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文檔簡介
1、陣列信號處理在雷達、聲納、通信等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。隨著陣列信號處理從理論到實際工程應(yīng)用的發(fā)展,人們對算法穩(wěn)健性和估計精度的要求越來越高。論文以提高陣列信號處理算法的穩(wěn)健性和估計精度為目標,基于標量傳感器陣列和矢量傳感器陣列,對高分辨陣列信號處理方面展開研究,取得了一些有意義的成果。論文的主要內(nèi)容由以下幾個部分組成:
第一部分:SαS沖擊噪聲下高分辨陣列信號處理方法研究。
近年來,大量實驗數(shù)據(jù)表明許多實際應(yīng)用
2、中的噪聲都是非高斯分布的,適用于SαS分布來表示。由于SαS分布的隨機變量不存在二階及以上矩,因此傳統(tǒng)基于二階及以上統(tǒng)計量的陣列信號處理算法不能直接適用。針對這一問題,本文給出了幾種沖擊噪聲背景下的陣列信號處理算法:首先論文研究了基于分數(shù)低階矩的加權(quán)子空間擬合算法(FLOM-WSF)和基于Screened Ratio原理的加權(quán)子空間擬合算法(SR-WSF),該兩種算法分別基于SαS型隨機變量有界的分數(shù)低階矩陣和共變系數(shù)矩陣,并用子空間擬
3、合算法得到DOA估計值。仿真結(jié)果表明,該兩種算法均可有效的提高沖擊噪聲背景下DOA的估計精度,其中SR-WSF算法無需對參數(shù)p進行選擇,具有更強的穩(wěn)健性。基于無窮范數(shù)歸一化的ESPRIT算法(IN-ESPRIT)先對陣列接收的快拍數(shù)據(jù)進行預(yù)處理,構(gòu)造一個偽協(xié)方差矩陣;然后,對偽協(xié)方差矩陣進行特征分析,并利用ESPRIT算法實現(xiàn)DOA的估計。與基于分數(shù)低階矩的算法相比,IN-ESPRIT算法不僅具有更好的估計性能,可適用于多種沖擊噪聲,且
4、無需已知沖擊噪聲特征指數(shù)的先驗信息或估計。最小均方歸一化誤差(MMSNE)波束形成算法通過將期望信號和波束形成輸出之間的歸一化均方誤差最小化求的最優(yōu)權(quán)向量,根據(jù)瞬時自適應(yīng)的無窮范數(shù)快拍歸一化數(shù)據(jù)構(gòu)造均方歸一化誤差,以此來代替均方誤差,并采用采樣協(xié)方差矩陣求逆(SMI)自適應(yīng)算法的得到波束形成的權(quán)向量的估計。仿真結(jié)果表明,在多種沖擊噪聲背景下該算法都能有效提高估計精度,降低對干擾信號的零陷。
第二部分:擴展孔徑高分辨陣列信號
5、參數(shù)估計算法研究。
增加相鄰傳感器之間的間距可以實現(xiàn)陣列孔徑擴展,從而提高參數(shù)估計的精度。但當相鄰兩陣元間的間距大于半波長時,會造成參數(shù)估計的模糊問題。針對該問題,論文給出兩種基于雙平行陣的擴展口徑波達方向估計算法:擴展孔徑ESPRIT算法和擴展孔徑DOA矩陣算法。兩種算法分別采用由4L+1個陣列單元和4L個陣列單元組成的雙平行陣列幾何結(jié)構(gòu),利用陣列傳感器沿x軸和沿y軸的不同間距,分別計算出高精度模糊的方向余弦估計和低精度
6、不模糊的方向余弦估計,利用低精度無模糊的方向余弦估計值對高精度模糊的方向余弦估計值進行解模糊處理,得到高精度無模糊的方向余弦的估計值。此外,論文還對由于陣列擴展孔徑造成的特征值相等問題進行了研究,分別給出了兩種有效的克服特征值相等問題的方法。
第三部分:基于聲學和電磁矢量傳感器陣列的二維DOA估計算法研究。
首先介紹了聲學和電磁矢量傳感器陣列的接收信號模型,然后研究了幾種基于矢量傳感器陣列的DOA估計算法:針
7、對寬帶Chirp信號,分別基于聲學矢量傳感器和電磁矢量傳感器,研究了分數(shù)階Fourier域濾波的算法。信號強度相同時,算法對信號進行分數(shù)階Fourier變化后,分別用濾波器估計矢量傳感器的導向矢量,信號強度不同時,算法用基于分數(shù)階Fourier域濾波逐次消去強信號,然后分別估計導向矢量,根據(jù)導向矢量的性質(zhì)得到方向估計值。該算法無需進行迭代搜索和二維DOA配對,可以估計具有相同或不同調(diào)頻斜率的多個Chirp信號的二維DOA(極化)。針對相
8、關(guān)噪聲下的相干信號的DOA估計,基于面陣加遠離的孤立傳感器陣列幾何結(jié)構(gòu),對聲學矢量傳感器和電磁矢量傳感器,研究了基于傳播算子的二維DOA(極化)估計算法。該算法首先定義了一個與信號相干性、噪聲相關(guān)性無關(guān)的滿秩矩陣,然后采用傳播算子算法估計矢量傳感器的導向矢量,最后得到自動配對的方位、仰角(極化參數(shù))的估計值。針對基于聲學矢量傳感器陣列的高精度DOA估計,給出了一種基于傳播算子的擴展孔徑DOA估計算法,該算法無需特征分解或奇異值分解進行子
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