陣列多參數(shù)聯(lián)合估計(jì).pdf

1、陣列信號(hào)處理是現(xiàn)代信號(hào)處理領(lǐng)域的一個(gè)重要研究?jī)?nèi)容,在雷達(dá)、聲納、移動(dòng)通信、電子對(duì)抗、醫(yī)學(xué)工程、地質(zhì)勘探和射電天文等領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用前景。通過(guò)對(duì)信號(hào)在時(shí)間和空間上同時(shí)進(jìn)行采樣和處理,可以更加充分地提取信號(hào)中的信息,從而更加有效地抑制干擾,提高系統(tǒng)的效率。應(yīng)用陣列處理方法進(jìn)行空間目標(biāo)定位可以提高其測(cè)向精度與分辨率,同時(shí)求取入射信號(hào)的頻率、時(shí)延和極化狀態(tài)等信息對(duì)于確定目標(biāo)速度、距離以及分類特征等狀態(tài)也極為重要,因此波達(dá)方向(Directi

2、on Of Arrival,DOA)與此類參數(shù)的聯(lián)合估計(jì)問(wèn)題是陣列信號(hào)處理的重要內(nèi)容。本文研究了陣列天線中空間信號(hào)的波達(dá)方向、頻率等參數(shù)的估計(jì)問(wèn)題,給出了有效的算法,并通過(guò)理論分析與仿真實(shí)驗(yàn)進(jìn)行了驗(yàn)證。研究的陣列包括:均勻線陣、均勻圓陣和型陣列。主要工作包括以下幾個(gè)方面內(nèi)容:
　　 系統(tǒng)地闡述了陣列信號(hào)處理的基本理論,包括陣列系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型和常用的陣列模型。然后研究了經(jīng)典的子空間算法,包括MUSIC(MUltiple SIgna

3、l Clasification,多重信號(hào)分類)算法和ESPRIT(Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques,旋轉(zhuǎn)不變信號(hào)參數(shù)估計(jì)技術(shù))算法。
　　 介紹了平行因子(PARAllel FACtor,PARAFAC)的相關(guān)背景與知識(shí),研究了三維數(shù)據(jù)分析的基本概念及基本方法,主要介紹了平行因子模型的分解方法:三線性交替最小二乘(Trilin

4、ear Alternating east Square,TA S)算法和TA S的快速算法-COMFAC(COMplexparallel FACtor analysis)算法。
　　 研究了型陣列中基于移不變性質(zhì)的盲二維DOA估計(jì)算法。該算法首先利用陣列結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)構(gòu)建一個(gè)矩陣,然后對(duì)其進(jìn)行特征值分解得到信號(hào)子空間。該算法不需要譜峰搜索,能夠很好地估計(jì)參數(shù)。與傳統(tǒng)的ESPRIT算法相比,該算法不僅擁有更好的二維波達(dá)方向估計(jì)性能,而