基于稀疏分解的寬帶信號波達方向估計.pdf

1、傳統(tǒng)陣列信號參數(shù)估計方法建立在平穩(wěn)窄帶假設基礎上，在處理寬帶信號時，其性能已經(jīng)失效。因此，寬帶測向問題的提出，引起了人們極大的研究興趣。 目前，寬帶測向算法中應用廣泛的是時頻子空間方法，它通過建立空間時頻分布矩陣并結合傳統(tǒng)的陣列信號處理方法，就可以得到非平穩(wěn)信號的波達方向(DOA：Direction of Arrival)估計。但該類方法估計性能受時頻點的選取及交叉項的影響，只有在信噪比較高的情況下才具有較好的估計性能，并且該類

2、算法需要預先知道估計對象的信號形式(如信號為線性調頻信號)。 信號的稀疏分解是一種新興的信號分析與處理方法，具有許多優(yōu)良特性。本文將信號稀疏分解引入到寬帶陣列信號處理領域，提出了基于稀疏分解的寬帶信號參數(shù)估計方法。所做的主要工作和貢獻有： 1．研究了一種典型的時頻分析方法——Wigner-Ville分布(WVD)。討論了基于時頻子空間的寬帶LFM信號波達方向估計算法。介紹了兩種信號分析和表示的兩種方法：信號正交分解方法與

3、信號稀疏分解方法。 2．提出了基于稀疏分解的寬帶線性調頻信號頻率和波達方向估計方法。算法根據(jù)陣列結構和信號形式建立過完備原子庫，然后將陣列接收數(shù)據(jù)分解到最佳原子上，實現(xiàn)了信號的波達方向估計。針對分解過程中匹配跟蹤(MP：match pursuit)算法計算量大的問題，利用粗略搜索和精細估計相結合的方法，減少了算法的運算量提高了估計速度。仿真實驗證明，算法的估計性能優(yōu)于時頻子空間方法。 3．提出了一種可處理相位可微信號，如