基于高階累積量與稀疏約束的DOA估計方法.pdf

1、信號波達(dá)方向（direction of arrival,DOA）估計的技術(shù)在多個領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用并得到了快速的發(fā)展。然而，實際環(huán)境中信號與噪聲的復(fù)雜性使得適用于高信噪比、非相干信源及背景噪聲為高斯白噪聲的傳統(tǒng)子空間類分析方法的估計性能降低。然而，四階累積量包含二階統(tǒng)計量不具備的統(tǒng)計信息，可用于有效抑制具有任何譜特性的高斯噪聲；由于多徑傳播的影響，接收信號中存在相干信號會降低自相關(guān)矩陣的秩，而利用稀疏重建算法對相干信號不敏感的特性，可以發(fā)

2、展更加通用的信號DOA估計技術(shù)，適用于更多的應(yīng)用場合。
　　本文主要研究內(nèi)容為聯(lián)合四階累積量與稀疏重建條件對非高斯信號的信號模型進(jìn)行空間譜估計。其主要工作如下：
　　（1）本文先介紹了常用陣列信號模型，并對常規(guī)的 DOA估計方法進(jìn)行了介紹，再對稀疏重建理論進(jìn)行了描述，闡述了常用的幾種稀疏重建方法，并對稀疏重建方法的對相干信號的不敏感性進(jìn)行了仿真實驗；
　?。?）針對色高斯噪聲存在的情況，通常會影響正確的 DOA估計結(jié)果

3、。本文對高階累積量的知識進(jìn)行了基本介紹，并對子空間分析方法擴(kuò)展到高階累積量空間的應(yīng)用算法（如：MUSIC-like，virtual-ESPRIT）進(jìn)行了簡要的闡述，隨后對四階累積量對高斯噪聲的抑制特性進(jìn)行了仿真說明，同時，結(jié)合塊稀疏BP算法與四階累積量對信號的稀疏重構(gòu)進(jìn)行了仿真分析；
　?。?）由于傳統(tǒng)的四階累積量矩陣中存在很多多余的元素信息，我們通過構(gòu)造降維的四階累積量矩陣，對獨(dú)立信號和相干信號的DOA值分別進(jìn)行估計。由于前一種

4、基于 BP進(jìn)行稀疏重建的方法運(yùn)算量大，故而提出了一種改進(jìn)的算法以降低運(yùn)算量。第一步對獨(dú)立信號進(jìn)行DOA估計，主要通過結(jié)合均勻線陣的空間平移不變性以及四階累積量的盲高斯性，第二步對相干信號的重建則是通過利用獨(dú)立信號的四階累積量矩陣的Toeplitz性質(zhì)，獲得僅包含相干信號信息的四階累積量矩陣然后利用多塊拍矢量 MP算法進(jìn)行。通過仿真實驗說明，該方法在運(yùn)算量和估計準(zhǔn)確性方面都有著較為明顯的優(yōu)勢。此外，本文對四階累積量的陣列擴(kuò)展特性也進(jìn)行了相