空間信號(hào)自適應(yīng)波束形成與參數(shù)估計(jì)算法研究.pdf

1、空間信號(hào)自適應(yīng)波束形成與參數(shù)估計(jì)是陣列信號(hào)處理中的兩個(gè)主要研究內(nèi)容。其在雷達(dá)、聲納、地震探測(cè)、電子偵察、射電天文等領(lǐng)域有廣泛而重要的應(yīng)用前景。本文研究了不同應(yīng)用背景和實(shí)際環(huán)境中空間信號(hào)自適應(yīng)波束形成和參數(shù)估計(jì)問題。給出了一些有效的算法，并通過理論分析和仿真實(shí)驗(yàn)進(jìn)行了驗(yàn)證。主要工作包括以下幾個(gè)方面： 1.提出一種基于數(shù)據(jù)域的二維自適應(yīng)波束形成算法，將標(biāo)準(zhǔn)的Capon波束形成(StandardCaponBeamforming，SCB

2、)算法的高維權(quán)向量分解成兩個(gè)低維權(quán)向量的Kronecker積的形式，通過雙迭代算法求解兩個(gè)低維權(quán)向量，再還原成所需的高維權(quán)向量。由于使用的數(shù)據(jù)矩陣維數(shù)比SCB算法的相關(guān)矩陣維數(shù)大大降低，相同情況下用較小的快拍可得到較優(yōu)的采樣數(shù)據(jù)矩陣的估計(jì)，使得所給算法在小快拍下性能優(yōu)于標(biāo)準(zhǔn)的SCB波束形成算法。分解的兩個(gè)權(quán)向量維數(shù)明顯降低，使用數(shù)據(jù)矩陣也避免了大維數(shù)采樣協(xié)方差矩陣的求逆，計(jì)算量顯著減小。理論上詳細(xì)分析并對(duì)比了所提算法和經(jīng)典Capon法的

3、計(jì)算量。仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)所給算法的收斂速度、方向圖、信噪比及快拍變化下的輸出信干噪比、指向誤差變化下的輸出信干噪比等性能進(jìn)行了研究。 2.針對(duì)高斯白噪聲環(huán)境，提出一種非酉聯(lián)合對(duì)角化算法估計(jì)二維頻率。利用二維數(shù)據(jù)的旋轉(zhuǎn)不變性，構(gòu)造四個(gè)具有對(duì)角結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)矩陣，在時(shí)域進(jìn)一步擴(kuò)展，形成一組對(duì)角結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)矩陣。通過數(shù)據(jù)矩陣組的聯(lián)合對(duì)角化，實(shí)現(xiàn)二維頻率的估計(jì)，所得二維頻率能自動(dòng)配對(duì)。相對(duì)最近提出的多階段分解與重構(gòu)算法，該方法每步迭代具有精確的最小

4、二乘閉式解，消除了多階段算法的累積誤差，提高了估計(jì)精度。在理論上證明了所提算法的漸近收斂性。 3.推廣了上述非酉聯(lián)合對(duì)角化算法，并將其應(yīng)用到波達(dá)方向估計(jì)和諧波恢復(fù)中。利用平移不變陣列信號(hào)子空間的旋轉(zhuǎn)不變性，構(gòu)造一組具有對(duì)角結(jié)構(gòu)的空時(shí)相關(guān)矩陣。為抑制噪聲、減少計(jì)算量并加快收斂速度，對(duì)矩陣組降維處理，利用降維后相關(guān)矩陣組的結(jié)構(gòu)信息，基于非線性最小二乘建立二次代價(jià)函數(shù)，提出一種新的三迭代算法(TLA)求解波達(dá)方向。諧波恢復(fù)中也有類似的

5、結(jié)構(gòu)信息，利用TIA算法同樣可恢復(fù)諧波信號(hào)。所求的波達(dá)方向和恢復(fù)的諧波頻率均不需要配對(duì)算法支持，能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)配對(duì)。仿真結(jié)果證實(shí)了所提算法的有效性。所提的TIA算法是上述非酉聯(lián)合對(duì)角化算法的進(jìn)一步推廣，其右對(duì)角化因子矩陣具有多樣性，可解決更廣泛的一類問題。 4.在任意平面陣列下提出一種二維波達(dá)方向跟蹤算法。由于引入了輔助變量，使得該算法可用于色噪聲下的波達(dá)方向跟蹤。該方法采用秩1更新結(jié)構(gòu)，構(gòu)造兩個(gè)無約束的代價(jià)函數(shù)，求其遞歸最小二乘解