宽带信号doa估计算法及测向模糊问题研究

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1、电子科技大学硕士学位论文1．3．2特征空间类方法与贝叶斯方法相比，特征空间类方法计算简便，不需要信号源的联合功率谱密度等先验信息，且不会收敛到局部极值点，因此得到了较多的研究。基于特征空间类宽带信号处理算法通常可分为两大类：宽带非相干信号子空间方法【Il】和宽带相干信号子空间方法【12。28。1。1)宽带非相干信号子空间方法宽带非相干信号子空间方法以Wax在1984年总结的ISSM(IncoherentSignalSubspaeeMethod)t¨J方法为代表。ISSM方法是最简单的宽带信号处理

2、方法，该方法将阵列输出通过滤波器组得到一组窄带信号，然后再利用成熟的MUSIC算法、ESP刚T算法等窄带方法对各个频点进行参数估计，最后再通过将所有频段的结果进行平均得到最终结果。尽管ISSM方法在高信噪比时简单且有效，但在低信噪比时，由于某些频段上的DOA估计效果非常差，噪声整体的性能较差，而且该方法不能处理相干源。2)宽带相干信号子空间方法为了克服上述ISSM方法中的问题，Wang等在1985年提出了相干信号子空间方法CSSM(oherentSignal．SubspaceMethod)[12

3、J，该方法通过将预估角度处的每个频点的阵列流形对齐到聚焦频率处统一的阵列流形来构造聚焦矩阵，通过聚焦矩阵，对信号带宽内各个频点的协方差矩阵进行聚焦，并求各频点聚焦后协方差矩阵的时域分段平均得到最终的协方差矩阵，对该协方差矩阵进行特征值分解得到聚焦频率处对应的信号子空间和噪声子空间，再利用窄带阵列处理方法获得到达角的估计。Wang给出了三种聚焦矩阵的构造方法：若所有入射源的方向集中在一个小范围内，聚焦矩阵可选择为简单的对角阵矩阵；若入射角较为分散，可采用虚拟方向矢量方法(DDVC：DummyDir

4、ection．VectorConstrained)来构造聚焦矩阵；为减小计算量，可将DDVC中阵列流形的某些列置为零，构成第三种聚焦矩阵。CSSM方法在求信号带宽内多个频点聚焦后协方差矩阵的平均过程中，消除了相干信号带来的缺秩问题，使得CSSM方法适用于相干信号。随后，Wang等人对CSSM算法进行了分析【13,141。在CSSM的基础上，Buckley在1998年提出了BASS．ALE方法I”】，降低了估计偏差，但算法运算量较大。CSSM算法是基于频域数据聚焦来实现的，Sivanand在198

5、9年利用泰勒级数展开以最dx--乘为准则提出了宽带时域相干信号子空间方法【16】，并讨论了多通道4第一章绪论FIR滤波器、延时线两种时域实现技术【17】。1988年，Hung的研究表明CSSM方法不是一致估计，随着带宽的增加估计偏差增大，而且从聚焦前后信噪比变化入手，提出了聚焦增益的概念，得出结论：聚焦增益小于等于1，聚焦矩阵为酉阵时聚焦增益为1，此时聚焦前后无信噪比损失【18】。在此基础上，Hung提出了RSS方法(RotationalSignal．Subspace)t1舯。CSSM、RSS方

6、法在构造聚焦矩阵时都是基于各个频点阵列流形和参考频率点阵列流形之间的关系推导的，Dron在1992年基于各频率点信号子空间与参考频率点信号子空间之间的关系导出了信号子空间变换方法(SST：Signal．SubspaceTransformation)，同时指出：如果聚焦矩阵r满足丁月r与频率无关，则聚焦前后无信噪比损失，证明了RSS方法为SST的一个特例【191。为了进一步减小聚焦的拟合误差，Valace在1995年提出了TCT(Two．sidedCorrelationTransformation

7、)方法【2们，该方法在构造聚焦矩阵时通过信号带宽内各频点阵列流形的双边变换与参考频点处的阵列流形的Frobenius范数最小来构造聚焦矩阵，与CSSM、RSS、SST方法相比，TCT方法的聚焦矩阵拟合误差最小，避免了前几种方法随着带宽增加性能变差的缺陷。基于SST方法中的结论【l纠，Valaee等在1999年基于最dx--乘和总体最小二乘准则(TLS)构造聚焦矩阵，得到了LS．CSSM方法和TLS．CSSM方法【2¨。TLS方法的实质是利用矩阵间的旋转关系来构造聚焦矩阵。CSSM方法及在其基础上

8、发展而来的RSS、SST、TCT等方法在构造聚焦矩阵时需要角度预估计结果，而角度预估计的误差对DOA的最终估计结果影响很大，且增加了运算负担。为了克服这些方法对角度先验信息的要求，又出现了无需角度预估计的宽带相干信号子空间方法。Bienvenu等人在1989年提出了基于相关内插(ChCoheremInterpolation)的宽带高分辨阵列处理方法，该方法通过对阵列采样进行插值获得各个虚拟阵列的输出，各个虚拟阵列对应于信号带宽内不同的频点，通过调整各个虚拟阵列的阵元间距使得各个虚拟阵列具有相同的