线阵列的角度信息，用于波束形成和联合检测[4,5]。.1.2D

2、OA估计算法研究现状初期的DOA估计主要估计信号源的一维角度，即俯仰角。在实际通信中，为了获得精确的立体定位，需要对俯仰角和方位角进行估计，属于二维参数估计。另外，在实际的环境中，多径传播会使得信号变得高度相关甚至相干，导致传统的基于信号不相关的方法变得不再适用，因此解相干问题也成为DOA估计中研究热点。1948年Bartlett最早提出了一种被称为常规波束形成法（CBF）[6]的DOA估计算法。该算法将时域傅里叶谱估计方法简单地扩展到空域，该算法的受到阵列孔径的限制，估计精度很低。1969年Capon提出的最小方差算法（MVM）[7]，通过将时域非线性处理成功运用到空域，打破

3、了瑞利限，实现了高分辨率DOA估计。其他的代表性算法还有最大熵法（MEM）[8,9]和谐波分析法[10]。然而这些算法只是修正了波束形成法，使分辨率得到提升，并没有实质性技术的突破。1979年SchmidtR.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

4、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ESPRIT算法

5、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相干信号数学模型2.1节是对非相关信号进行分析，但是在实际环境中，由于多径传播及人为设置的电磁干扰影响，使得信号变得相关甚至相干信号。本节主要分析相干信号

6、的数学模型。为了克服由于相干带来的亏秩问题，需要对接收信号的协方差矩阵进行预处理，使得处理后协方差矩阵的秩等于信号源的个数，然后利用2.1节处理非相关信号的方法估计出入射信号的角度。作为后面章节的理论基础，本节主要介绍空间平滑类解相干方法，该方法的基本原理是将原阵列划分为若干相互重叠的子阵列，再将子阵列的协方差矩阵进行相加平均，使得得到协方差矩阵的秩等于信号源的个数，进而利用经典子空间算法估计出信号的DOA。前向空间平滑算法只利用了前向阵列，阵列的利用率不高。为了进一步提高阵列利用率，前后向空间平滑算法[28]被提了出来，该方法对前向阵列和后向阵列的协方差矩阵取平均。其中后向空

7、间平滑结构示意图如下图2-6所示。从2-7图可以看出未经过平滑处理的MUSIC算法无法对相干信号进行准确的DOA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.