阵列信号DOA估计算法研究

发布时间：2017-07-03 19:16

  本文关键词：阵列信号DOA估计算法研究

  更多相关文章： DOA估计 稀疏阵 互质阵 嵌套阵 MUSIC算法 空间平滑 凸优化

【摘要】：阵列信号处理技术源于信号处理,在雷达、声呐、射天望远镜、全球定位、无线通信、医疗等各个领域均可见其作为关键技术服务于人们的工作和生活。阵列信号处理包括两个主要方向：波束成形(BF)、波达方向(DOA)估计,其中DOA就是本文研究内容。空间谱估计,即波达方向估计(DOA),是在噪声环境中利用阵列天线接收信号估计出空间信号相对阵列天线的入射方向。本论文首先阐述了阵列信号处理的相关知识,包括窄带与宽带信号间的区别、信源的相干与非相干、以及噪声的模型等,并且分析了四种天线模型,包括均匀线阵(ULA)、均匀圆阵(UCA)、互质阵以及嵌套阵。其中,互质阵和嵌套阵属于稀疏阵。对于DOA算法的研究,论文中首先列举了三种传统DOA估计算法,即常规波束成型(CBF)算法、Capon算法、传统MUSIC算法,论证了其具体原理并给出其针对相同条件下各自的DOA估计仿真图,包括空间谱与误差分析等指标等,并综合对比了算法效果。随后,针对相干信号这一特殊的信号类型,也分析两类去相干的DOA估计方法,即空间平滑算法、改进的MUSIC算法。实际应用中为了在于降低天线整体造价,需要对天线阵列稀疏化,这种技术是通过从已有均匀阵列中去掉某些阵元,或是按照一定规则重新排列成非等间距的稀疏阵列,以此达到阵列稀疏化效果。稀疏阵列在满足测量精度的基础上能使系统整机造价达到最小。本论文重点在第五章分析了基于互质阵列和嵌套阵列两种稀疏阵形式的DOA估计算法,包括基于互质阵的空间平滑MUSIC算法、稀疏重构的凸优化算法以及Lasso凸优化算法,和基于嵌套阵的空间平滑MUSIC算法。由于在针对互质稀疏阵列的DOA估计算法中,空间平滑MUSIC算法估计DOA需要得到目标数目的先验知识,而稀疏重构凸优化算法复杂度太大,同时Lasso凸优化算法空间谱当中存在过多的伪峰以至于其检测概率低。针对互质稀疏阵列DOA估计中出现的上述问题,提出了在Lasso凸优化算法的基础上使用滑动窗以及能量增强算法,并通过仿真分析证明了改进后的算法改善了估计谱性能,提高了估计精度和检测概率,而且克服了上述三种DOA估计算法出现的问题。
【关键词】：DOA估计 稀疏阵 互质阵 嵌套阵 MUSIC算法 空间平滑 凸优化
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN911.23
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 第一章 绪论11-15
• 1.1 研究工作的背景与意义11-12
• 1.2 DOA估计技术国内外研究历史与现状12-13
• 1.3 本文的主要贡献与创新13-14
• 1.4 本论文的结构安排14-15
• 第二章 阵列信号处理基础理论15-25
• 2.1 数据模型15-17
• 2.1.1 窄带信号概念15
• 2.1.2 窄带信号模型15-16
• 2.1.3 信源相干16-17
• 2.1.4 噪声模型17
• 2.2 天线阵列模型17-24
• 2.2.1 均匀线阵(ULA)17-18
• 2.2.2 均匀圆阵(UCA)18-19
• 2.2.3 互质(Co-prime)阵19-22
• 2.2.3.1 简单互质阵19-21
• 2.2.3.2 扩展互质阵21-22
• 2.2.4 嵌套(Nested)阵22-24
• 2.2.4.1 二阶嵌套阵22-23
• 2.2.4.2 W阶嵌套阵23-24
• 2.3 本章小结24-25
• 第三章 传统DOA估计算法25-37
• 3.1 常规波束形成(CBF)25-27
• 3.1.1 算法描述25-26
• 3.1.2 仿真分析26-27
• 3.2 Capon算法27-28
• 3.2.1 算法描述27
• 3.2.2 仿真分析27-28
• 3.3 MUSIC算法28-35
• 3.3.1 算法描述28-33
• 3.3.2 仿真分析33-35
• 3.4 本章小结35-37
• 第四章 相干信源DOA估计37-46
• 4.1 空间平滑算法37-41
• 4.1.1 前向空间平滑37-39
• 4.1.2 双向空间平滑39-40
• 4.1.3 仿真分析40-41
• 4.2 改进的MUSIC算法41-45
• 4.2.1 算法描述41-42
• 4.2.2 仿真分析42-45
• 4.4 本章小结45-46
• 第五章 稀疏阵DOA估计46-69
• 5.1 基于互质(Co-prime)阵列的DOA估计算法46-62
• 5.1.1 基于空间平滑的DOA算法46-50
• 5.1.1.1 算法描述46-49
• 5.1.1.2 仿真分析49-50
• 5.1.2 基于稀疏重构的凸优化DOA算法50-52
• 5.1.2.1 算法描述50-51
• 5.1.2.2 仿真分析51-52
• 5.1.3 基于Lasso的凸优化DOA算法52-57
• 5.1.3.1 算法描述52-53
• 5.1.3.2 仿真分析53-57
• 5.1.4 改进的基于Lasso凸优化算法57-62
• 5.1.4.1 算法描述57-59
• 5.1.4.2 仿真分析59-62
• 5.2 基于嵌套(Nested)阵列的DOA估计算法62-68
• 5.2.1 基于空间平滑的DOA算法62-68
• 5.2.1.1 算法描述62-65
• 5.2.1.2 仿真分析65-68
• 5.3 本章小结68-69
• 第六章 全文总结与展望69-71
• 6.1 全文总结69
• 6.2 后续工作展望69-71
• 致谢71-72
• 参考文献72-75
• 攻读硕士学位期间取得的成果75

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本文编号：514874