限幅條件下的空間譜估計(jì).pdf

1、陣列信號(hào)處理是現(xiàn)代信號(hào)處理領(lǐng)域中的一個(gè)十分熱門的研究課題，而空間譜估計(jì)屬于陣列信號(hào)處理中重要的分支，通常也稱作為 DOA(Direction?of?arrive)估計(jì)。隨著陣列信號(hào)處理技術(shù)的不斷快速地發(fā)展，現(xiàn)在的電磁波環(huán)境也變得越來(lái)越復(fù)雜，噪聲及強(qiáng)干擾的存在使得接收機(jī)接收的信號(hào)幅度值可能會(huì)超過(guò)接收機(jī)的門限值，如何提高在限幅條件下的空間譜估計(jì)性能也是非常值得研究的課題。
　　本文主要是對(duì)限幅條件下的空間譜估計(jì)進(jìn)行了研究，在傳統(tǒng)的空間

2、譜估計(jì)方法中，將觀測(cè)向量的自相關(guān)矩陣要么做特征值分解（MUSIC），要么做廣義特征分解（ESPRIT），要么做矩陣求逆運(yùn)算（MVDR）等等，完成相應(yīng)的空間譜估計(jì)。當(dāng)接收機(jī)接收的信號(hào)存在強(qiáng)干擾、強(qiáng)噪聲或者強(qiáng)信號(hào)源時(shí)，接收機(jī)接收的信號(hào)會(huì)超過(guò)其動(dòng)態(tài)門限，在此種接收條件下必然會(huì)導(dǎo)致觀測(cè)向量出現(xiàn)很多無(wú)效數(shù)據(jù)，也就直接決定了自相關(guān)矩陣出現(xiàn)大量無(wú)效數(shù)據(jù)。為了避免對(duì)自相關(guān)矩陣作特征值分解或者求逆，由于信號(hào)源在空間上是稀疏的，本文采用稀疏信號(hào)重構(gòu)算法對(duì)限

3、幅條件下的信號(hào)源的來(lái)波方向角進(jìn)行估計(jì)。
　　本文的主要工作包括如下內(nèi)容：
　　第三章對(duì)現(xiàn)有的一些經(jīng)典的空間譜估計(jì)算法進(jìn)行了分析，從各個(gè)算法的數(shù)學(xué)模型及算法的原理展開了討論，通過(guò)仿真比較了各個(gè)算法的性能。
　　第四章的主要工作是在限幅條件下分析比較傳統(tǒng)的一些經(jīng)典空間譜估計(jì)算法和稀疏信號(hào)重構(gòu)算法的性能，分析在不同的信噪比下幾種算法的性能，并分析了限幅條件下有相干信號(hào)存在、快拍數(shù)不同下各個(gè)算法的性能以及各個(gè)算法的分辨率，為了