相干信號源的陣列測向算法研究.pdf

1、波達(dá)方向估計(jì)(DOA)一直是陣列信號處理中一個較為熱門的研究方向。目前大部分DOA算法都是基于空域信號是相互獨(dú)立或不相關(guān)這一假設(shè)的。然而在實(shí)際應(yīng)用中，相干信號是普遍存在的。針對相干信號源的一般DOA算法所面臨的陣列利用率低，低信噪比表現(xiàn)差等問題，本文給出了一些基于子空間算法的相干信源處理方法。近年來，壓縮感知和稀疏重構(gòu)理論引起了國內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注，并將其應(yīng)用于DOA估計(jì)算法中。由于其在處理相干信號時的天然優(yōu)勢，本文基于稀疏重構(gòu)理論給出

2、了一些更加優(yōu)越的算法。全文工作內(nèi)容可以概括如下：
　　(1)給出一種可以分開估計(jì)獨(dú)立信號與各個相干群DOA的新方法?；诰鶆蚓€陣的導(dǎo)向矢量的線性組合不產(chǎn)生新導(dǎo)向矢量這一結(jié)論，首先采用多重信號分類(MUSIC)算法直接估計(jì)獨(dú)立信號源的DOA信息。然后利用陣列接收數(shù)據(jù)二階項(xiàng)中獨(dú)立信號和噪聲的Toeplitz特性，采用差分操作去除獨(dú)立信號和噪聲的影響，接著構(gòu)造無交互影響的虛擬陣列流型矩陣，針對該矩陣的每一列采用改進(jìn)的矢量奇異值算法估計(jì)每

3、個相干群的DOA信息。
　　(2)當(dāng)接收信號中相干群較多時，上一算法需要進(jìn)行多次奇異值分解，且所有操作都是基于復(fù)數(shù)域的，因此計(jì)算量較大。通過將虛擬陣列流型矩陣中的每一列看做是一個單次快拍虛擬數(shù)據(jù)，采用擴(kuò)展孔徑的實(shí)值旋轉(zhuǎn)不變子空間(ESPRIT)算法估計(jì)各個相干群的來波信息，進(jìn)而在一定程度上減小了計(jì)算量。同時由于差分操作去除了噪聲污染，所提算法很好的克服了低信噪比條件下，實(shí)值算法不穩(wěn)定的弊端。
　　(3)針對傳統(tǒng)子空間算法需要

4、預(yù)知信源個數(shù)作為先驗(yàn)信息這一弊端，采用正交匹配追蹤(OMP)算法估計(jì)每個相干群的DOA信息。由于不利用子空間的正交性，因此所提算法進(jìn)一步提高了陣列利用率。由于差分操作抑制了噪聲的干擾，同時所構(gòu)造的虛擬陣列流型消除了相干群的交互影響，所提算法很好的克服了OMP算法在低信噪比下不穩(wěn)定的缺點(diǎn)。
　　(4)討論了基于陣元空間和基于波束空間的DOA算法基本原理。將稀疏重構(gòu)思路擴(kuò)展至波束空間，給出基于波束空間協(xié)方差稀疏重構(gòu)的算法。所提算法通過