阵列参数估计中的降维算法研究

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1、中图分类号：TN911.72论文编号：102870416-S059学科分类号：085208硕士学位论文阵列参数估计中的降维算法研究研究生姓名周明学科、专业通信与信息系统研究方向阵列信号处理指导教师张小飞教授南京航空航天大学研究生院电子信息工程学院二О一五年十二月NanjingUniversityofAeronauticsandAstronauticsTheGraduateSchoolCollegeofElectronicandInformationEngineeringResearchonReduced-DimensionAlgorithms

2、inArrayParemeterEstimationAThesisinCommunicationandInformationSystembyMingZhouAdvisedbyProf.XiaofeiZhangSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofEngineeringDecember,2015承诺书本人声明所呈交的硕士学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的

3、研究成果，也不包含为获得南京航空航天大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。本人授权南京航空航天大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后适用本承诺书）作者签名：日期：南京航空航天大学硕士学位论文摘要信号波达方向(DirectionofArrival，DOA)是阵列信号处理所研究的核心问题。随着阵列信号处理理论的发展，多维参数估计成为了研究热点。常见的多维参数估计包含多维角度估计，DOA和频率联合估计，DOA和极化联合估计，多输入多输出(Mul

4、tiple-InputMultiple-Output,MIMO)雷达中离开角(DirectionofDeparture，DOD)和DOA联合估计等。将常用的谱峰搜索算法扩展到多维参数估计中，可实现多维参数的联合估计，但多维谱峰搜索的运算复杂度非常高，限制了这类算法的应用。因此，研究阵列参数估计中的降维算法具有理论价值和应用前景。本文的主要工作如下：(1)研究了均匀面阵中一种基于降维多重信号分类(Reduced-DimensionMUultipleSIgnalClassification,RD-MUSIC)的二维角度估计算法。该算法通过降维处理

5、，只需一维局部谱峰搜索，相比于二维MUSIC(TwodimensionalMUSIC，2D-MUSIC)算法降低了复杂度，且该算法角度估计性能非常接近于2D-MUSIC算法。(2)提出了均匀面阵中一种基于降维传播算子(Reduced-DimensionPropagatorMethod,RD-PM)的二维角度估计算法，该算法利用传播算子矩阵的旋转不变性进行初始估计，通过降维处理，采用一维局部谱峰搜索获取更为精确的估计值。该方法无需对接收信号协方差矩阵进行特征值分解，无需二维全局谱峰搜索，复杂度大大降低，并实现了估计参数的自动配对。(3)考虑了非

6、均匀阵列MIMO雷达中二维角度估计问题，研究了一种降维PM算法实现的DOD和DOA联合估计方法。该算法将二维谱峰搜索简化为一维局部谱峰搜索，实现了自动配对的DOD和DOA联合估计。仿真结果显示，该算法估计性能优于广义ESPRIT算法，PM-like算法，ESPRIT-like算法，且非常接近于2D-PM算法。(4)提出了电磁矢量传感器MIMO雷达中一种基于降维MUSIC的DOD、DOA和极化联合估计算法。该算法利用借助旋转不变性估计信号参数(EstimationofSignalParametersviaRotationalInvariance

7、Techniques,ESPRIT)算法得到初始估计，再通过降维变换，避免了多维谱峰搜索，大大降低了复杂度。仿真结果显示该算法参数估计性能优于ESPRIT算法，平行因子(PARAllelFACtor,PARAFAC)算法，且具有参数自动配对的优点。关键词：降维MUSIC，降维PM，DOA估计，谱峰搜索，MIMO雷达，电磁矢量传感器I南京航空航天大学硕士学位论文ABSTRACTDirectionofarrival(DOA)estimationisthekeypointofarraysignalprocessingresearch,andmult

8、ipleparameterestimationhasbecomethestudyhotspotwiththedevelopmentofthetheoryofarra