低信噪比下阵列信号源数目估计算法研究

发布时间：2017-04-09 14:12

  本文关键词：低信噪比下阵列信号源数目估计算法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：阵列信号处理中大部分高分辨算法均以信号源数目已知或预估计为前提,然而在实际应用中,信号源数目往往未知,其与真实信号数目之间的误差会导致许多高分辨率波达方向估计算法的性能急剧恶化,同时现有的大部分信号源数目估计算法在高信噪下具有良好的估计性能,而在低信噪比环境中往往失效。因此,本文围绕低信噪比下信号源数目估计算法进行深入研究。首先,本文介绍了阵列信号基础知识,研究了窄带信号源数目估计的经典算法,包括特征值分解方法,信息论方法,平滑秩序列方法和盖氏圆方法,对各个算法进行理论分析,并对算法性能进行比较和仿真。其次,从均匀线性阵列差分时延特征出发,详细介绍了基于接收信号空间互协方差函数的Hankel矩阵的构成和性质,并在此基础上提出了基于Hankel矩阵奇异向量的低信噪比信号源数目估计算法,采用导向矩阵和Hankel矩阵左奇异值向量的内积的Euclidean范数估计信号源数目,利用盲波束成形技术估计导向矩阵,通过前向空间平滑思想解决导向矩阵和Hankel矩阵左奇异值向量维数不匹配问题。仿真结果表明新算法在低信噪比环境中信号源数目估计能力有很大提高,并且同时适用于非相干信号源和相干信号源情况,具有渐进一致性和较好的稳定性。最后,本文分析了宽带信号源数目估计经典算法,对非相干信号子空间ISM算法中基于噪声特征值统计特性的信号源数目估计算法和相干信号子空间CSM算法中双边相关变换TCT算法的基础和原理进行介绍。在ISM算法的基础上,结合基于互协方差函数的Hankel矩阵,提出了新的宽带信号源数目估计算法。仿真表明该方法可以实现宽带信号源数目的估计,在低信噪比环境中表现出较好的鲁棒性,并具有良好的解相干能力。
【关键词】：阵列信号处理 信号源数目估计 低信噪比 Hankel矩阵 奇异值分解
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN911.23
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 第1章 绪论8-14
• 1.1 课题研究的背景和意义8-9
• 1.2 课题研究发展现状9-11
• 1.2.1 窄带信号源数目估计研究现状9-10
• 1.2.2 宽带信号源数目估计研究现状10-11
• 1.3 课题研究内容及论文安排11-14
• 第2章 阵列信号处理基础14-24
• 2.1 阵列模型14-17
• 2.1.1 均匀线阵模型14-15
• 2.1.2 均匀圆阵模型15-16
• 2.1.3 平面阵模型16-17
• 2.2 信号模型17-21
• 2.2.1 窄带信号阵列模型17-18
• 2.2.2 宽带信号模型18-19
• 2.2.3 宽带信号阵列模型19-21
• 2.3 相干信号模型21
• 2.4 加性噪声模型21-22
• 2.5 信号源数目估计的影响因素22-23
• 2.6 本章小结23-24
• 第3章 经典信号源数目估计方法24-36
• 3.1 特征值分解方法24-25
• 3.2 信息论方法25-27
• 3.3 平滑秩序列法27-28
• 3.4 盖氏圆方法28-31
• 3.5 仿真实验及性能分析31-34
• 3.6 本章小结34-36
• 第4章 低信噪比窄带信号源数目估计算法的研究36-48
• 4.1 基于互协方差函数的Hankel矩阵36-38
• 4.2 基于Hankel矩阵奇异值向量的低信噪比信号源数目估计38-41
• 4.3 仿真实验及性能分析41-46
• 4.4 本章小结46-48
• 第5章 宽带信号源数目估计算法的研究48-60
• 5.1 基于ISM的信号源数目估计算法48-50
• 5.2 基于CSM的信号源数目估计算法50-51
• 5.3 基于Hankel矩阵奇异值分解的宽带信号源数目估计算法51-53
• 5.4 仿真实验及结果分析53-58
• 5.5 本章小结58-60
• 第6章 总结与展望60-62
• 6.1 总结60-61
• 6.2 展望61-62
• 参考文献62-66
• 作者简介及攻读硕士期间科研成果情况66-67
• 致谢67

【参考文献】

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本文编号：295428