脈沖噪聲下TDE和DOA估計(jì)算法研究.pdf

1、時(shí)間延遲和波達(dá)方向是無線信號(hào)傳播的兩個(gè)基本參量，從中還可以得到信號(hào)的其他重要相關(guān)信息。長期以來，兩者一直都是信號(hào)處理領(lǐng)域中的熱門研究課題，具有重要的理論意義和應(yīng)用價(jià)值。
　　 對(duì)時(shí)間和波達(dá)方向估計(jì)的傳統(tǒng)研究方法大多是基于二階統(tǒng)計(jì)量或高階統(tǒng)計(jì)量的，即采用高斯信號(hào)模型，這種假設(shè)在許多情況下是合理的、便于研究的。然而，在實(shí)際應(yīng)用中還存在著大量非高斯信號(hào)，例如雷達(dá)回波、低頻大氣噪聲、水聲信號(hào)和人造信號(hào)，它們具有顯著的尖峰脈沖特性。倘若在

2、脈沖噪聲環(huán)境下還使用基于高斯模型的傳統(tǒng)方法，算法性能將顯著下降。而α穩(wěn)定分布能很好地描述這類具有顯著尖峰脈沖的隨機(jī)信號(hào)，并且高斯分布是α穩(wěn)定分布的特例。因此，α穩(wěn)定分布噪聲模型具有更好的適用性。
　　 為此，本文首先分析了α穩(wěn)定分布以及相關(guān)的分?jǐn)?shù)低階矩的性質(zhì)，討論了傳統(tǒng)時(shí)延估計(jì)方法失效的原因，研究了基于分?jǐn)?shù)低階矩的單徑時(shí)延估計(jì)方法。結(jié)合非線性變換、加權(quán)技術(shù)和自適應(yīng)處理技術(shù)，研究了Sigmoid非線性變換的自適應(yīng)SCOT加權(quán)時(shí)延估

3、計(jì)有效方法。計(jì)算機(jī)仿真結(jié)果表明，此方法不依賴輸入信號(hào)和噪聲的統(tǒng)計(jì)先驗(yàn)知識(shí)，同樣能給出準(zhǔn)確的估計(jì)結(jié)果。
　　 其次，在多徑時(shí)延的模型基礎(chǔ)上，本文分析研究了加權(quán)分?jǐn)?shù)低階協(xié)方差時(shí)延估計(jì)方法和基于加權(quán)非線性變換的時(shí)延估計(jì)方法。計(jì)算機(jī)仿真結(jié)果表明，估計(jì)值的準(zhǔn)確度顯著提高。
　　 最后，考慮到在相干信源下，基于分?jǐn)?shù)低階矩的DOA估計(jì)算法性能退化嚴(yán)重，本文提出了一種利用前后向空間平滑技術(shù)和矩陣重構(gòu)技術(shù)結(jié)合分?jǐn)?shù)低階矩和MUSIC的改進(jìn)算