循环平稳信号基于Khatri-Rao子空间的虚拟阵列构造及DOA估计

发布时间：2018-06-15 03:35

  本文选题：循环平稳 + 阵列扩展　； 参考：《长安大学》2016年硕士论文

【摘要】：空间谱估计算法中经常假设信号是平稳的,而实际情况中信号多是非平稳的,本文即针对一类特殊的非平稳信号--循环平稳信号,研究其在信源个数较多的情况下,对阵列孔径进行扩展的虚拟阵列构造及DOA估计。较为常用的具有阵列扩展性能的DOA估计方法是基于高阶累积量的DOA估计方法,因该方法的计算复杂度较大,故本文旨在在现有理论的指导下,研究有一定阵列扩展性能且计算量较低的DOA估计算法,即循环平稳信号的基于Khatri-Rao子空间的虚拟阵列构造及其DOA估计方法,该方法根据接收信号二阶统计量的Khatri-Rao积的性质进行其虚拟阵列构造,避免计算高阶累积量,充分开发循环平稳信号二阶统计量的子空间特征,并研究了在不损耗阵列有效自由度的前提下进一步降低计算量的降维方法,并将此方法与基于高阶累积量的DOA估计方法进行了对比。理论研究表明,基于Khatri-Rao子空间的方法在不计算高阶累积量的前提下,可进行接收端阵元个数小于信号源个数情况的DOA估计,实现阵列“虚拟的扩展”,同时计算量不会大幅增加;仿真对比表明,基于Khatri-Rao子空间的方法,可对信源个数较大的情况进行DOA估计,而相比于循环平稳信号的基于高阶累积量的方法(HOCS)而言,该算法的运行时间较少,但其对色噪声的抑制性能不强。
[Abstract]:In spatial spectrum estimation algorithm, it is often assumed that the signal is stationary, but in practice the signal is mostly non-stationary. In this paper, a special class of non-stationary signal-cyclic stationary signal is studied in the case of a large number of sources. Virtual array construction and DOA estimation for array aperture expansion. The commonly used DOA estimation method with array expansion performance is one based on high-order cumulants. The DOA estimation algorithm with certain array expansion performance and low computational complexity is studied, that is, the virtual array construction based on Khatri-Rao subspace and the DOA estimation method for cyclic stationary signals. Based on the properties of Khatri-Rao product of second-order statistics of received signals, the method constructs its virtual arrays, avoids the calculation of high-order cumulants, and fully exploits the subspace features of second-order statistics of cyclic stationary signals. The dimensionality reduction method based on the effective degree of freedom without loss array is studied and compared with the DOA estimation method based on high-order cumulants. The theoretical study shows that the method based on Khatri-Rao subspace can estimate the DOA with the number of receiving terminal elements smaller than the number of signal sources without calculating the higher order cumulants, and realize the virtual expansion of the array. The simulation results show that the method based on Khatri-Rao subspace can estimate the DOA when the number of sources is large, but compared with the method based on high-order cumulants for cyclic stationary signals. The algorithm has less running time, but its ability to suppress color noise is not strong.
【学位授予单位】：长安大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN911.7

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本文编号：2020436