基于非圆信号的阵列误差自校正算法研究

发布时间：2018-03-28 15:46

本文选题：自校正　切入点：非圆信号　出处：《解放军信息工程大学》2014年硕士论文

【摘要】：波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计是阵列信号处理的一个关键研究方向。大多数超分辨率DOA估计算法都是以阵列流型精确已知为前提,因此理论性能优良;但是在实际应用中,各类阵列误差不可避免,这往往导致超分辨率DOA估计算法的性能严重恶化,甚至失效。因此,关于阵列误差校正技术的研究显得尤为重要,其中自校正算法以其能够实现信源方位与阵列误差参数的联合在线估计而成为该领域的一个研究热点。然而,已有的自校正算法很少应用信源自身的附加信息,因而可处理的信源数及估计精度受限。考虑到非圆信号是现代通信系统中的常用信号,若利用非圆信号椭圆协方差矩阵不为零的特点,则能够增加可用信息,继而提升校正精度或者处理更多维数的未知参量。本文致力于结合信号的非圆特性以进一步提高阵列误差自校正性能,研究工作围绕非圆特性与阵列误差模型、阵列误差影响下非圆信号的DOA估计理论性能以及非圆自校正算法设计这三个方面展开。论文的主要内容及创新点概括如下:1.研究了非圆特性与阵列误差模型。讨论了幅相误差(通道幅相误差与方位依赖幅相误差)、阵元间互耦、阵元位置误差、多种阵列误差同时存在下的阵列误差形式,并总结了阵列误差模型的统一表达式;建立出阵列误差影响下的最大非圆率信号、任意非圆率信号、联合信源时域自相关特性(样本点之间的相关性)的非圆信号数据模型。2.研究了阵列误差影响下非圆信号的参数估计性能界。基于阵列误差影响下的确定性最大非圆率信号模型、随机性非圆信号模型,以及联合信源时域自相关特性的非圆信号模型,分别推导了DOA参数与阵列误差参数的联合估计克拉美罗界,并与未利用非圆特性的性能界进行对比分析。3.针对相互独立的最大非圆率信号,设计了两种非圆秩减估计器,分别应用于互耦的自校正与方位依赖幅相误差的自校正,分析了算法参数可辨识性条件,并推导了DOA估计的均方误差表达式。非圆秩减估计器在各阵元间噪声独立(空域白噪声)的条件下,通过利用最大非圆率信号扩展协方差矩阵的特殊结构,能够实现对独立最大非圆率信号的信源方位与阵列误差参数的“去耦合”估计,避免了多维非线性搜索与迭代,且较传统秩减估计器的可分辨信源数以及校正精度均有明显提升。4.针对任意非圆率信号,提出了一种基于扩展协方差匹配估计技术的自校正算法(NC-COMET算法),对算法的参数可辨识性条件进行讨论,并分析了它的渐近性能。该算法在噪声模型已知的前提下,利用非圆信号椭圆协方差矩阵不为零的特点,对协方差矩阵进行扩展,再基于扩展的协方差匹配技术进行参数估计,适用于信源间统计特性未知和统计独立特性先验已知两种情况,参数的优化求解通过牛顿型交替迭代算法实现。该算法在高斯信号模型下,可以达到随机性非圆信号的克拉美罗界,当非圆与圆混合信号同时入射时也有效,在低信噪比环境中较传统的最优估计算法具有更强的鲁棒性,尤其在统计独立特性先验已知的情况下该优势更为明显。5.针对未知噪声场中的阵列误差自校正问题,提出了一种基于双边辅助变量的非圆信号子空间拟合自校正算法(2-sided IV-NCWSSF算法),讨论了算法参数可辨识性条件,并分析了它的渐近性能。该算法同时结合了信号的非圆特性与时域自相关特性,首先根据加权信号子空间拟合的基本思想构造了目标函数,再对目标函数化简,从而利用一种改进的交替投影算法实现信源方位和阵列误差参数的联合优化。该算法不仅适用于非圆与圆混合信号同时入射的情况,并且与前两种非圆自校正算法相比,它不受噪声模型的约束,在空域色噪声场中对相关信号也能够达到较高的校正精度。
[Abstract]:This paper deals with the non - circular characteristics and array error model . A non - circular signal subspace fitting self - correcting algorithm ( 2 - sided IV - NCWSSF ) based on two - sided auxiliary variable is proposed .

【学位授予单位】：解放军信息工程大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TN911.23

【参考文献】