基于Nystrom方法的阵列信号处理中参数估计的研究

发布时间：2019-11-29 07:06

【摘要】：均匀直线阵是现实生活中应用较为广泛的一类阵列,由于其独特的结构特性,在计算处理方面相对而言较为明显的优势,因此如何提高均匀直线阵的估计性能显得很重要。经典的阵列信号处理算法分成两类,一类是信源数已知条件下求DOA(信号到达角),这类算法比较有代表性的是MUSIC算法,求根MUSIC算法,ESPRIT算法;另一类算法是在信源数未知的条件下对信源数目进行估计的算法,在本文中主要是指基于盖氏圆盘的信源数估计算法。盖氏圆盘是指分别以方阵所在的对角线元素为圆心,圆心所在的行的其他元素的绝对值的和为半径,所画出来的圆盘簇。经典的盖氏圆盘是基于对协方差矩阵做酉变换从而将信号圆盘和噪声圆盘分开进而进行估计信源数。本文提出一种基于Nystrom算法的对完全相干信号进行处理的新算法。新方法不需要进行特征值分解,可以直接给出信号子空间。该算法只需要对部分信号协方差矩阵进行计算,然后利用重构的等价协方差矩阵,进而进行信号的波达方向估计,从而大大地降低了信号在处理过程当中的计算复杂度。本文对新算法与经典的基于空间平滑的算法进行了仿真比较。本文还基于Nystrom方法提出了一种低复杂度的波达方向估计算法,新的基于替换协方差矩阵的算法能够显著降低在波达方向估计过程当中的计算复杂度,并且和具有替换后相同阵列孔径的阵列相比较,新算法的估计性能在低信噪比的条件下要优于具有替换后相同阵列孔径的阵列。在深入分析经典的盖氏圆盘的方法的基础上,本文提出的多次利用协方差矩阵所携带的信息,进行多次估值取期望的信源数估计算法,能在相同条件下能够在一定程度上提高对信源数目的估计性能。文中对本文所提出的算法进行了仿真,仿真结果很好验证了新算法的有效性。
【图文】：

均匀直线阵模型

空间平滑示意图
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TN911.7

【共引文献】

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本文编号：2567376