限幅條件下的空間譜估計.pdf

1、陣列信號處理是現(xiàn)代信號處理領域中的一個十分熱門的研究課題，而空間譜估計屬于陣列信號處理中重要的分支，通常也稱作為 DOA(Direction?of?arrive)估計。隨著陣列信號處理技術的不斷快速地發(fā)展，現(xiàn)在的電磁波環(huán)境也變得越來越復雜，噪聲及強干擾的存在使得接收機接收的信號幅度值可能會超過接收機的門限值，如何提高在限幅條件下的空間譜估計性能也是非常值得研究的課題。
　　本文主要是對限幅條件下的空間譜估計進行了研究，在傳統(tǒng)的空間

2、譜估計方法中，將觀測向量的自相關矩陣要么做特征值分解（MUSIC），要么做廣義特征分解（ESPRIT），要么做矩陣求逆運算（MVDR）等等，完成相應的空間譜估計。當接收機接收的信號存在強干擾、強噪聲或者強信號源時，接收機接收的信號會超過其動態(tài)門限，在此種接收條件下必然會導致觀測向量出現(xiàn)很多無效數(shù)據(jù)，也就直接決定了自相關矩陣出現(xiàn)大量無效數(shù)據(jù)。為了避免對自相關矩陣作特征值分解或者求逆，由于信號源在空間上是稀疏的，本文采用稀疏信號重構算法對限

3、幅條件下的信號源的來波方向角進行估計。
　　本文的主要工作包括如下內(nèi)容：
　　第三章對現(xiàn)有的一些經(jīng)典的空間譜估計算法進行了分析，從各個算法的數(shù)學模型及算法的原理展開了討論，通過仿真比較了各個算法的性能。
　　第四章的主要工作是在限幅條件下分析比較傳統(tǒng)的一些經(jīng)典空間譜估計算法和稀疏信號重構算法的性能，分析在不同的信噪比下幾種算法的性能，并分析了限幅條件下有相干信號存在、快拍數(shù)不同下各個算法的性能以及各個算法的分辨率，為了