阵列参数估计中的降维算法研究

发布时间：2017-10-17 18:05

  本文关键词：阵列参数估计中的降维算法研究

  更多相关文章： 降维MUSIC 降维PM DOA估计 谱峰搜索 MIMO雷达 电磁矢量传感器

【摘要】：信号波达方向(Direction of Arrival,DOA)是阵列信号处理所研究的核心问题。随着阵列信号处理理论的发展,多维参数估计成为了研究热点。常见的多维参数估计包含多维角度估计,DOA和频率联合估计,DOA和极化联合估计,多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)雷达中离开角(Direction of Departure,DOD)和DOA联合估计等。将常用的谱峰搜索算法扩展到多维参数估计中,可实现多维参数的联合估计,但多维谱峰搜索的运算复杂度非常高,限制了这类算法的应用。因此,研究阵列参数估计中的降维算法具有理论价值和应用前景。本文的主要工作如下:(1)研究了均匀面阵中一种基于降维多重信号分类(Reduced-Dimension MUultiple SIgnal Classification,RD-MUSIC)的二维角度估计算法。该算法通过降维处理,只需一维局部谱峰搜索,相比于二维MUSIC(Two dimensional MUSIC,2D-MUSIC)算法降低了复杂度,且该算法角度估计性能非常接近于2D-MUSIC算法。(2)提出了均匀面阵中一种基于降维传播算子(Reduced-Dimension Propagator Method,RD-PM)的二维角度估计算法,该算法利用传播算子矩阵的旋转不变性进行初始估计,通过降维处理,采用一维局部谱峰搜索获取更为精确的估计值。该方法无需对接收信号协方差矩阵进行特征值分解,无需二维全局谱峰搜索,复杂度大大降低,并实现了估计参数的自动配对。(3)考虑了非均匀阵列MIMO雷达中二维角度估计问题,研究了一种降维PM算法实现的DOD和DOA联合估计方法。该算法将二维谱峰搜索简化为一维局部谱峰搜索,实现了自动配对的DOD和DOA联合估计。仿真结果显示,该算法估计性能优于广义ESPRIT算法,PM-like算法,ESPRIT-like算法,且非常接近于2D-PM算法。(4)提出了电磁矢量传感器MIMO雷达中一种基于降维MUSIC的DOD、DOA和极化联合估计算法。该算法利用借助旋转不变性估计信号参数(Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques,ESPRIT)算法得到初始估计,再通过降维变换,避免了多维谱峰搜索,大大降低了复杂度。仿真结果显示该算法参数估计性能优于ESPRIT算法,平行因子(PARAllel FACtor,PARAFAC)算法,且具有参数自动配对的优点。
【关键词】：降维MUSIC 降维PM DOA估计 谱峰搜索 MIMO雷达 电磁矢量传感器
【学位授予单位】：南京航空航天大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN911.7
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-11
• 缩略词11-12
• 注释表12-13
• 第一章 绪论13-17
• 1.1 研究背景13-14
• 1.2 研究现状14-16
• 1.3 论文的主要工作与结构安排16-17
• 第二章 阵列参数估计理论基础17-24
• 2.1 矩阵基础17
• 2.1.1 Kronecker积17
• 2.1.2 Khatri-Rao积17
• 2.1.3 Hadamard积17
• 2.2 阵列信号处理基础17-20
• 2.2.1 天线阵模型17-18
• 2.2.2 阵列方向矢量和方向矩阵18-20
• 2.3 双基地MIMO雷达基础20-22
• 2.4 电磁矢量传感器基础22-23
• 2.4.1 极化参数22
• 2.4.2 极化矢量22-23
• 2.5 本章小结23-24
• 第三章 均匀面阵中二维角度估计的降维算法24-48
• 3.1 数据模型24-25
• 3.2 基于降维MUSIC的二维角度估计算法25-36
• 3.2.1 2D-MUSIC算法25
• 3.2.2 初估计25-26
• 3.2.3 降维MUSIC算法26-27
• 3.2.4 算法复杂度27-28
• 3.2.5 CRB推导28-31
• 3.2.6 仿真结果31-35
• 3.2.7 算法优点35-36
• 3.3 基于降维PM的二维角度估计算法36-47
• 3.3.1 2D-PM算法36
• 3.3.2 初估计36-37
• 3.3.3 降维PM算法37-39
• 3.3.4 复杂度分析39-40
• 3.3.5 误差分析40-42
• 3.3.6 仿真结果42-46
• 3.3.7 算法优点46-47
• 3.4 本章小结47-48
• 第四章 非均匀阵列MIMO雷达中基于降维PM的二维角度估计48-59
• 4.1 数据模型48
• 4.2 DOD和DOA联合估计48-58
• 4.2.1 2D-PM算法48-49
• 4.2.2 广义ESPRIT算法49-50
• 4.2.3 降维PM算法50-51
• 4.2.4 算法复杂度与CRB51-53
• 4.2.5 仿真结果53-57
• 4.2.6 算法优点57-58
• 4.3 本章小结58-59
• 第五章 电磁矢量传感器MIMO雷达中基于降维MUSIC算法的角度和极化估计59-70
• 5.1 数据模型59-60
• 5.2 角度和极化联合估计算法60-69
• 5.2.1 4D-MUSIC算法60
• 5.2.2 DOD初始估计60-61
• 5.2.3 降维MUSIC算法61-63
• 5.2.4 算法复杂度与CRB63-64
• 5.2.5 仿真结果64-68
• 5.2.6 算法优点68-69
• 5.3 本章小结69-70
• 第六章 总结与展望70-72
• 6.1 工作总结70
• 6.2 工作展望70-72
• 参考文献72-77
• 致谢77-78
• 在学期间的研究成果及发表的学术论文78

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：1050265