無線通信信號到達角跟蹤算法研究.pdf

1、在移動通信中,為了進一步提高系統(tǒng)容量和鏈路質量,基于空分復用的高精度的DOA跟蹤成為研究熱點。高精度的DOA跟蹤在個人定位業(yè)務、戰(zhàn)場移動通信、雷達、聲納、地震以及語音信號處理等領域中都得到廣泛的關注。因此,高精度的DOA跟蹤有非常重要的意義和廣闊的應用前景。目前的高精度DOA跟蹤在國內外已經出現(xiàn)了大量理論和技術研究,而傳統(tǒng)的DOA跟蹤方法仍存在較多限制,所以進一步提高 DOA跟蹤精度具有非常重要的意義。本文圍繞高精度 DOA跟蹤算法展開

2、研究,主要工作如下:
　　1、首先對傳統(tǒng)的MUSIC方法的DOA估計進行改進,使之應用于DOA跟蹤,再與子空間DOA跟蹤的另一種基于URV-ESPRIT方法的算法進行仿真對比分析。分析結果表明:基于MUSIC的DOA跟蹤算法跟蹤精度較高,但是不能跟蹤相干源,且運算量大;基于 URV-ESPRIT方法運算量相對較小,但同樣不適用于處理相干源和運動軌跡接近的情況;
　　2、給出了基于PASTd的DOA跟蹤方法和基于FDPM方法的

3、DOA跟蹤方法的仿真對比分析。分析結果表明:基于 PASTd的 DOA跟蹤方法跟蹤精度較高、計算量小,但當目標運動軌跡較近時性能明顯惡化;基于 FDPM方法在處理運動軌跡較近的情況時跟蹤性能會隨著接近度下降;兩種算法在處理信號源相干的情況時跟蹤性能有所下降;
　　3、在上述研究基礎上,將壓縮感知理論引入 DOA跟蹤中,給出了一種基于壓縮感知的DOA跟蹤方法,該方法對數(shù)據(jù)進行加窗和SVD處理后,在稀疏理論框架下,對DOA的變化量利用

4、偏離網(wǎng)格的貝葉斯稀疏重構方法進行估計。仿真結果表明該方法比傳統(tǒng)的基于子空間的DOA跟蹤方法的精度更高、分辨率更高,且在信號源相干或者運動軌跡較近的情況下也具有良好的跟蹤性能。
　　本文在高精度DOA跟蹤算法的基礎上,給出傳統(tǒng)子空間方法和基于子空間的快速跟蹤算法的仿真對比分析,討論各類方法的優(yōu)勢和劣勢。同時給出了一種基于壓縮感知的 DOA跟蹤方法,并通過仿真實驗對比分析證明這些高精度的 DOA跟蹤算法研究有著重要的意義和廣闊的前景。