低信噪比下DOA估計算法的研究.pdf

1、在陣列信號處理中最重要的技術問題就是陣列信號波達方向（Direction of Arrival, DOA）估計，被廣泛應用于雷達、通信、電子、生物醫(yī)學等諸多領域。因此在陣列信號處理中，DOA估計是一個非常重要的研究內(nèi)容?；贛USIC算法的譜估計精度高，且分辨性能較好，在DOA估計領域中有著非常廣泛的應用。但是MUSIC算法在譜峰搜索中計算量大，尤其是對于多維問題，計算量成指數(shù)倍增長，而且受信噪比影響較大，所以利用傳統(tǒng)譜峰搜索技術就需要

2、消耗大量的時間，不能滿足對陣列信號處理實時性的要求。因此本文對MUSIC算法中的譜峰搜索技術進行了大量的研究。
　　首先，深入研究了大量國內(nèi)外與多重信號區(qū)分(MUSIC)算法相關的理論知識，對現(xiàn)有的陣列信號DOA估計方法進行分析，介紹了陣列信號的數(shù)學模型、MUSIC算法中譜峰搜索等問題，并闡述遺傳算法和雜草算法的基礎理論知識與核心思想。
　　其次，對遺傳算法存在的問題進行研究，并針對傳統(tǒng)的遺傳算法在低信噪比下處理實際問題時容

3、易出現(xiàn)陷入局部最優(yōu)解的問題，提出一種改進的遺傳算法，即對交叉算子cp和變異算子pm進行改進。并把改進后的算法應用到MUSIC譜峰搜索中，并與傳統(tǒng)的遺傳算法進行仿真對比。最后討論空間存在兩個信號源和三個信號源時，對基于改進的遺傳算法的MUSIC譜峰搜索進行仿真，驗證改進的遺傳算具有更好的全局收斂性。
　　最后，介紹了差分算法的基本原理，針對傳統(tǒng)的雜草算法在低信噪比下收斂性差、搜索精度低等缺點，提出一種改進的雜草算法，即在傳統(tǒng)的雜草算