基于esprit算法的doa估计答辩

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1、姓名：邢建贤学号:05023396学院：计算机与信息工程学院专业:自动化导师姓名：袁泉论文题目：基于ESPRIT算法的DOA估计作为空域信号处理的主要手段，阵列信号处理技术发展极为迅速，空间谱(DOA)估计是阵列信号处理中的一个重要的研究方向，在雷达、通信、声纳等众多领域有极为广阔的应用前景。在现代战争中，随着隐身技术的发展，隐身飞机、隐身潜艇和低噪声鱼雷的出现，要求新一代的雷达和声纳系统具有检测微弱信号、精确估计目标参数、跟踪和识别目标的能力，这对阵列信号处理的方法和手段提出了更高的要求。空间谱估计侧重于研究空间多传感器阵列所构成的处理系统对感兴趣的空间信号的多种参数进

2、行准确的估计的能力，其主要目的是估计信号的空域参数或信源的位置，这也是雷达、通信、声纳等许多领域的重要任务之一。空间谱估计基本原理：通过空间阵列接收数据的相位差来确定一个或几个待估计的参数，如方位角、俯仰角及信号源数等。对于一般的远场信号而言，同一信号到达不同的阵元存在一个波程差，这个波程差导致了个接收阵元间的相位差，利用个阵元间的相位差可以估计出信号的方位。对于均匀线阵，相邻子阵间存在一个固定间距，这个固定间距反映出各相邻子阵间的一个固定关系，即子阵间的旋转不变性，而ESPRIT算法正是利用了这个子阵间的旋转不变性实现阵列的DOA估计。ESPRIT算法原理:算法的计算机

3、仿真及性能分析:实验1ESPRIT算法的性能分析采用阵元数M分别取10和20的均匀线阵，阵元间距为，窄带远场信号，信号源数Num为2，假设两信源的入射角度分别为，，且相互独立，快拍数N分别取为100和200，信噪比SNR分别取为-10dB和20dB，为了统计评价算法的性能，在每种情况下都进行100次仿真试验，当方位估计可以分辨出两个信号源时，认为估计成功。ESPRIT算法对信号源方位估计的结果如下所示。快拍数均值均方根误差入射角1入射角2入射角1入射角2100-2.54822.50930.14050.1698200-2.55712.55950.13390.0983表3.1

4、阵元为10信噪比为-10dB的ESPRIT算法的DOA估计统计特性表表3.2阵元为10信噪比为20dB的ESPRIT算法的DOA估计统计特性表快拍数均值均方根误差入射角1入射角2入射角1入射角2100-3.00072.99980.00350.0039200-2.99983.00080.00130.0007表3.3阵元为20信噪比为-10dB的ESPRIT算法的DOA估计统计特性表快拍数均值均方根误差入射角1入射角2入射角1入射角2100-3.05303.05630.05850.0799200-3.15843.16520.02370.0285表3.4阵元为20信噪比为20d

5、B的ESPRIT算法的DOA估计统计特性表快拍数均值均方根误差入射角1入射角2入射角1入射角2100-3.00032.99970.00170.0015200-3.00023.00010.00080.0007通过仿真分析可以很直接的看出，信噪比的高低直接影响着超分辨方位估计算法的性能，随着阵元数的增多、信噪比的增大，ESPRIT算法的估计精度越来越高，性能越来越好。实验2ESPRIT算法与MUSIC算法的统计性能比较实验针对均匀线阵的阵元间距，两个不相干信号源，信号源数Num为2，信号的入射角的方向分别为和，阵元M分别取10和20，快拍数N别100，当方位估计可以分辨出两个

6、信号源时，认为估计成功。分别采用ESPRIT算法与MUSIC算法。SNR/dB成功概率SNR/dB成功概率M=10，N=100时MUSIC算法的统计性能与信噪比的关系M=10，N=100时ESPRIT算法的统计性能与信噪比的关系SNR/dB估计均方根误差M=10，N=100时ESPRIT算法的统计性能与信噪比的关系SNR/dB(b)估计均方根误差M=10，N=100时MUSIC算法的统计性能与信噪比的关系SNR/dB(a)成功概率M=20，N=100时ESPRIT算法的统计性能与信噪比的关系M=20，N=100时MUSIC算法的统计性能与信噪比的关系成功概率SNR/dB估

7、计均方根误差SNR/dB估计均方根误差M=20，N=100时ESPRIT算法的统计性能与信噪比的关系M=20，N=100时MUSIC算法的统计性能与信噪比的关系由上述的试验仿真可以得出以下结论:1.信噪比的高低直接影响着超分辨方位估计算法的性能。2.从成功概率图可以看出，MUSIC算法比ESPRIT算法成功概率要高，MUSIC算法要优于ESPRIT算法。3.从估计均方根误差图上可以看出，随着信噪比的增大，ESPRIT算法的均方根误差值将会大于MUSIC算法，在高信噪比的时候，MUSIC算法的估计精度较高。所以从整体上看，MUS