基于双层阵列的二维DOA估计算法研究
发布时间：2020-12-28 05:38
DOA(Direction of Arrival)估计广泛应用于通信、雷达、声呐探索以及卫星导航等领域中。当信号发出信号后,接收阵列需要在有噪声的环境中估计信号来波方向,因此准确估计信号角度至关重要。研究和分析二维DOA估计算法发现,在双平行线阵下基于ESPRIT(Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques)的二维DOA估计算法存在缺陷,当信号俯仰角接近特殊角度90°时估计误差过大,甚至产生俯仰角估计失效问题。因此需对原有算法进行研究并改进,保证改进算法解决俯仰角失效问题的同时,提升信号二维角度估计性能。本文主要针对信号的二维来波方向估计进行精确定位并对实现算法进行深入研究,本文的具体研究工作内容如下:(1)简要概述阵列信号处理的理论研究背景和DOA估计的基本原理,研究分析了各种DOA估计算法的估计性能。(2)本文提出一种双层三线阵下基于ESPRIT的二维DOA估计算法,其在双层阵列模型的基础上采用二维ESPRIT算法估计出信号的方位角和俯仰角。相比于传统的双平行线阵采用的ESPRIT算法,改...
【文章来源】：西安电子科技大学陕西省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：77 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
基于均匀线阵的MUSIC算法仿真根据图2.6仿真结果，可看到尖锐的波峰一共三个，其估计角度分别为10°、30°
图 4.4 原有算法 RMSE 随信噪比变化的特性根据图 4.4 的仿真结果，随着信噪比的增加，算法产生的均方根误差 RMSE 在逐渐下降，变化幅度也在慢慢减小，误差逐渐趋于平稳状态，因此当信道环境良好，阵列接收的噪声相对信号的比重较小时，算法对信号的二维角度估计也更加准确。在固定信噪比不变的情况下，每个信号估计的均方根误差 RMSE 会有所差异，并不会完全重合，这是由于三个信号估计中每个构造的信号矩阵和添加的高斯白噪声都不一样，其都是由 Matlab 中的 randn()函数和 awgn()函数随机产生。受此影响，RMSE 也会存在微小差异，但不影响 RMSE 随信噪比变化特性的分析。因此在该仿真同等条件下，RMSE 与信号二维角度的取值并无明显关系。以下将分析 RMSE 随快拍数变化的特性。4.2.5 分析 RMSE 随快拍数变化的特性固定信噪比 snr 保持不变，设置信噪比 snr=20dB，信号数 K=3，其中三个信号的二维角度分别为[20 ,50 ]，[40 ,60 ]，[60 ,70 ]。每个阵元间的间距 dd 0.5，固定
图 4.5 原有算法 RMSE 随快拍数变化的特性根据图 4.5 的仿真结果，当固定信噪比保持不变，快拍数为 100 到 900 范围之间变化时，三个信号二维角度的均方根误差 RMSE 波动起伏比较大。当快拍数在 900 到1700 范围之间变化时，RMSE 的波动幅度逐渐减小，不超过 0.1°，趋于平稳状态。关于在固定信噪比 snr 和快拍数的情况下，每个信号产生的均方根误差有所差异的原因已在上一小节研究 RMSE 随信噪比变化的特性中做出解释，在此不再赘述。因此在该仿真同等条件下，RMSE 与信号二维角度的取值也并无明显关系。4.2.6 仿真分析总结根据以上仿真结果分析，双平行线阵下基于 ESPRIT 二维 DOA 估计算法在固定信噪比和信号俯仰角不变时，信号估计产生的均方根误差 RMSE 在整个方位角变化范围内都处于平稳状态，估计信号方位角无算法失效问题。而在估计俯仰角的情况下，当信号俯仰角处于特殊角度 90°左右时，算法 RMSE 出现陡增现象，误差过大甚至出现算法失效问题。因此该算法存在一定缺陷，不能准确估计信号特殊二维角度的来波方向。接下来对研究并改进后的算法进行仿真，并针对这一缺陷从仿真结果中分析
本文编号：2943219
【文章来源】：西安电子科技大学陕西省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：77 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
基于均匀线阵的MUSIC算法仿真根据图2.6仿真结果，可看到尖锐的波峰一共三个，其估计角度分别为10°、30°
图 4.4 原有算法 RMSE 随信噪比变化的特性根据图 4.4 的仿真结果，随着信噪比的增加，算法产生的均方根误差 RMSE 在逐渐下降，变化幅度也在慢慢减小，误差逐渐趋于平稳状态，因此当信道环境良好，阵列接收的噪声相对信号的比重较小时，算法对信号的二维角度估计也更加准确。在固定信噪比不变的情况下，每个信号估计的均方根误差 RMSE 会有所差异，并不会完全重合，这是由于三个信号估计中每个构造的信号矩阵和添加的高斯白噪声都不一样，其都是由 Matlab 中的 randn()函数和 awgn()函数随机产生。受此影响，RMSE 也会存在微小差异，但不影响 RMSE 随信噪比变化特性的分析。因此在该仿真同等条件下，RMSE 与信号二维角度的取值并无明显关系。以下将分析 RMSE 随快拍数变化的特性。4.2.5 分析 RMSE 随快拍数变化的特性固定信噪比 snr 保持不变，设置信噪比 snr=20dB，信号数 K=3，其中三个信号的二维角度分别为[20 ,50 ]，[40 ,60 ]，[60 ,70 ]。每个阵元间的间距 dd 0.5，固定
图 4.5 原有算法 RMSE 随快拍数变化的特性根据图 4.5 的仿真结果，当固定信噪比保持不变，快拍数为 100 到 900 范围之间变化时，三个信号二维角度的均方根误差 RMSE 波动起伏比较大。当快拍数在 900 到1700 范围之间变化时，RMSE 的波动幅度逐渐减小，不超过 0.1°，趋于平稳状态。关于在固定信噪比 snr 和快拍数的情况下，每个信号产生的均方根误差有所差异的原因已在上一小节研究 RMSE 随信噪比变化的特性中做出解释，在此不再赘述。因此在该仿真同等条件下，RMSE 与信号二维角度的取值也并无明显关系。4.2.6 仿真分析总结根据以上仿真结果分析，双平行线阵下基于 ESPRIT 二维 DOA 估计算法在固定信噪比和信号俯仰角不变时，信号估计产生的均方根误差 RMSE 在整个方位角变化范围内都处于平稳状态，估计信号方位角无算法失效问题。而在估计俯仰角的情况下，当信号俯仰角处于特殊角度 90°左右时，算法 RMSE 出现陡增现象，误差过大甚至出现算法失效问题。因此该算法存在一定缺陷，不能准确估计信号特殊二维角度的来波方向。接下来对研究并改进后的算法进行仿真，并针对这一缺陷从仿真结果中分析
本文编号：2943219
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/xinxigongchenglunwen/2943219.html
