【摘 要】
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基于阵列信号处理的波达方向估计可以对空间不同来向的信号实现高分辨的方向估计,在雷达、通信、声纳等众多领域有极为广阔的应用前景。MUSIC算法和ESPRIT算法是子空间分解最
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基于阵列信号处理的波达方向估计可以对空间不同来向的信号实现高分辨的方向估计,在雷达、通信、声纳等众多领域有极为广阔的应用前景。MUSIC算法和ESPRIT算法是子空间分解最有代表的两种算法,目前已经有相关学者将MUSIC算法推向应用做了些研究工作并取得一定的成果。非圆(non-circular)信号波达方向估计是最近兴起的一个研究方向,本文主要研究结合MUSIC算法同时利用非圆信号的信息特征以及阵列扩展提高非圆信号波达方向估计性能。主要结果概括如下: 1.根据高阶量具有孔径扩展的特性,将阵列扩展与C-MUSIC算法相结合提出本文的算法1,实现了低快拍数的条件下有比MUSIC、C-MUSIC(Conjugate MUSIC)算法更好的性能。仿真结果表明本文算法1在降低了运算量的同时仍有更好的分辨率,在阵元数目较少的情况下可以分辨比阵元数目多的信号以及相干信号。 2.着手改变阵列结构方面扩展孔径。虽然算法1利用均匀线阵扩展阵列性能有一定改善,但是扩展时阵元重叠较多,本文考虑从改变阵元结构布局从而改善阵列扩展效果而采用最小冗余阵列提出算法2。仿真表明在孔径大小相同条件下采用最小冗余阵能分辨出更多信号,而且有更好的分辨效果。 3.提出利用波束形成实现信号检测。利用已经取得信号波达方向估计参数结合波束成型实现信号的检测。仿真结果表明当信噪比较好情况下利用波束形成进行信号检测具有非常低的误码率。
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