密集目標(biāo)的空間譜估計(jì)與穩(wěn)健波束形成技術(shù).pdf

1、空間譜估計(jì)與自適應(yīng)波束形成技術(shù)作為陣列信號(hào)處理的主要應(yīng)用方向，廣泛被應(yīng)用于雷達(dá)、聲吶和通信等領(lǐng)域。但是，當(dāng)來(lái)波信號(hào)中存在鄰近的強(qiáng)弱目標(biāo)時(shí)，強(qiáng)信號(hào)會(huì)掩蓋弱信號(hào)的信息，準(zhǔn)確估計(jì)弱信號(hào)波達(dá)方向困難。此外，陣列響應(yīng)誤差、陣元位置誤差以及期望信號(hào)出現(xiàn)在樣本數(shù)據(jù)中等因素使得自適應(yīng)波束形成算法性能下降明顯。本文針對(duì)上述問(wèn)題進(jìn)行了研究，主要工作包括：
　?。?）以多重信號(hào)分類（multiple signal classification，Musi

2、c）算法為參考，對(duì)比分析了典型的強(qiáng)弱信號(hào)信源波達(dá)角（Direction of Arrival，DOA）估計(jì)算法，包括 RELAX算法、干擾阻塞法以及 SSMusic算法。明確了它們的適用情況和優(yōu)缺點(diǎn)。在此基礎(chǔ)之上，通過(guò)交換大特征值順序構(gòu)造的偽數(shù)據(jù)協(xié)方差矩陣，提出了一種基于偽信號(hào)協(xié)方差矩陣的強(qiáng)弱鄰近信源DOA估計(jì)方法。該方法減小了對(duì)硬件的要求，實(shí)現(xiàn)過(guò)程簡(jiǎn)單。最后，克服了經(jīng)典方法中抑制強(qiáng)信號(hào)時(shí)對(duì)鄰近弱信號(hào)引入損失的缺點(diǎn)，提出了基于最大似然的

3、強(qiáng)弱鄰近信源DOA估計(jì)方法。理論分析與仿真實(shí)驗(yàn)證明了所提方法的正確性與有效性。
　?。?）針對(duì)期望信號(hào)出現(xiàn)在樣本數(shù)據(jù)中，出現(xiàn)信號(hào)相消現(xiàn)象以及自適應(yīng)波束形成算法對(duì)陣列誤差敏感的問(wèn)題，研究了經(jīng)典的提升自適應(yīng)波束形成算法穩(wěn)健性的方法，如信號(hào)特征子空間算法、對(duì)角加載算法、最差情況下性能最優(yōu)算法、二次規(guī)劃算法以及干擾加噪聲協(xié)方差矩陣重構(gòu)算法等。詳細(xì)描述了這些經(jīng)典方法提升自適應(yīng)波束形成算法的基本思想與實(shí)現(xiàn)途徑，并明確了這些方法的性能與適用情況