提高近場(chǎng)源被動(dòng)定位性能的算法研究.pdf

1、信源定位技術(shù)是陣列信號(hào)處理的一個(gè)重要研究方向，在雷達(dá)、聲納、地震勘測(cè)及移動(dòng)通信等軍事和民用領(lǐng)域有著極其廣闊的應(yīng)用前景，其主要是根據(jù)天線陣列接收的數(shù)據(jù)對(duì)其進(jìn)行處理得到感興趣信源的位置信息。根據(jù)信源的不同特性可以將信源分成若干類，其中根據(jù)信源與接收陣列之間的距離，可以將信源分為近場(chǎng)源和遠(yuǎn)場(chǎng)源，本文主要針對(duì)近場(chǎng)源被動(dòng)定位問(wèn)題進(jìn)行深入的研究。
　　在過(guò)去幾十年中，對(duì)于信源定位問(wèn)題大都以目標(biāo)為遠(yuǎn)場(chǎng)源為前提，這一條假設(shè)極大的簡(jiǎn)化了空間譜估計(jì)理

2、論的研究，然而針對(duì)近場(chǎng)源被動(dòng)定位問(wèn)題的理論研究相對(duì)來(lái)說(shuō)較少。在實(shí)際環(huán)境中，近場(chǎng)源被動(dòng)定位普遍應(yīng)用于語(yǔ)音增強(qiáng)、噪聲源定位、電子偵察、地震勘測(cè)、超聲定位、醫(yī)學(xué)診斷等領(lǐng)域，因此針對(duì)近場(chǎng)源被動(dòng)定位問(wèn)題的研究成為近幾年來(lái)該領(lǐng)域研究的重點(diǎn)，并取得了許多優(yōu)秀的成果。但是在某些方面仍然存在許多亟待解決的問(wèn)題，例如：計(jì)算復(fù)雜度大、陣列孔徑損失嚴(yán)重、估計(jì)精度不高、沖擊噪聲背景的存在、混合信源并存等問(wèn)題。本文主要針對(duì)近場(chǎng)源被動(dòng)定位存在的問(wèn)題進(jìn)行深入的研究并提

3、出解決方案。
　　本文的創(chuàng)新性工作如下：
　　首先，針對(duì)近場(chǎng)源被動(dòng)定位技術(shù)存在計(jì)算復(fù)雜度大的問(wèn)題，本文提出一種近場(chǎng)源被動(dòng)定位的快速算法。一方面在角度估計(jì)的時(shí)候，采用構(gòu)造多項(xiàng)式求根的方式代替譜峰搜索。另一方面，將壓縮的思想融入到距離參數(shù)估計(jì)中，并將整個(gè)距離搜索區(qū)域分為若干個(gè)小的區(qū)域，構(gòu)造一組噪聲子空間簇，并構(gòu)造其交集，利用新構(gòu)造的交集構(gòu)造譜函數(shù)，用小區(qū)域搜索代替原來(lái)的整個(gè)菲涅爾區(qū)域搜索，降低算法的計(jì)算復(fù)雜度。計(jì)算機(jī)仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

4、了所提算法的性能。
　　其次，針對(duì)近場(chǎng)源被動(dòng)定位技術(shù)存在陣列孔徑損失的問(wèn)題，提出了一種基于特殊陣列近場(chǎng)源被動(dòng)定位的快速算法。在采用特殊陣列結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，通過(guò)構(gòu)造三個(gè)特殊的高階累積量進(jìn)行定位，使得算法的陣列孔徑得到了極大的擴(kuò)展，提高了所能夠估計(jì)的信源個(gè)數(shù)。與此同時(shí)，為了避免特征值分解和譜峰搜索兩大復(fù)雜的計(jì)算過(guò)程，該算法將特征方程方法(characteristic equation-based method，CEM）融入其中，以降低算

5、法的計(jì)算復(fù)雜度。最后，利用已經(jīng)估計(jì)出來(lái)的角度參量，估計(jì)出其對(duì)應(yīng)的距離參量。該算法與以往的近場(chǎng)信源參數(shù)估計(jì)算法相比，具有計(jì)算復(fù)雜度低，陣列孔徑大等優(yōu)點(diǎn)，實(shí)際應(yīng)用價(jià)值高。理論分析和實(shí)驗(yàn)仿真均表明所提算法具有極大的陣列擴(kuò)展能力。同時(shí)根據(jù)影響算法估計(jì)性能的主要因素是高階累積量的估計(jì)精度，且高階累計(jì)向量中元素的估計(jì)精度存在差異，引入加權(quán)系數(shù)矩陣進(jìn)行優(yōu)化。理論分析和實(shí)驗(yàn)仿真結(jié)果表明，在不增加計(jì)算復(fù)雜度的前提下，能夠進(jìn)一步提高算法的估計(jì)性能。

6、　　此外，針對(duì)傳統(tǒng)沖擊噪聲背景下近場(chǎng)源被動(dòng)定位算法存在的缺點(diǎn)，提出了一種沖擊噪聲背景下基于lp范數(shù)近場(chǎng)源被動(dòng)定位方法。具體為，將擬合誤差矩陣的lp范數(shù)最小化方法運(yùn)用到?jīng)_擊噪聲下近場(chǎng)源定位問(wèn)題，通過(guò)迭代凸優(yōu)化(ACO)方法解決擬合誤差矩陣的lp范數(shù)最小化問(wèn)題。理論分析和實(shí)驗(yàn)仿真表明，本文所提算法要優(yōu)于基于分?jǐn)?shù)低階統(tǒng)計(jì)量的參數(shù)估計(jì)算法，有良好的參數(shù)估計(jì)性能和對(duì)抗沖擊噪聲的能力。
　　最后，針對(duì)近場(chǎng)源與遠(yuǎn)場(chǎng)源并存條件下的被動(dòng)定位問(wèn)題，提

7、出一種基于斜投影算子的混合信源被動(dòng)定位新算法。首先通過(guò)采用傳統(tǒng)MUSIC算法估計(jì)出遠(yuǎn)場(chǎng)源的波達(dá)方向，通過(guò)觀察遠(yuǎn)場(chǎng)源與近場(chǎng)源的導(dǎo)向矢量的不同，本文利用信號(hào)各自的特性，采用斜投影技術(shù)將已經(jīng)估計(jì)出來(lái)的遠(yuǎn)場(chǎng)源參量信息從混合信源參量中移除，進(jìn)而對(duì)近場(chǎng)源信號(hào)單獨(dú)進(jìn)行估計(jì)。具體在近場(chǎng)源被動(dòng)定位時(shí)將稀疏協(xié)方差矩陣估計(jì)算法(A Sparse Covariance-Based Estimation Method,SPICE)引入以提高定位精度，即使當(dāng)近場(chǎng)源