相干信源条件下的锥面共形阵列DOA估计

发布时间：2017-10-09 21:25

  本文关键词：相干信源条件下的锥面共形阵列DOA估计

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【摘要】：共形阵列特殊的结构特点为其带来了一系列物理学性能上的优势,因而在船载、舰载、机载、弹载、星载雷达以及移动通信等多个军用、民用领域有着重要的应用。在超分辨测向方面,均匀线阵等传统阵列能很好地应用现有的DOA估计理论,但很难满足全方位测向的要求,因而灵巧的共形阵列成为了一个很好的选择。本文针对实际测向环境中常有的相干信源场景以及共形阵列在空间谱估计方面的空缺,研究了锥面共形阵列下的相干源DOA估计方法,主要研究内容如下:首先,在极化敏感阵列信号模型的基础上,给出了锥面共形阵列的结构组成,推导了其导向矢量的一般模型,介绍了直角坐标系相互转换的欧拉旋转变换方法,实现了锥面共形阵列中阵元极化方向图的全局直角坐标变换,建立了锥面共形阵列的接收信号模型。其次,结合锥面共形阵列的接收信号模型介绍了两类独立信源的DOA估计算法在锥形阵列上的应用:一是基于噪声子空间的MUSIC算法;二是基于信号子空间的ESPRIT算法,并通过不同仿真条件下的仿真结果简要分析了信噪比、快拍数以及信源相关系数对算法的影响。基于上述估计模型,对锥面共形阵列上的MUSIC和ESPRIT两种DOA估计算法从信噪比、快拍数、运算复杂度三个方面进行了性能仿真研究。最后,在独立信源DOA估计的基础上从相干信源入射的角度研究了两类解相干算法在锥面共形阵列相干源DOA估计中的应用:一是空间平滑类算法;二是矩阵分解类算法,从理论分析及仿真验证的角度表明了两类算法的解相干性能和可行性。在此基础上,对两类算法分别进行了信噪比、快拍数、平滑次数、信源相关系数、运算量等方面的性能比较研究,表明了算法的解相干性能关系。
【关键词】：相干信源估计 锥面共形阵列 空间平滑 矩阵分解
【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】：2016
【分类号】：TN911.7
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第1章 绪论9-15
• 1.1 课题背景及意义9-10
• 1.2 国内外研究现状10-13
• 1.2.1 共形阵列DOA估计研究现状10-11
• 1.2.2 解相干算法研究现状11-12
• 1.2.3 共形阵列解相干算法研究现状12-13
• 1.3 本文的主要研究内容13-15
• 第2章 锥面共形阵列信号模型15-25
• 2.1 极化敏感阵列信号模型15-18
• 2.1.1 极化敏感阵元形式15-16
• 2.1.2 极化敏感阵列模型16-18
• 2.2 锥面共形阵列信号模型18-23
• 2.2.1 任意形式三维阵列信号模型18-19
• 2.2.2 锥面共形阵列导向矢量模型19-21
• 2.2.3 阵元方向图的全局坐标变换21-23
• 2.3 本章小节23-25
• 第3章 锥面共形阵列独立信源DOA估计25-41
• 3.1 基于MUSIC算法的锥面共形阵列DOA估计25-28
• 3.1.1 算法原理25-26
• 3.1.2 仿真结果分析26-28
• 3.2 基于ESPRIT算法的锥面共形阵列DOA估计28-38
• 3.2.1 ESPRIT算法原理28-31
• 3.2.2 锥面共形阵列ESPRIT算法原理31-37
• 3.2.3 仿真结果分析37-38
• 3.3 算法性能仿真研究38-40
• 3.4 本章小节40-41
• 第4章 锥面共形阵列相干信源DOA估计41-61
• 4.1 基于空间平滑的相干信源DOA估计41-54
• 4.1.1 空间平滑原理41-45
• 4.1.2 锥面共形阵列下的空间平滑算法45-49
• 4.1.3 算法性能仿真研究49-54
• 4.2 基于矩阵分解算法的相干信源DOA估计54-60
• 4.2.1 矩阵分解算法原理54-55
• 4.2.2 锥面共形阵列下的SSMD算法55-56
• 4.2.3 算法性能仿真研究56-60
• 4.3 本章小结60-61
• 结论61-63
• 参考文献63-69
• 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果69-71
• 致谢71

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本文编号：1002506