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文檔簡介
1、智能天線是現(xiàn)代信號處理的一個重要研究領(lǐng)域,它在雷達(dá)、通信、聲納、地質(zhì)勘探、射電天文以及生物醫(yī)學(xué)工程等眾多領(lǐng)域有著廣泛應(yīng)用。文中介紹了智能天線的基本理論和模型,討論了現(xiàn)有各種到達(dá)角(DOA:Direction OfArrival)估計算法的特點與不足,其中包括有Capon、多重信號分類(MUSIC:MUltiple Signals Classification)算法和利用子空間旋轉(zhuǎn)不變性的信號參數(shù)估計技術(shù)(ESPRIT:Estimatio
2、n of Signal Parameters via Rotational InvarianceTechniques)等,還討論了相應(yīng)波束形成技術(shù)的特點與不足,進而研究了新的DOA算法及相應(yīng)波束形成技術(shù)。 通過對傳統(tǒng)基于二階矩的DOA估計算法及相應(yīng)波束形成技術(shù)的研究,發(fā)現(xiàn)Capon、MUSIC和ESPRIT等計算量較大,不能快速實時地進行DOA估計,并且當(dāng)信噪比較低、信號數(shù)較多時工作性能下降。為了解決這一問題,在假設(shè)入射信號具有
3、非圓對稱特性的情況下,提出了一種非圓快速投影矩陣算法(NCFPMA:the Non-Circular Fast Projection Matrix Algorithm),NCFPMA算法對原有陣列進行了虛擬孔徑擴展,并利用虛擬協(xié)方差矩陣數(shù)據(jù)來直接近似信號子空間,從而可更快速地得到對信號DOA的良好估計。理論分析與仿真試驗都證明了NCFPMA算法的有效性。 通過對基于四階累積量的DOA估計算法及相應(yīng)波束形成技術(shù)的研究,發(fā)現(xiàn)MUSI
4、C—LIKE、虛擬MUSIC(VMUSIC:Virtual MUSIC)等常見的四階累積量算法,只能在信號數(shù)確知的條件下工作,否則就不能較好地完成DOA估計。為了解決這一問題,在入射到實際陣列上的信號能被虛擬陣列分辨的情況下,提出了一種基于恒定維數(shù)噪聲子空間的四階累積量DOA算法。通過構(gòu)造恒定維數(shù)的噪聲子空間,基于恒定維數(shù)噪聲子空間的新四階累積量算法能夠?qū)Π盘朌OA在內(nèi)的備選DOA進行估計,并可利用有關(guān)準(zhǔn)則對備選DOA的估計結(jié)果進行
5、篩選,從而同時得到對信號數(shù)以及信號DOA的良好估計。理論分析與仿真試驗都證明了該算法的有效性。 實際環(huán)境中的噪聲不總是高斯噪聲,有的還具有沖擊特性。因此人們對該環(huán)境下的DOA算法進行了研究,并形成了ROC—MUSIC(RObust CovariationMUSIC)、FLOM—MUSIC(Fraction Lower Order Moment MUSIC)等算法。盡管如此,但是這些算法由于計算量較大,所以不能快速有效地進行DOA
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