【摘 要】
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阵列信号处理中,波达方向（direction-of-arrival,DOA）估计是一个重要的研究方向,在众多领域诸如无线通信、雷达、声纳、导航、生物医学信号检测等有极为广阔的应用前景。近30年来,DOA估计算法研究取得极大的发展,对精度和分辨率要求也越来越高,然而绝大多数高精度超分辨率的DOA估计算法是以获知信号源个数为必要条件的。因此,信号源个数估计对后续的DOA估计十分关键。目前信号源个数估计
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阵列信号处理中,波达方向（direction-of-arrival,DOA）估计是一个重要的研究方向,在众多领域诸如无线通信、雷达、声纳、导航、生物医学信号检测等有极为广阔的应用前景。近30年来,DOA估计算法研究取得极大的发展,对精度和分辨率要求也越来越高,然而绝大多数高精度超分辨率的DOA估计算法是以获知信号源个数为必要条件的。因此,信号源个数估计对后续的DOA估计十分关键。目前信号源个数估计算法现状很多是以高斯白噪声为环境背景,采样快拍数也足够大的前提下实现的。然而在实际工程中,噪声背景主要是空间色噪声,采样快拍数一般也不能满足较大的需求,使得这些信号源数目估计算法性能急剧下降或失效。论文针对空间色噪声背景下以及小快拍数下的信号源个数估计问题,提出了基于DMR白化滤波器与增强协方差矩阵的估计方法,该方法中DMR白化滤波器用于解决空间色噪声中噪声特征值发散问题,增强协方差矩阵则提高矩阵在小快拍数下的估计精度,得到更精确的特征值,再结合信息论准则对信号源数进行估计。论文的主要工作内容包括以下几点:1、详细介绍信源个数估计的研究背景以及国内外学者在该算法领域的研究现状,并根据现状提出论文研究的目标,然后以MUSIC算法为实例,仿真分析了信源数目对DOA空间谱估计的影响和意义。2、介绍了几种空间色噪声下的经典信号源数估计算法和两个重要理论支柱——DMR技术和增强协方差矩阵技术。经典算法包括基于对角加载技术的信息论算法、盖氏圆方法以及基于盖氏圆半径与信息论准则结合的方法,通过仿真实验数据对信息论准则分别在高斯白噪声和空间色噪声下的估计差异进行分析,以及分析比较了各算法在不同影响因素下的估计性能等。对两种技术的理论知识分别做了分析,简述它们在阵列信号处理领域中展现的作用等。3、着重讲述本文算法整体流程的设计。针对空间色噪声下噪声特征值发散问题以及在小采样快拍数下大多数信号源数目估计算法性能下降问题,本文提出了一种基于DMR白化滤波器与增强协方差矩阵的信源数估计算法。利用纯噪声协方差矩阵结合DMR算法构造DMR白化滤波器,然后利用构造好的DMR白化滤波器对包含信号和噪声的估计协方差矩阵进行白化变换。接下来利用白化变换后的估计协方差矩阵与单位矩阵的最优凸线性组合,提高估计协方差矩阵的精度。最后,对改善后的协方差矩阵作特征值分解（EVD）得到更精确的特征值,并结合AIC和MDL准则对信号源数目进行判决。4、仿真实验验证本文算法的有效性以及优越性。通过仿真实验验证DMR白化滤波器能够解决空间色噪声带来的噪声特征发散问题,以及验证本文算法在小快拍数下也能得到估计更精确的协方差矩阵。最后与其他四种算法在估计性能上进行比较,证明本文算法对信源数估计的效果更好。
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