高分辨率的DOA估計(jì)算法研究及其系統(tǒng)實(shí)現(xiàn).pdf

1、參數(shù)估計(jì)是現(xiàn)代信號(hào)處理的一個(gè)重要的研究方向,并且在雷達(dá)、聲納、生物醫(yī)學(xué)、通信等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用,因而對(duì)參數(shù)估計(jì)方法的研究有著重要的理論和應(yīng)用價(jià)值。本文針對(duì)高斯白噪聲背景圍繞波達(dá)方向、頻率和距離等參數(shù)的估計(jì)方法進(jìn)行了研究,主要工作總結(jié)如下:
　　1.提出了一種基于L型陣列的二維DOA和載波頻率聯(lián)合估計(jì)算法。該方法將L型配置的陣元依次排列成一維向量,其核心思想是利用窄帶信號(hào)假設(shè)下的時(shí)域旋轉(zhuǎn)特性,估計(jì)出入射信號(hào)的載波頻率和陣列流形,然

2、后利用載波頻率與陣列流形的匹配特性逐次估計(jì)出信號(hào)的二維角度。該算法對(duì)空間分布很近的信號(hào)源具有較高的分辨率。值得注意的是,該方法和一些只利用空間信息算法的不同之處在于,它在角度的估計(jì)上利用了頻率的信息,增加了可利用的信息,從而可以更好地分辨出來波方向。然后對(duì)所提算法和現(xiàn)有的算法進(jìn)行了性能比較,仿真結(jié)果表明了所提算法對(duì)空間分布很近的信號(hào)源的超分辨能力。
　　2.對(duì)已有的兩個(gè)近場(chǎng)源二維參數(shù)估計(jì)的算法進(jìn)行了改進(jìn),得到了一種無需參數(shù)搜索計(jì)算

3、的快速定位算法?，F(xiàn)有的部分算法需要多次參數(shù)搜索,即無論是角度還是距離的估計(jì)都需要進(jìn)行搜索才能得到,而改進(jìn)的算法對(duì)角度的搜索進(jìn)行了改進(jìn),但計(jì)算量仍然很大。本章提出了一種對(duì)距離估計(jì)的閉式算法。該方法是建立在子空間的旋轉(zhuǎn)不變性的基礎(chǔ)上,得到兩個(gè)子陣列的信號(hào)子空間之間的關(guān)系,再根據(jù)兩個(gè)矩陣的秩虧損特性,給出了一種基于Root-MUSIC的算法。提出的算法在性能上和需要參數(shù)搜索的算法相近,但是在計(jì)算復(fù)雜度上卻降低很多。然后對(duì)所提算法進(jìn)行了數(shù)值仿真

4、并和前面需要搜索的算法進(jìn)行比較,仿真結(jié)果表明了算法的有效性。
　　3.利用UCA陣列結(jié)構(gòu),提出了一種對(duì)單近場(chǎng)源信號(hào)進(jìn)行定位的快速算法,并給出了參數(shù)估計(jì)的閉式解。該算法的核心思想是利用陣列的中心對(duì)稱結(jié)構(gòu)構(gòu)造出兩個(gè)相關(guān)函數(shù),而這兩個(gè)相關(guān)函數(shù)的相位中恰好包含信號(hào)的方位角、俯仰角和距離的信息,然后通過求解兩個(gè)相關(guān)序列得到了信號(hào)源的三維參數(shù)估計(jì)。最后對(duì)所提算法的計(jì)算復(fù)雜度進(jìn)行了分析。仿真結(jié)果表明,所提的LS算法在性能上和3-D MUSIC相